A través de IA desde cero: Inteligencia Artificial contada de forma fácil, Susana García busca que todas las generaciones puedan aprender los conceptos básicos de la IA y que comprendan los usos y beneficios que pueden tener para su vida.

Desde hace unos años la Inteligencia Artificial ha tenido mucho eco en nuestras vidas y en las de muchas empresas. Su integración a la vida laboral comenzó a tomar relevancia: había quienes sentenciaban que esta tecnología estaba destinada a eliminar empleos e incluso que podría superar a la inteligencia humana.

Aunque hay generaciones que aún mantienen vivas estas mentiras, hay quienes se han encargado de desmitificar todas estas leyendas e incluso enseñarles a las generaciones la importancia que esta herramienta ofrece a la hora de optimizar nuestro trabajo como es el caso de Susana García García-Tuñón, profesora del Máster Marketing Digital & E-commerce de EAE Business School, perteneciente a Planeta Formación y Universidades, que escribió IA desde cero: Inteligencia Artificial contada de forma fácil, un libro que nos lleva paso a paso a comprender el mundo de la IA sin la necesidad de tener conocimientos técnicos, con el objetivo de aprender de manera sencilla, fácil y rápida conceptos que podrían parecernos complejos.

Aprende IA sin dolor de cabeza

El libro detalla, plantea y responde cuestiones como qué es la IA, cómo resuelve problemas y cómo aprende. Así, el lector perderá el miedo a ciertos términos. “Independientemente de cómo vaya a afectar a nuestro trabajo o a nuestra vida cotidiana, conocer cómo funciona la IA nos puede ayudar a tomar decisiones correctas, a prepararnos y a saber discernir las formaciones o debates que pueden llegar a nuestros oídos”, indica García.

Asimismo, la autora detalla que las bases de la IA comienzan con entender como un asistente nos puede ayudar a hacer las cosas de forma más eficiente y mejor, “no se trata de que haga las cosas por nosotros, sino que consiga que las hagamos mejor y de forma más rápida”. De igual manera, no se trata debatir si un trabajo es mejor si es hecho por un humano o por la IA, sino “de que el trabajo sea el mejor posible y para ello contamos con nuestro cerebro, profesionalidad, creatividad y experiencia, pero, además, tenemos una ayuda extra que debemos aprovechar”.

¿Qué hace la IA por nosotros?

Para la especialista, el primer paso consiste en conocer bien la IA (cómo funciona, cómo aprender y entender sus posibilidades); mientras que el segundo es probar, jugar, “ver lo que son capaces de hacer las herramientas y adaptarnos a esta nueva forma de trabajo y de vida cuando antes”, no resistirnos a ella.

Para comprender el potencial de esta herramienta, la especialista nos pone un ejemplo: “Imagina que un médico, al tratar de diagnosticar una enfermedad poco común, pudiera acceder en segundos a millones de datos, diagnósticos y síntomas de pacientes de todo el planeta durante años (eso sería Big Data) y, con base en ello, determinar el mejor tratamiento sabiendo lo que ha funcionado o fallado antes (eso sería Inteligencia Artificial). No es que haga nuestro trabajo, es que haga que nuestro trabajo sea mejor y más eficiente”.

Lo más complicado de entender de la IA

Para Susana, realmente no hay complicación alguna para entender IA, pero lo más importante es entender bien las bases y conceptos. “La vida tan ajetreada que llevamos suele hacer que nos saltemos este primer paso y comencemos a utilizar herramientas de IA sin comprender y conocer todas sus posibilidades ni los beneficios o peligros que trae consigo”.

Sin embargo, la parte “complicada” consiste en “lidiar con la velocidad a la que suceden los cambios y la gran cantidad de información (y de desinformación) a la que nos someten los medios y las redes sociales todos los días. Saber diferenciar lo que es cierto o útil de lo que no para mí es la parte más compleja y lo que pretendo facilitar con el libro”.

Asimismo, la autora destaca en su libro cómo la IA afecta o beneficia a los distintos sectores profesionales y para ello realiza una analogía con la llegada de internet o la digitalización: “por ejemplo, los diseñadores gráficos se vieron afectados con la llegada de herramientas de software o programas de diseño, pero no de la misma forma. Los que supieron adoptar y tener estas herramientas como aliadas mejoraron y ampliaron sus posibilidades profesionales”, mientras que aquellos que se negaron a utilizarlas se quedaron atrás o fueron reemplazados. “Con la llegada de la IA ocurre lo mismo. Quienes decidan tenerla como aliada y potenciar con ella su talento tendrán la ventaja frente a quienes insistan en ser reticentes o a los nuevos profesionales con menos experiencia que creen que todo se puede hacer de forma automática sin un talento o creatividad detrás”, puntualiza la experta.

Una oferta que no se puede rechazar

En IA desde cero: Inteligencia Artificial contada de forma fácil, la autora ofrece al lector entender términos que generalmente no se explican y si bien el libro no puede solucionar los problemas a los que nos enfrentamos profesionalmente, sí permite tener una base sólida, “comprender cómo funciona la IA, de tal forma que puedas tomar decisiones correctas, que puedas intuir los caminos que puedes o debes elegir y cómo de necesaria será la adaptación a lo que viene”. Una especie de “enseñarte a caminar”, para que tú elijas a dónde ir.

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A través de innovaciones tecnológicas y soluciones de SAP, gigantes del deporte en Europa y América Latina están gestionando sus operaciones, la experiencia de sus empleados y las interacciones con los aficionados dentro y fuera de los estadios.

Por años, la tecnología ha sido parte del desarrollo y evolución del deporte. Desde hace décadas disciplinas como el fútbol integran constantemente innovaciones que permiten medir con mayor exactitud el rendimiento de los jugadores, identificar fortalezas en los equipos, prevenir lesiones y hasta hacer seguimiento a futuros fichajes.

Aunque los triunfos de los equipos de fútbol se suelen medir en los terrenos de juego, clubes alrededor del mundo han venido aprovechando la tecnología fuera de la cancha y se han convertido en referentes internacionales que permiten resaltar el beneficio que la integración de nuevos modelos de gestión empresarial puede traer a este tipo de organizaciones.

La integración de tecnologías como el Big Data, la Inteligencia Artificial (IA) y los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) ha permitido a los clubes de fútbol optimizar sus operaciones, desde la gestión financiera hasta el rendimiento de los jugadores. Este tipo de soluciones, que ya son una regla para muchos clubes en América Latina y Europa, han probado su relevancia y apuntan a transformar el deporte en países como Colombia, con una amplia tradición de fútbol y con millones de espectadores de este deporte.

En la región algunos de los ejemplos destacados se encuentran en Brasil, donde equipos de la talla del Flamengo, Palmeiras y Gremio han usado por años tecnologías de SAP que les han permitido modernizar áreas críticas como finanzas, recursos humanos, compras y almacenamiento. Esta modernización no solo les ha ayudado a mejorar la gestión corporativa y la gobernanza, sino que también les ha ayudado a reducir los riesgos del negocio central y ofrecer más flexibilidad y confiabilidad mediante procesos automatizados.

En México, el Club de Fútbol Monterrey, conocido como Rayados, ha implementado SAP Business One para digitalizar todas sus transacciones comerciales, desde la venta de abonos y entradas hasta el cumplimiento fiscal. Este sistema ERP ayuda al club a medir y controlar sus operaciones de manera más eficiente, mejorando la calidad de los procesos y facilitando la toma de decisiones.

Mejorando las experiencias de empleados y aficionados

Por su parte, si se habla de ejemplos globales sobre el uso de la tecnología para potenciar a los clubes de fútbol, está en marcha el del FC Bayern Munich de Alemania, que ha centrado sus esfuerzos en optimizar la gestión de recursos humanos utilizando SAP SuccessFactors HCM, una solución basada en la nube. Esta herramienta permite gestionar la experiencia de los empleados de manera integral, desde la contratación hasta el retiro, automatizando tareas que consumen mucho tiempo. La aplicación móvil de SAP SuccessFactors facilita el acceso a datos personales y la realización de tareas de recursos humanos desde cualquier lugar, mejorando la experiencia del empleado y, por ende, los resultados empresariales.

Además de la gestión del capital humano, FC Bayern utiliza la tecnología de SAP para optimizar su operación con una plataforma ERP, así como SAP Customer Checkout, que gestiona las transacciones de los aficionados dentro y fuera del estadio, garantizando la satisfacción de los clientes y permitiendo al club identificar áreas de negocio con mayor potencial de crecimiento.

“SAP nos está ayudando a gestionar, conectar y optimizar los recursos que más le importan a nuestros jugadores, empleados y aficionados, permitiendo que nuestro negocio sea resiliente, ágil y sostenible”, indicó Stefan Mennerich, Director de Medios y Comunicaciones del FC Bayern.

Introducir estas tecnologías permite al club mantenerse competitivo en un mercado que crece a pasos agigantados y en el que, según datos de la consultora Deloitte, los 20 principales clubes generaron ingresos por más de 10.500 millones de euros en 2023.

«Nuestras soluciones inteligentes están revolucionando el mundo del deporte. Por ejemplo, hemos desarrollado sistemas de análisis predictivo que utilizan GenAI y otros campos de la inteligencia artificial para procesar enormes cantidades de datos de los clubes en tiempo real. Esto le permite a los directivos y gestores financieros tomar decisiones más informadas y estratégicas”. Asegura John Rincón, experto en Inteligencia Artificial en SAP, agregando que “sin duda la tecnología de SAP ha sido una aliada en estos equipos de fútbol para procesar datos financieros, de rendimiento y de mercado. También ha ayudado en la optimización de la estructura salarial de los equipos y a mejorar la experiencia del aficionado».

La adopción de tecnologías avanzadas como el Big Data, la IA y los sistemas ERP ha permitido a los clubes de fútbol mejorar significativamente su gestión empresarial y operativa. Estas soluciones tecnológicas no solo optimizan los procesos internos y reducen costos, sino que también mejoran la experiencia de los empleados y aficionados, preparándose para un futuro de éxito y sostenibilidad en el deporte.

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De cara al día de la seguridad y salud en el trabajo, Buk, software de gestión de personas presenta cómo la tecnología puede apoyar esta parte del área de recursos humanos.

A través de tecnologías como el Big Data, las compañías pueden hacer análisis de datos de incidentes, monitoreo en tiempo real, análisis predictivo y simulaciones de riesgo frente a la seguridad en el trabajo.

Como parte de su apuesta por apostarle a la transformación digital de la gestión de personas en las organizaciones. Buk anuncia alianza con Sabentis, un software de gestión para la seguridad y salud en el trabajo para que sus clientes, por medio de una integración, puedan tener en un solo módulo, todos los documentos normativos, entre otros, asociados a la seguridad y salud en el trabajo.

La aparición de la inteligencia artificial ha traído una transformación en muchos campos y el área de recursos humanos no ha sido la excepción. Para Buk, software integral de gestión de personas, las compañías que integren herramientas basadas en Big Data y realidad virtual a la gestión del talento humano, lograrán optimizar los procesos en todos los puntos de contacto con el colaborador.

Si bien algunas empresas han empezado a implementar tecnología para procesos como el pago de nómina, o la contratación, una de las áreas con potencial para integrar tecnología, es la salud y seguridad en el trabajo. A través de Big Data, las empresas pueden recopilar, analizar y emplear grandes cantidades de información para identificar riesgos, patrones y tomar medidas preventivas.

A continuación, Buk, comparte 4 formas en las que las compañías pueden integrar el Big Data al proceso de salud y seguridad en el trabajo:

• Análisis de datos de incidentes

Las empresas pueden recopilar datos acerca de incidentes laborales pasados, como accidentes, lesiones o enfermedades relacionadas con el trabajo. Al realizar un análisis de estos a través del Big Data, es posible identificar patrones, causas subyacentes y áreas de riesgo. Esto permite que las organizaciones tomen medidas preventivas con el objetivo de reducir las probabilidades de que en el futuro ocurran accidentes de la misma índole.

• Monitoreo en tiempo real

Permiten el control y observación en tiempo real de distintas variables relevantes para la seguridad y salud laboral, como la humedad, calidad del aire, temperatura y niveles del ruido, por mencionar algunos. Esto ayuda a identificar condiciones peligrosas en el lugar de trabajo y, por ende, tomar de manera inmediata las medidas correctivas.

• Análisis predictivo

Con el uso de algoritmos de aprendizaje automático y análisis predictivo, las empresas pueden predecir los riesgos laborales potenciales. Estos podrían incluir la identificación de los colaboradores con un mayor riesgo de sufrir lesiones o enfermedades ocupacionales o también, la predicción de las áreas de la organización que podrían experimentar un aumento en los incidentes laborales en el futuro.

• Simulaciones de situaciones de riesgo

Las empresas pueden utilizar la realidad virtual como tecnología en seguridad y salud en el trabajo para simular situaciones de riesgo en el trabajo, como caídas desde alturas, derrames químicos o incendios. De esta forma los colaboradores pueden experimentar estas situaciones en un entorno virtual seguro, lo cual les permite practicar cómo reaccionar correctamente sin estar expuestos al peligro real.

Dedicados a acompañar a las compañías dentro de su transformación digital en cada parte del proceso de la gestión humana, Buk, software integral de gestión de personas cuya misión es construir lugares de trabajo más felices a través de la tecnología, anuncia su alianza con Sabentis, software de gestión para la seguridad y salud en el trabajo, para que sus clientes, por medio de una integración, puedan tener en un solo módulo, todos los documentos normativos, entre otros, asociados a la seguridad y salud en el trabajo.

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Además del compromiso con el juego legal y responsable, el sector online de Colombia contribuye significativamente al desarrollo económico del país, generando cerca de 6.000 empleos directos e indirectos y aportando importantes recursos al sector salud.

Según cifras de la industria, el mercado ilegal de apuestas online en Colombia ha experimentado un crecimiento del 50% en los últimos dos años. Entre las actividades ilegales en aumento, se destacan las estafas en apuestas deportivas, caracterizadas por engañar a los jugadores con el fin de obtener ganancias ilícitas.

En un esfuerzo por promover la transparencia y el juego responsable, Fecoljuegos, la Federación Colombiana de Empresarios de Juegos de Suerte y Azar, ha implementado diversas acciones destinadas a fortalecer la legalidad en las apuestas en línea y promover el juego responsable en el país, reconociendo que la transparencia y la regulación son fundamentales para el desarrollo sostenible del sector de juegos de suerte y azar, permitiendo a los usuarios tomar decisiones informadas sobre su participación en los juegos, mientras que la regulación garantiza la integridad de los mismos.

Según cifras de la industria, el mercado ilegal de apuestas online en Colombia ha experimentado un crecimiento del 50% en los últimos dos años. Entre las actividades ilegales en aumento, se destacan las estafas en apuestas deportivas, caracterizadas por engañar a los jugadores con el fin de obtener ganancias ilícitas. Esto incluye la creación de sitios web falsos, la manipulación de resultados y ofertas engañosas, lo que resalta la necesidad de medidas para proteger a los apostadores y mantener la transparencia en el sector. Estas prácticas menoscaban la confianza de los usuarios y obstaculizan el desarrollo del sector, siendo las plataformas autorizadas las más afectadas.

«Nuestra misión es promover un entorno de juego seguro y transparente para todos los usuarios colombianos. Estamos comprometidos en asegurar que las plataformas autorizadas operen de manera responsable, protegiendo tanto a los usuarios como a la integridad del deporte», indicó Evert Montero, presidente de Fecoljuegos. Asimismo, señaló que, ante el preocupante aumento del mercado ilegal de apuestas online, «resulta imperativo reforzar nuestros esfuerzos en la lucha contra las actividades delictivas que amenazan la legitimidad y la equidad en el ámbito deportivo».

En este sentido, la tecnología desempeña un papel crucial en el compromiso de las plataformas online en Colombia con el juego legal y responsable, buscando la protección de los usuarios. La aplicación de tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA), el Big Data y la Blockchain está revolucionando el panorama de las apuestas deportivas en línea en Colombia. La IA permite detectar fraudes y personalizar la experiencia del usuario, mientras que el Big Data analiza el comportamiento del jugador y mejora las cuotas de apuestas. Por otro lado, el Blockchain garantiza un registro transparente y seguro de todas las transacciones. Estas innovaciones están fortaleciendo la seguridad y la responsabilidad en las apuestas en línea, ofreciendo un entorno confiable y transparente para los usuarios colombianos y detectar patrones de juego que podrían indicar un problema de ludopatía.

“Estamos comprometidos en invertir en tecnología para garantizar un ambiente de juego seguro y responsable», enfatizó Montero, destacando el papel fundamental que las tecnologías emergentes desempeñan en la mejora de la seguridad y transparencia del juego en el sector. El ejecutivo resaltó que el aprendizaje automático, por ejemplo, se emplea para analizar el comportamiento de los jugadores y detectar patrones que podrían indicar problemas con el juego, lo que ayuda a los operadores a prevenir el juego problemático y proteger a los jugadores.

Además, la realidad aumentada y la realidad virtual no solo ofrecen experiencias de juego más inmersivas, sino que también pueden ser aprovechadas para crear entornos de juego más seguros y transparentes. Estas tecnologías no solo mejoran la experiencia del usuario, sino que también promueven prácticas responsables en la industria del juego.

Fecoljuegos desempeña un papel fundamental en la industria al proponer acciones que promuevan una mayor transparencia, la aplicación efectiva de la ley y la mejora de las condiciones regulatorias para el desarrollo óptimo de la actividad. A través de su labor informativa y de asesoramiento a los empresarios, se encarga de resolver dudas y plantear soluciones que beneficien tanto al Estado como a los involucrados en el sector. Igualmente, la federación busca generar resultados favorables para los empresarios, manteniendo un equilibrio entre rentabilidad y sostenibilidad. Constantemente se mantiene actualizado y vigilante, revisando y monitoreando cualquier aspecto que pueda afectar la industria, con el objetivo de garantizar su desarrollo sin contratiempos.

Adicional al compromiso con el juego legal y responsable, el sector online de Colombia contribuye significativamente al desarrollo económico del país, generando cerca de 6.000 empleos directos e indirectos y aportando importantes recursos al sector salud. Solo en el 2023, el sector online transfirió más de $40.000 millones al sector salud, demostrando su contribución al bienestar de los colombianos.

Fecoljuegos y sus empresas afiliadas reafirman su compromiso con el juego responsable, la transparencia y el desarrollo sostenible del sector de apuestas online en Colombia.

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El Big Data es una de las profesiones mejor pagadas en América Latina.

En el mercado latinoamericano del Big Data, Brasil y México son los países que llevan la delantera, Colombia les sigue el paso.

La Universidad Isep ofrece una maestría 100% en línea en Big Data.

El crecimiento acelerado que ha experimentado el sector de la tecnología en los últimos años, ha incrementado la demanda de profesionales con conocimiento en áreas como la ciberseguridad, la inteligencia artificial y el Big Data. En América Latina el Big Data es uno de los perfiles con mayor salida laboral en el campo de las tecnologías de la información (IT).

Tanta es su importancia, que el Foro Económico Mundial ubica el análisis de datos como una de las carretas que crecerá más y a mayor velocidad en el mundo, así como una de las habilidades más demandadas por las compañías. Sin embargo, se estima que en Latam se necesitan alrededor de medio millón de trabajadores IT, muchos de ellos ocupados en la gestión, análisis y almacenamiento de datos.

“Esta formación, se ha convertido en una de las opciones más atractivas para los profesionales del futuro, debido al protagonismo que está ganando. Está presente actualmente en los sectores económicos, sociales, gubernamentales, educativos e incluso artísticos. Aun así, la oferta académica sigue siendo escasa y hay pocos profesionales preparados en esta materia” Mencionan los expertos de la Universidad Isep.

Según datos de la institución, en el mercado latinoamericano, Brasil y México llevan la delantera: el primero, por si solo acumula el 46,7% de las ventas generadas por el Big Data, mientras que el segundo, tiene el 26,7%. Por su lado, Colombia tiene el 7,9% y le siguen países como Chile, Argentina y Perú.

Big Data, una de las profesiones mejor pagadas

Aunque varía de acuerdo al país y el sector, en América Latina el salario de un profesional en Big Data y en general las carreras relacionadas con el campo de las tecnologías, se encuentra en países como Perú y Chile con rangos que oscilan entre los 40 mil dólares anuales para profesionales experimentados. En Colombia, un científico de datos tiene un sueldo estimado entre los 15 mil y los 20 mil dólares anuales.

Adicionalmente, trabajar en Big Data representa grandes oportunidades por la creciente demanda de estos profesionales, por lo que los perfiles más buscados por las empresas son: analistas de datos, cuya tarea es procesar los datos y realizar análisis y conclusiones que permitan tomar mejores decisiones; Ingenieros de datos, encargados de crear programas y plataformas de almacenamiento de datos y analistas de Business Intelligence, especialistas en asesorías empresariales y encontrar oportunidades tras el estudio de datos.

Teniendo en cuenta este panorama, la Universidad Isep ofrece uno de los pocos programas en línea en Big Data y Business Intelligence que le brinda al alumno la oportunidad de dirigir su carrera profesional hacia nuevos ámbitos y posiciones como la gestión empresarial, la gestión cultural, el sector editorial, las nuevas tecnologías de la información y la comunicación, medios de comunicación, consultoría etc. Este programa está diseñado para que los profesionales de América Latina asuman nuevos retos en el campo, capacitando al estudiante para que pueda liderar e integrar equipos que trabajen en análisis de datos.

Esta maestría, la podrás encontrar en el lanzamiento de Business School, estudios en maestría del área de empresas de la Universidad Isep que brinda conocimientos integrales de todos los aspectos que inciden en la formación administrativa con el fin de que los estudiantes puedan desarrollar habilidades como pensamiento estratégico, habilidades de comunicación y conocimiento global. Incluye certificaciones reconocidas a nivel internacional como Lean Six Sigma Green Belt entre otras.

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La tecnología es parte de nuestra vida diaria e influye en todos los ámbitos. La industria del juego experimenta una transformación significativa gracias al poder de la tecnología, lo que ha llevado a una mayor comodidad, eficiencia y accesibilidad para los apostadores. Está claro con ello que la tecnología llegó para revolucionar el mundo de las apuestas.

¿Cómo influye la tecnología en las apuestas deportivas?

Hay una realidad que sucede en todo el mundo y es la tendencia en las casas de apuestas deportivas. Sitios como 20bet están presentes en distintos países y permiten así que los usuarios puedan apostar a sus deportes favoritos en todos los mercados disponibles. Todo ello es posible también gracias a la tecnología que acerca las apuestas para que los usuarios puedan apostar desde la comodidad de su hogar.

Plataformas de las apuestas: la Revolución de la Comodidad

Las plataformas de apuestas deportivas online generó una gran revolución en todos. Antes de su advenimiento, los apostadores tenían que acudir físicamente a establecimientos de apuestas o eventos deportivos para colocar sus apuestas. Hoy en día, con un simple dispositivo conectado a Internet, los aficionados pueden acceder a diversas plataformas de apuestas desde la comodidad de sus hogares o mientras están en movimiento.

Big Data y Análisis Estadístico

La tecnología ha permitido recopilar y procesar enormes cantidades de datos en tiempo real. Esto ha resultado en una enorme cantidad de información disponible para los apostadores. Los análisis estadísticos avanzados, ayudados por algoritmos sofisticados, proporcionan información valiosa sobre equipos, jugadores, tendencias y otros factores que influyen en los resultados de los eventos deportivos.

Las Aplicaciones Móviles

Las aplicaciones móviles han llevado la experiencia de las apuestas deportivas a un nuevo nivel. Estas aplicaciones permiten a los usuarios realizar diversas acciones como, por ejemplo:

• Hacer apuestas sobre la marcha.
• Recibir actualizaciones en tiempo real.
• Acceder a información actualizada.
• Facilitar su uso y la accesibilidad.

Realidad Virtual (RV) y Realidad Aumentada (RA)

La realidad virtual y la realidad aumentada son tecnologías emergentes que también están impactando en el mundo de las apuestas deportivas. Estas tecnologías ofrecen una experiencia inmersiva y emocionante a quienes hacen apuestas deportivas. Por ejemplo, con la realidad virtual, los aficionados pueden vivir la emoción de estar presentes en un evento deportivo desde la comodidad de sus hogares, lo que mejora significativamente la experiencia de las apuestas en vivo.

Apuestas en Vivo y Streaming

La tecnología ha hecho posible que los apostadores disfruten de las apuestas en vivo con transmisiones en directo de los eventos. Los sitios de apuestas deportivas online ofrecen ahora streaming en tiempo real, lo que permite a los apostadores seguir el desarrollo de los eventos y ajustar sus apuestas según cómo se desarrolle la acción. Esta función ha añadido una nueva dimensión emocionante a las apuestas deportivas.

Pagos Electrónicos y Seguridad

La tecnología también ha mejorado la forma en que los apostadores realizan transacciones financieras en los sitios de apuestas. Los pagos electrónicos y las opciones de retiro rápido permiten a los usuarios depositar y retirar fondos de manera segura y rápida. Además, se han implementado medidas avanzadas de seguridad y encriptación para proteger la información personal y financiera de los apostadores.

El poder de la tecnología en las apuestas deportivas ha sido innegable. Sin embargo, es importante recordar que, como en cualquier actividad de juego, la responsabilidad y el juego responsable son fundamentales para asegurar que esta experiencia siga siendo divertida y positiva para todos los aficionados.

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El análisis de datos permite a las empresas extraer información valiosa, identificar patrones, tendencias y relaciones.

Gracias al análisis de los datos, las empresas pueden acceder a la información concreta que necesiten para facilitar sus tomas de decisiones.

Actualmente la recopilación y análisis de datos a través de la tecnología es una tendencia clave en el campo empresarial. Las compañías están reconociendo el valor y el potencial de los datos para impulsar la toma de decisiones informadas y obtener una ventaja competitiva.

La tecnología ha facilitado la recopilación y el almacenamiento de grandes cantidades de datos en diferentes formatos y de diversas fuentes, como redes sociales, transacciones en línea, dispositivos inteligentes y registros internos de la empresa. Esto ha llevado al surgimiento del término «big data», que se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que requieren técnicas avanzadas para su análisis.

Este análisis de datos permite extraer información valiosa, identificar patrones, tendencias y relaciones que de otra manera podrían pasar desapercibidos. Estos conocimientos pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas y basadas en datos, en áreas como la planificación estratégica, la gestión de operaciones, el marketing, la gestión de recursos humanos y muchas otras.

Actualmente existen software de gestión empresarial que permiten planear y controlar a través de la innovación, la optimización de los procesos de negocios; conectando la fuerza laboral y las diferentes actividades económicas para todos los tipos de organizaciones.

Seven-ERP solución tecnológica de Digital Ware, ofrece un análisis de datos en tiempo real, información actualizada, visualización de datos a través de gráficos, tablas y paneles interactivos. Esto permite a los usuarios monitorear el rendimiento de la empresa, además facilita la comprensión y el análisis de los datos, brindando una visión clara y concisa de la información empresarial.

“Gracias a la implementación del software Seven-ERP que ofrece capacidades de análisis de datos avanzadas, permite a las organizaciones obtener información valiosa sobre su desempeño y resultados. Mediante la generación de informes personalizados e indicadores interactivos, los usuarios pueden evaluar el rendimiento de diferentes áreas y tomar decisiones basadas en tiempo real”, dijo Jorge Cote, presidente y CEO de Digital Ware

Para el análisis de datos de una compañía es fundamental contar con altos estándares de seguridad, por eso estas soluciones tecnológicas implementan medidas de seguridad robustas para proteger el acceso a los datos. Esto incluye autenticación de usuarios, contraseñas seguras y políticas de acceso basadas en roles y permisos.

Así mismo, el sistema registra y audita todas las acciones realizadas por los usuarios. Esto permite un seguimiento detallado de quién accede a los datos y qué cambios se realizan, mediante un Log de auditoría que facilita la detección de cualquier actividad sospechosa o no autorizada.

También, se adhieren a los estándares y regulaciones de seguridad y privacidad de datos, como GDPR (Reglamento General de Protección de Datos) y otras leyes locales aplicables. Esto asegura que la organización cumpla con las obligaciones legales y proteja la información confidencial de acuerdo con los requisitos establecidos.

“Estos softwares permiten a las organizaciones gestionar de manera centralizada los permisos de acceso a los datos. Esto asegura que solo las personas autorizadas tengan acceso a la información relevante y reduce el riesgo de divulgación indebida, puntualizó Cote.

Finalmente, es importante entender que, gracias al análisis de los datos, las empresas pueden acceder a la información concreta que necesiten para facilitar sus tomas de decisiones y estrategias de negocio en base a unos criterios rigurosos.

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En los últimos años, el trading ha experimentado una transformación radical gracias a los avances tecnológicos. Desde algoritmos de negociación de alta frecuencia hasta plataformas de forex trading en línea, la tecnología ha revolucionado la forma en que se lleva a cabo el comercio de activos financieros. En este artículo, exploraremos el impacto de la tecnología en el trading y cómo ha cambiado la industria financiera en su conjunto.

Automatización y algoritmos

Una de las innovaciones más significativas impulsadas por la tecnología es la automatización del trading a través de algoritmos. Los algoritmos de negociación de alta frecuencia (HFT, por sus siglas en inglés) son programas informáticos que realizan operaciones basadas en criterios predefinidos a una velocidad mucho mayor que cualquier operador humano.

Estos mecanismos pueden analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y ejecutar operaciones en cuestión de milisegundos. La velocidad y la eficiencia de los HFT han transformado los mercados financieros, generando mayor liquidez y reduciendo los costos de transacción.

Plataformas de trading en línea

La tecnología también ha facilitado el acceso al trading a una amplia gama de inversores a través de las plataformas de trading en línea. Anteriormente, el trading estaba reservado para los operadores profesionales y las instituciones financieras.

Sin embargo, hoy en día, cualquier persona con acceso a internet puede abrir una cuenta de trading y comenzar a invertir en los mercados financieros. Estas plataformas ofrecen herramientas avanzadas de análisis, gráficos en tiempo real y ejecución de operaciones con un solo clic, lo que ha democratizado el trading y brindado oportunidades a los inversores individuales.

Análisis de datos y Big Data

La tecnología ha permitido el análisis de datos a gran escala en el trading. Con el crecimiento exponencial de los datos disponibles, los operadores ahora pueden utilizar técnicas de análisis de big data para obtener información valiosa sobre los mercados financieros.

Algoritmos sofisticados pueden examinar enormes conjuntos de datos históricos y en tiempo real para identificar patrones, tendencias y oportunidades comerciales. Esto ha mejorado la toma de decisiones y ha permitido a los operadores reaccionar rápidamente a los cambios en el mercado.

Inteligencia Artificial y aprendizaje automático

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning) también han dejado una huella significativa en el trading. Los modelos de IA pueden analizar y comprender datos no estructurados, como noticias, informes económicos o publicaciones en redes sociales, para obtener información sobre el sentimiento del mercado.

Esto puede ayudar a los operadores a tomar decisiones informadas y anticiparse a los movimientos del mercado. Además, el aprendizaje automático puede utilizarse para desarrollar modelos predictivos que identifiquen patrones ocultos en los datos y generen estrategias de trading más efectivas.

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Los datos confiables y precisos son un insumo importante para la toma de decisiones comerciales más eficaces en la actualidad (plainconcepts).

“Para el año 2025 los datos globales incrementarán a 175 Zettabytes, lo que implica que los e-commerce deben estar preparados para asumir el reto de procesar y analizar una creciente cantidad de información de sus transacciones”(mascontainer).

Big Data es un término muy presente para hablar de información en la era tecnológica. Su concepto hace referencia a una serie de tecnologías diseñadas para el almacenamiento, análisis y gestión de una vasta cantidad de datos.

Es una herramienta esencial en la actualidad presente en diferentes ámbitos sociales, científicos, tecnológicos y económicos. A día de hoy son muchas las empresas que tienen un gran número de datos: compañías de telecomunicaciones, sector sanitario, bancas, los retailers, redes sociales.

“El Big describe la sociedad actual en la que grandes cantidades de todo ayudan a la interconexión interdisciplinar. El Data, es la materia prima que alimenta las decisiones del mundo de la empresa. A más Data, más Big, pero pensar que sólo su unión Big Data lleva al éxito decisivo, en algunas ocasiones, y en un futuro inmediato, puede ser un gran fracaso”. Analiza Sara Fontdecaba, profesora de EAE Business School.

Las compañías necesitan moverse de manera eficiente, innovadora y en línea con sus prioridades, de allí que la demanda por profesionales especializados en el análisis inteligente de esta información no se detenga. “El impacto de la ciencia y la tecnología en los negocios aumenta cada vez más, gracias al diseño de nuevas técnicas y métodos que permiten extraer y aprovechar al máximo el valor inteligente de los datos” (mascontainer).

Las empresas han encontrado en la Big Data insumos importantes para el desarrollo de muchos de sus objetivos, teniendo en cuenta características de usuario, métricas de comportamiento, afinidades en la web, entre otros. Datos inteligentes, analizados y seleccionados estratégicamente de manera que representen un valor para una organización, son una prioridad en tiempos de datos masivos.

Los datos abiertos al público son hoy una realidad no solo por parte de entidades públicas, las empresas hacen uso de una gran cantidad de datos que están disponibles para su consulta. Aplicaciones y formatos de visualización de datos como Analytics en la nube, Mobily analitics, Real Time Analytics, infografías y más, hablan de recursos disponibles para suplir la necesidad de interpretar y contar que tienen muchas industrias.

La Big Data y la Inteligencia Artificial tienen una relación directa. Este desarrollo tecnológico se nutre de datos masivos que clasifica, categoriza y selecciona para emitir una respuesta similar a las capacidades del ser humano.

Comprender estos avances y estar en capacidad de sacar el mejor provecho para integrarlos al desarrollo profesional es una prioridad. “Cuando al Big Data le sumamos el conocimiento de los profesionales y el instinto de la formación en el sector analítico, tendremos una suma de Big Data + analytics que permitirá obtener los insights necesarios para tomar decisiones empresariales, de gran impacto y valor”, opina la profesora Fontdecaba.

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El comercio electrónico es una de las formas de comercio más populares a nivel mundial. Esta forma de comercio les permite a las empresas llegar a sus clientes fácilmente y ofrecerles productos o servicios directamente desde la web.

Sin embargo, para que el comercio electrónico funcione correctamente, es necesario contar con datos precisos y de alta calidad.

Los datos son la base de toda empresa moderna, y en el comercio electrónico no es distinto. Por eso, muchas de ellas cuentan con un PIM para ecommerce.

Estos datos son esenciales para llevar a cabo una gestión efectiva de la base de clientes y recopilar información sobre los consumidores.

Esta información es usada para dirigir campañas de marketing, desarrollar estrategias de relación con el cliente, diseñar nuevos productos/servicios, mejorar la experiencia de usuario y asegurar la entrega de productos/servicios en tiempo y forma.

Para que los datos sean precisos, es importante que estén actualizados, correctamente guardados y estén libres de error. Pero, ¿por qué es tan importante que las empresas tengan estos datos de su ecommerce? Te lo contamos.

¿Por qué una empresa tiene que contar con datos precisos de su ecommerce?

Con el creciente interés y uso de la tecnología dentro de los negocios, muchas empresas se están dando cuenta del potencial de generar mayores beneficios al usar los datos ecommerce de manera eficiente y eficaz.

Esto significa que los datos recolectados deben ser de excelente calidad. Por eso,

contar con datos de alta calidad resulta imprescindible para evitar gastar tiempo y recursos en información errónea.

Además, los datos precisos son esenciales para reducir las tasas de devolución y fraudes.

Si una empresa no tiene toda la información relevante de un cliente, se le dificultará tomar decisiones adecuadas sobre una posible transacción entre su empresa y el cliente.

Esto aumenta el riesgo de transacciones fraudulentas y devoluciones debido a problemas en el envío.

¿Cómo conseguir datos de alta calidad del ecommerce de una empresa?

Para garantizar que los datos sean de alta calidad, es recomendable tener un plan estratégico que se ajuste a las necesidades actuales y futuras.

Esto implica la selección de herramientas adecuadas para recopilar, procesar y guardar los datos.

También se debe tener en cuenta la normativa de la Unión Europea en cuanto a la protección de datos y seguridad de la información.

No obstante, a continuación, te dejamos algunos consejos para obtener datos de calidad del ecommerce de tu empresa.

1. Define un objetivo

La mejor manera de navegar hacia la recolección de datos de calidad es estableciendo un objetivo claro para recoger los datos. Esto solo será posible si la empresa define estrategias alentadoras y específicas para la recopilación de datos, así como los criterios para ser recolectados.

2. Utiliza herramientas actuales

Las nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial, el Machine Learning, la Big Data y la Analytics permiten a las empresas recolectar datos con mayor precisión. Así que asegúrate de experimentar con herramientas actuales para ver cómo pueden mejorar el proceso de recopilación de datos.

3. Establece una autorización previa de los usuarios

Para recolectar datos de calidad, la empresa debe asegurarse de que los usuarios autoricen previamente el uso de sus datos. Esto ayudará a evitar recopilar datos irrelevantes e incorrectos.

4. Establece seguridad de datos

Esto ayudará a garantizar la confidencialidad de los datos. Los usuarios confiarán en la empresa con el fin de recopilar sus datos, así que es importante establecer una política de seguridad de datos para mantener la integridad de los mismos.

5. Utiliza una prueba de limpieza de datos

Esto significa evaluar los datos recopilados para asegurarse de que los datos son exactos. Para esto, la empresa debe establecer el formato deseado de los datos recopilados y aplicar pruebas de calidad para determinar qué datos debe utilizarse.

En conclusión, contar con datos precisos y de alta calidad es fundamental para el éxito del comercio electrónico.

Esto te ayudará a tener una base de clientes bien informada, gestionada y con reducidas tasas de devolución y fraudes. Por ello, es necesario seguir unos procesos sólidos y elegir las herramientas adecuadas para conseguir los mejores resultados.

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Las pulseras cashless se han convertido en la mejor solución para eventos, como conciertos y festivales. La tecnología implementada en las pulseras para festivales permite que los promotores de eventos obtengan información precisa y detallada en tiempo real.

Además, son la forma más cómoda y segura de realizar pagos sin tener que preocuparse por llevar dinero en efectivo, lo que ayuda a mejorar la experiencia de los asistentes.

Si eres un organizador de eventos y te gustaría saber qué es la tecnología cashless y cuáles son las tecnologías disponibles en las pulseras, este post es para ti. Así que, sigue leyendo que te presentamos algunas de las tecnologías cashless más populares:

¿Qué son las pulseras cashless?

Para que puedas elegir la opción que mejor se adapte a las necesidades de tu evento y a las preferencias de los asistentes, primero tienes que entender qué son las pulseras cashless y cómo funcionan.

Las pulseras cashless son dispositivos que se utilizan como una alternativa a los métodos de pago tradicionales. Estas pulseras funcionan con tecnología RFID o NFC, lo que les permite comunicarse con los terminales de pago sin contacto. Además, permiten un mayor control del evento y la reducción del tiempo de espera en las colas.

Tecnologías RFID y NFC

Las tecnologías RFID y NFC son dos de las mejores opciones disponibles para pulseras cashless. Las diferencias entre cada una son:

RFID

La tecnología RFID (identificación por radiofrecuencia) es una de las más populares. Esta tecnología se basa en el uso de una antena que emite una señal de radiofrecuencia que es captada por el terminal de pago. Las pulseras RFID pueden funcionar a una distancia de hasta varios metros del terminal de pago, lo que las convierte en una opción muy conveniente para conciertos y festivales.

NFC

Otra tecnología es la NFC (comunicación de campo cercano). Esta tecnología es similar a la RFID, pero funciona a una distancia mucho más corta. Las pulseras NFC deben estar en contacto cercano con el terminal de pago para realizar una transacción. Sin embargo, la tecnología NFC ofrece una mayor seguridad, ya que los datos de la transacción están cifrados.

¿Cuáles son los beneficios de las pulseras cashless?

Las pulseras cashless ofrecen numerosos beneficios tanto para los organizadores de eventos como para los asistentes. Como pueden ser:

1. Comodidad: permite al asistente agregar dinero al chip de la pulsera, así no tiene que preocuparse por llevar dinero en efectivo.

2. Seguridad: los asistentes no tienen que preocuparse por el robo de dinero en efectivo o por la clonación de tarjetas de crédito. Además, las transacciones realizadas con pulseras cashless están cifradas.

3. Control de gastos: al recargar la pulsera, los asistentes pueden establecer un límite y asegurarse de no gastar más de lo que tienen planeado.

4. Mejora la gestión del evento: monitorear las transacciones en tiempo real, control de acceso, entre otros beneficios que ayudan a tomar decisiones informadas.

Pulseras cashless y el Big Data

Las tecnologías RFID y NFC, son especialmente útiles para la recopilación masiva de datos, el famoso Big Data. Ya que permite a los organizadores recopilar información sobre el comportamiento de los asistentes en tiempo real, como por ejemplo, cuáles son los puntos de venta más populares, qué productos o servicios son los más demandados, cuánto tiempo pasan en cada área del festival, entre otros.

Por tanto, las tecnologías de las pulseras cashless no solamente ofrecen una solución segura y cómoda, sino que también son una herramienta importante para la recopilación de datos y análisis de big data.

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La tecnología permite predecir y anticipar diferentes situaciones como la falla de equipos o los cambios drásticos de la demanda.

También reducen considerablemente los costos de mantenimiento de los equipos.

El incremento poblacional en Colombia y el mundo en general conlleva a un aumento de la demanda energética. Se estima que para el año 2040 el mundo consumirá 40% más de energía, lo que supone un reto especial para países como el nuestro, en los cuales la mayor demanda ha llevado a una gran parte del sistema eléctrico a una situación extrema, y requiera no sólo su ampliación sino también su renovación. Es por esto que, en el Día Mundial de la Innovación, es importante destacar cómo el uso de nuevas tecnologías e iniciativas a la vanguardia, permiten mejorar la calidad de la energía eléctrica, impulsando una mejora en el servicio que las personas reciben.

Sin embargo, la integración de tecnologías digitales como la inteligencia artificial (IA), el Big Data y el internet de las cosas (IoT) al sector eléctrico, un proceso más conocido como Electricidad 4.0, permitirá a la sociedad en general tener un consumo más eficiente y al mismo tiempo sostenible de la energía, capaz de responder a las demandas en continuo cambio.

“En un futuro cercano, las redes eléctricas estarán integradas a sistemas de inteligencia artificial, big data e internet de las cosas. Eso nos permitirá anticiparnos a diferentes situaciones, como la falla de equipos o los cambios en la demanda de electricidad y de esa manera adecuar el suministro, lo que implica ahorros en términos de energía y también económicos”, indicó Julien Brin, Marketing director Colombia y Design Lab Manager Andeans en Centelsa by Nexans.

De acuerdo con el SENAI (Servicio de Aprendizaje Industrial de Brasil), la adaptación de tecnologías como la inteligencia artificial y el Big Data tiene varios impactos positivos incluso para las empresas, tales como la disminución del consumo de energía (hasta en un 20%) y menores costos de mantenimiento de los equipos (entre 10% y 40%).

“Una de las actividades importantes en el campo de la electrificación es el monitoreo de redes de generación, transmisión, distribución y uso de energía eléctrica. Los datos se obtienen mediante sensores que miden la actividad eléctrica a lo largo de la cadena de valor. Mientras el Big Data proporciona las capacidades de almacenamiento y procesamiento de datos, la inteligencia artificial se nutre de dicha información para establecer patrones de aprendizaje”, comentó Brin.

Finalmente, la electricidad 4.0 abre el camino para para un mundo más amigable con el medio ambiente, puesto que tiene la facilidad de integrarse a las fuentes de energía renovables, permitiendo de esa manera una mejor eficiencia energética y al mismo tiempo reducir las emisiones de gases de efecto invernadero.

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Por: Douglas Wallace, Gerente de Ventas de Distrito, América Latina y el Caribe (excepto Brasil) en Pure Storage

Las empresas dependen cada día más de sus datos, especialmente cuando se trata de tomar decisiones que generen más ingresos o, alternativamente, reduzcan costos. El análisis de big data puede ayudar a predecir las tendencias emergentes, reducir los costos operativos e invertir donde sea necesario.

En un estudio de 500 tomadores de decisiones de TI globales, el 86% de los encuestados señaló planes para aumentar el uso de datos para mejorar u optimizar los costos operativos más en 2023 a partir de 2022.[1] ¿Cuáles son algunos de esos casos de uso clave para el análisis para reducir los costos?

Dirigir las campañas publicitarias: Big data ha ayudado a las empresas a ofrecer campañas de marketing efectivas en una era digital, pasando del marketing masivo a estrategias específicas y personalizadas.

Las empresas ahora pueden capturar datos de cada punto de contacto con el cliente, lo que les brinda una mejor comprensión tanto del comportamiento como de la intención del cliente. Al evaluar el comportamiento de los clientes, las empresas pueden crear planes de marketing estratégico que se dirijan a un grupo de clientes en particular, por ejemplo, ofreciendo recomendaciones personalizadas basadas en compras anteriores o actividad en las redes sociales.

En el caso del marketing de rendimiento, los costos de publicidad se facturan cuando un usuario en línea objetivo realiza una determinada acción, como hacer clic en un anuncio pagado. Utilizando datos de clientes que han realizado acciones similares, el análisis de big data puede identificar las variables que tienen más probabilidades de influir en el clic de un cliente. De esta manera, el análisis de big data genera menos desperdicio, lo que hace que la publicidad sea más relevante y menos costosa de realizar. De hecho, un estudio de Forrester encontró que el 37% de los especialistas en marketing desperdician el presupuesto innecesariamente debido a la mala calidad de los datos.

Evitar el impacto financiero de las interrupciones de la cadena de suministro: Las cadenas de suministro generan cantidades masivas de datos, incluidos datos de ventas históricas internas, registros de rendimiento de proveedores, datos de consumidores en puntos de venta y datos de costos descargados. A través de la digitalización, las empresas pueden recopilar y analizar estos datos para identificar patrones de problemas, cuellos de botella y otras oportunidades para reducir costos.

Según los datos recopilados por IBM, el 84% de los directores de la cadena de suministro (CSCO) informan que la falta de visibilidad de la cadena de suministro es el mayor desafío al que se enfrentan. La digitalización de la cadena de suministro puede mejorar los sistemas tradicionales con ubicación en tiempo real y datos comerciales de toda la cadena de suministro. Esto crea una única fuente central de información para la visibilidad de extremo a extremo, mejorando la eficiencia y evitando interrupciones.

La agilidad también es vital en la gestión de la cadena de suministro. Con una cadena de suministro digitalizada, las organizaciones pueden obtener información valiosa de los informes de estado en tiempo real, lo que da como resultado una toma de decisiones más rápida, una mayor capacidad para identificar brechas en el área de servicio y oportunidades para impulsar el rendimiento y optimizar las conexiones con clientes y proveedores.

Evitar pérdidas con una mejor detección de fraudes: El fraude puede ser costoso para una empresa en cualquier industria. Big data puede ayudar a las organizaciones a descubrir tendencias que apuntan a actividades sospechosas para reducir el fraude y frustrar los esfuerzos delictivos. El análisis del sistema SIEM y los datos de registro de seguridad también pueden ayudar a prevenir actividades maliciosas.

Mejorar el análisis de registros: Los eventos de registro, los registros de seguimiento de auditoría e incluso los registros simples pueden proporcionar información útil sobre la actividad que se produce en los sistemas. Luego, estos datos se pueden usar para comprender el comportamiento del usuario, mejorar los problemas de rendimiento de la aplicación o la infraestructura, mitigar el riesgo de manera proactiva y garantizar el cumplimiento de las políticas, auditorías y regulaciones de seguridad.

El análisis de registros también puede ayudar con la gestión de recursos. Pronosticar es un desafío, pero cuando comprendes el uso actual de los recursos y los requisitos futuros, puedes evitar el desperdicio o el gasto excesivo. Además, las empresas pueden detectar dónde sus sistemas necesitan capacidad adicional para un mejor rendimiento e identificar activos infrautilizados que pueden reestructurarse y optimizarse para mejorar la productividad, la eficiencia y el rendimiento.

Para los equipos de TI y DevOps, los conocimientos de los datos de registro pueden reaccionar a los problemas más rápido, lo que reduce el tiempo necesario para detectar y resolver los problemas de producción. El análisis de registros también puede brindar información sobre los problemas antes de que ocurran, lo que permite que los equipos sean proactivos al identificar los problemas y sus causas raíz antes de que provoquen tiempo de inactividad u otros problemas de rendimiento.

Apostar mejor en la mesa de servicio al cliente: Un mal servicio al cliente puede resultar en una pérdida de ventas, pero también evita que las empresas ganen valiosos clientes de por vida. En la mayoría de los casos, cuesta más ganar nuevos clientes que mantener contentos a los clientes existentes, ya que atraer nuevos clientes puede requerir campañas promocionales costosas.

Con big data, las empresas también pueden identificar las actividades que mantienen satisfechos a los clientes actuales. Los datos de encuestas, reseñas y otros mecanismos de comentarios de clientes en línea y fuera de línea pueden ayudar a las empresas a crear estrategias de posventa que mejoren la retención de clientes.

Los datos del sistema CRM pueden crear perfiles de clientes precisos que ayuden a los centros de contacto a ponerse al día rápidamente sobre los problemas de los clientes y brindar un servicio más rápido para resolver problemas. El análisis de datos puede ayudar a las empresas a identificar áreas débiles en sus estrategias de servicio al cliente para mejorar la forma en que interactúan con los clientes.

Impulsar la productividad y la eficiencia con datos en tiempo real: La disponibilidad de datos en tiempo real puede desempeñar un papel vital en la mejora de la productividad y la eficiencia operativa dentro de una empresa. Las soluciones de software de análisis se pueden utilizar para producir informes que eliminen el ruido que genera la recopilación de big data. Los gerentes, empleados y representantes de servicio al cliente pueden usar estos informes fáciles de digerir para identificar la información exacta que necesitan.

Los datos también pueden aumentar la productividad dentro de los equipos, mejorar los métodos de contratación para ayudar a los gerentes a reclutar y mantener el mejor talento, y brindar información sobre métodos efectivos de administración y capacitación que mejoran la satisfacción y el desempeño de los empleados.

A medida que haya más datos disponibles, la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático pueden brindar mejores conocimientos que mejoran la eficiencia operativa, conducen a una mayor eficiencia y ayudan a las empresas a brindar mejores servicios a sus clientes, todo lo cual contribuye a reducir los gastos.

Acelera el análisis de Big Data con Pure Storage

Big data contiene una gran cantidad de información que puede ayudar a las organizaciones a dirigir los recursos financieros de manera más eficiente para optimizar los gastos y reducir significativamente los costos. Obtén más valor de tus datos con una infraestructura de datos moderna que puede acelerar la toma de decisiones, simplificar las operaciones y potenciar el análisis. Las soluciones de almacenamiento de datos all-flash como Pure Storage® FlashBlade® pueden ayudarte a aprovechar los grandes datos para tomar decisiones comerciales mejores y más rápidas.

[1] Pure Storage and Bredin IT Research 2022 survey.

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El 2023 puede marcar el comienzo de un cambio de enfoque en el análisis de datos.

El reto es que el análisis de Big Data llegue al sector público, bastante reticente a incorporar soluciones tan innovadoras.

Es crítico combinar tecnología e inteligencia humana.

La pandemia impactó negativamente la sociedad, pero también ha tenido efectos altamente positivos como el impulso en la digitalización de servicios. Es cierto que, en algunos sectores, como la banca, el canal digital ya existía, pero en la mayoría de los casos se han tenido que acometer inversiones millonarias para poder ofrecer los servicios a los clientes a través de herramientas digitales, además de adaptar procesos y formar a los empleados en esta nueva filosofía de trabajo.

Así se desprende una de las principales conclusiones del informe “Big Data en la era pospandemia” elaborado por Óscar Quero, profesor de OBS Business School, institución perteneciente a Planeta Formación y Universidades, red internacional de educación superior del Grupo Planeta.

Uno de los efectos que ha tenido este cambio de paradigma es el incremento en la generación de datos, principalmente “nuevos datos” que permiten a las compañías entender mejor a sus clientes. El profesor Quero afirma: “Hoy por hoy, no ser “Data-Driven” es una condena a muerte”. Y es que no solo las posibilidades de desarrollo del Big Data se podrían considerar infinitas, sino que, además, ya contamos con capital humano capaz de llevar a cabo nuevos proyectos. “El 2023 puede marcar el comienzo de un cambio de enfoque en el análisis de datos”, opina Óscar Quero.

La digitalización de servicios ha potenciado en los  últimos años la expansión y el uso de la telemedicina, implantada desde hace muchos años en Estados Unidos, pero con poca introducción en otros mercados. Este tipo de servicios, donde el paciente está en el centro, genera un volumen importante de datos que abre muchas posibilidades tanto a nivel analítico como médico. Un claro ejemplo es el servicio “Watson for Oncology”, una herramienta de IBM que permite ofrecer respuestas a los sanitarios sobre las patologías de sus pacientes y recomendar los mejores tratamientos.

Pero la implementación de soluciones de Big Data es crítica porque, al manejo de los miles de historias clínicas, se añade que los datos provienen de diferentes fuentes con diferentes ritmos y procesos. La implementación de estas soluciones permitiría el mejor seguimiento de los pacientes, un mayor control de la presión asistencial en los centros de salud y el análisis de pruebas diagnósticas de imagen con Inteligencia Artificial, lo que redundaría en una mejora de la calidad de la atención y también en la reducción de los tiempos de espera. Lo cierto es que la pandemia ha incentivado la inversión en esta área, pero el informe de OBS admite que queda mucho camino por recorrer. “El reto es que todo esto impregne también al sector público, que es un poco más reticente a incorporar soluciones tan innovadoras”, indica Óscar Quero.

El sector asegurador es otro de los que ya se está beneficiando del análisis de Big Data, con herramientas que permiten predecir el riesgo de accidente de cada uno de los clientes y así poder optimizar precios. Un ejemplo de éxito es la compañía AXA que, basándose en datos, ha identificado entre un 7% y un 10% de clientes que provocan accidentes (el 1% genera un gran menoscabo a las arcas de la compañía). Pero el Big Data también ayuda a las compañías del sector a detectar fraudes. De hecho, la “Coalición contra el fraude de seguros” de EEUU ha podido identificar el pago de hasta 80 millones de dólares anuales por reclamaciones fraudulentas. Y es que los métodos utilizados hasta ahora tenían unas limitaciones que los hacían incapaces de identificar de forma clara y fiable casos complejos y elaborados, como los accidentes simulados o los incendios provocados. Con el uso del Big Data y la Inteligencia Artificial, las compañías han pasado de modelos reactivos basados en el análisis de datos históricos a modelos proactivos de detección de fraudes en tiempo real.

La aparición de los “vehículos conectados” y los “vehículos de conducción  autónoma” ha supuesto nuevas fuentes de datos que están constantemente suministrando información. Sin embargo, la velocidad de las redes actuales (4G, 3G) no permite un modelo de comunicación en tiempo real, lo que impide que la gestión de datos y la toma de decisiones posterior sea rápida y eficiente. Expertos como el Dr.-Ing. Thorsten Marten, de la Cátedra de Diseño Ligero en Automoción (LiA) de la Universidad de Paderborn, defienden la necesidad de disponer de redes ultrarrápidas 5G para poder conseguir comunicaciones en tiempo real entre los dispositivos. Sin embargo, ello implicaría ciertos riesgos de seguridad, dado que para conseguir que todos los participantes se comuniquen entre sí, sería necesario disponer de redes, interfaces de trabajo y protocolos abiertos.

Otra área donde también tendrá mucha influencia el Big Data en los próximos años, con el apoyo de la Inteligencia Artificial, es la Ciberseguridad, principalmente por el gran valor que tienen los datos para los ciberdelincuentes. Estas soluciones crean modelos predictivos para ayudar a generar alertas de posibles amenazas antes de que realmente se produzcan.

Lo cierto es que el Big Data ya no es una tendencia, sino una realidad que nos ayuda en todos los campos, aunque siempre teniendo en cuenta que, por muy avanzados que sean los algoritmos, nada podrá sustituir por completo la inteligencia humana. “Si se quiere que una iniciativa empresarial de este tipo sea un éxito, es crítico combinar tecnología e inteligencia humana; por ello las compañías deben tener profesionales preparados que se encarguen de optimizar los modelos y saber cuáles son las preguntas adecuadas a realizar al sistema”, concluye Óscar Quero.

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Las compañías están empezando a hacer grandes inversiones tecnología Big.

Los sectores en los que hay una mayor expansión y uso de estas soluciones son el de la salud y el judicial, así como en el campo empresarial y el área de los contact.

En los últimos años se han implementado diferentes soluciones apoyadas en tecnología Big Data, con el objetivo de solucionar diferentes problemas con el que se encontraban las empresas. El informe “Big Data en la era pospandemia” elaborado por Óscar Quero, profesor de OBS Business School, institución perteneciente a Planeta Formación y Universidades, red internacional de educación superior del Grupo Planeta, identificó los principales avances y novedades del Big Data.

“La explosión de soluciones particulares a problemas puntuales, como podría definirse la pandemia, arrojó como beneficio la producción de una rápida evolución tecnológica. Las posibilidades de desarrollo de Big Data se pueden considerar infinitas; las compañías están empezando a invertir en proyectos de carácter más generalista, que tengan mayor durabilidad e impacto a medio/largo plazo” señala el profesor Quero en su informe.

Estos son algunos ejemplos de desarrollos que se convirtieron en una realidad:

Chatbot – Sicólogo

Existía la necesidad de realizar una gestión más ágil de la primera entrevista a partir de la información obtenida previamente y así poder asignar el mejor profesional clínico para cada caso. Para poder implementar esta solución, se trabajó con psicólogos de cara a preparar un diálogo con un enfoque cerrado y adaptativo (y ameno para los pacientes). Se utilizaron funcionalidades como la “detección de entidades”, para que el chatbot identificara respuestas vagas o con poca información y volviera a preguntar al paciente, además de una funcionalidad llamada “nodos de apoyo y comprensión”, cuyo objetivo es hacer todo el proceso más “humano” para que el paciente esté cómodo y comparta el máximo de información.

Análisis de expedientes judiciales

Este proyecto apoyado en Inteligencia Artificial buscaba resolver el problema de la difícil localización de los expedientes judiciales por parte de los abogados de un conocido bufete. Para dar solución a esta necesidad se implementaron tres funcionalidades principales:

• Clasificar la documentación disponible: Para lograr implementar la herramienta de forma exitosa, el proveedor trabajó con 6 GB de datos no clasificados (partes, actas de declaración, diligencias, autos, etc.), pertenecientes a 6 expedientes judiciales del despacho de abogados Garrigues. Se utilizaron técnicas OCR (Optical Character Recognition) para digitalizar los documentos, poder descartar páginas no informativas e identificar los límites de los documentos para dividirlos.

• Detectar las diferentes entidades jurídicas: Se trabajó para identificar las diferentes personas y organizaciones que aparecían en la documentación.

• Poder visualizar toda la información mediante grafos: se implementó la capacidad de poder mostrar toda la información recopilada  (documentos,  las  entidades  y  sus relaciones) de forma visual con sus relaciones, pudiendo tanto filtrar como navegar por dichos datos.

Detección de sobrecostes empresariales

Todas las compañías tienen puntos de mejora claros en los procesos empresariales, pero para poder implementarlos, es clave detectar en qué situaciones se generan pérdidas de tiempo y/o insatisfacción de los clientes. Gracias a una segmentación correcta de la información y al uso de técnicas estadísticas, se pueden identificar y analizar esas situaciones en base a las dimensiones existentes.

Gestión de leads en un contact center

Cualquier compañía que promociona y comercializa productos directamente a clientes está interesada en la correcta gestión de leads. Es clave para el crecimiento empresarial tener identificados a aquellos clientes que pueden contratar determinado tipo de productos, para poder focalizar los esfuerzos en aquellos que tienen una mayor probabilidad de adquisición. En el fondo, de lo que se trata es de mejorar la rentabilidad por el tiempo invertido.

Detección de anomalías en facturas

La elaboración de facturas es un proceso muy común en todas las empresas, de hecho normalmente existen grandes departamentos detrás para controlar todo lo relacionado con ellas. Esto provoca que la detección de errores en su creación esté condicionada por el factor humano. Gracias a la implementación de algoritmos de Machine Learning, el sistema se puede entrenar para detectar los problemas y errores que un ser humano puede pasar por alto, identificando patrones.

Predicción de la demanda de gas

Cualquier empresa distribuidora de un bien no infinito debe ser cuidadosa con la estimación de la demanda, y las gasistas (sobre todo en situaciones como la actual, marcada por tensiones en los mercados) no son una excepción. Gracias a la implementación de un modelo predictivo que, en base a la información generada por los propios clientes, estime el posible consumo de gas, la compañía puede beneficiarse de los siguiente:

• • Planificación de la demanda.
• • Gestión eficiente de los recursos internos.
• • Dar un mejor Servicio al Cliente.

Las numerosas posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías también incidirán de forma importante en la capacitación y/o contratación de profesionales expertos que puedan llevar a cabo dichos proyectos para integrar los datos a las soluciones.

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Un informe de OBS Business School denuncia la actual “deificación” de los datos masivos.

Los sistemas de tratamiento del Big Data hoy son numéricos, lo que elimina todos los matices y lleva a malinterpretar los datos.

Es necesario el uso de ingeniería del conocimiento y otras disciplinas y tecnologías más ‘cognitivas’ y menos ’numéricas’.

Vivimos en una sociedad donde los números son los que marcan nuestro día a día. Todo se ha de convertir en cifras y estadísticas para, a partir de ahí, poder tomar las grandes decisiones: a qué segmento de la población vacunar, cómo organizar el tráfico en las ciudades, cuántas escuelas crear, etc. La Inteligencia Artificial y el Big Data son campos que han tenido un enorme desarrollo en los últimos años y gracias a ellos las autoridades y las empresas disponen de un mapa completo en el que basar sus decisiones. Pero ¿están siempre bien interpretados los datos? El profesor José Angel Olivas afirma: “Seamos serios desde un punto de vista ético y científico y no veamos los datos como una especie de ‘dios pagano’ que nos proporcionará la verdad absoluta. Nada más lejos de la realidad”.

El profesor pone sobre la mesa la discusión sobre la verdadera utilidad de los datos numéricos para determinar su utilidad real, en el informe “Inteligencia artificial, aprovechamiento inteligente de datos masivos usando Ingeniería del Conocimiento”, publicado por OBS Business  School, perteneciente a Planeta Formación y Universidades, red internacional de educación superior del Grupo Planeta.

Según explica el informe hay muchas características específicas que deben ser tenidas en cuenta cuando trabajamos con datos, información y conocimiento; y estos elementos no son considerados con su relevancia en la mayoría de los sistemas para el aprovechamiento de los datos masivos disponibles. Ello provoca unos resultados demasiado pobres, erróneos o irrelevantes, lo que se hace evidente en muchos de los sistemas de anticipación al futuro que se publicitan, como el pronóstico electoral, la estimación de evolución de conflictos o pandemias, la evolución de factores económicos, Euribor, IPC, inflación y un largo etcétera. Por lo tanto, cuando alguien argumenta que algo es objetivo o irrefutable porque se apoya en datos, el argumento es falaz por definición, según indica el profesor Olivas: “Ni hacienda tiene unos datos perfectos ni completos de todos nosotros. Por ejemplo, en esta dura pandemia que nos azota, se han tomado decisiones falaces en base a supuestos datos objetivos”.

Y es que, aunque hoy se manejan millones de datos, lo cierto es que son necesarios sistemas computacionales más inteligentes en el sentido humano y en cuanto a sus prestaciones que muchos de los que usan únicamente técnicas numéricas aisladas, y que son los que hoy en día se asocian principalmente con el término ‘inteligencia artificial’. El informe de OBS propone el uso de modelos de ingeniería del conocimiento y otras disciplinas y tecnologías más ‘cognitivas’ y menos ’numéricas’, como el Soft Computing, el enfoque semántico/lingüístico del procesamiento del lenguaje natural o algunos aspectos de la sociología y la psicología con el fin de mejorar el comportamiento y los resultados de estos sistemas. Además, hay que tener en cuenta que un elemento central debe ser la capacidad de transferir esos modelos a la tecnología de la sociedad, el tejido empresarial y la industria, contribuyendo al desarrollo de sistemas computacionales más robustos, humanos y con mayores capacidades de anticiparse al futuro en sus diferentes formas.

El informe de OBS distingue entre datos estructurados, semi-estructurados y no-estructurados. Los primeros son aquellos fácilmente interpretables porque están organizados de una forma clara en cuanto a campos, registros y relaciones, con formatos prediseñados. Los semi- estructurados y los no-estructurados, sin embargo, no siempre están sujetos a formatos predefinidos, como pueden ser un video o una imagen abiertos o un texto libre. Actualmente no existen herramientas que puedan manipular directamente datos no-estructurados, sino que deben ser convertidos en estructurados para poder manejarlos, y ello hace que en el proceso se pierdan características importantes. Un vídeo, una imagen o un texto pueden contener afirmaciones irónicas, por ejemplo, que a día de hoy una máquina no puede interpretar correctamente. Por ello se debe ser muy cuidadoso en el proceso para minimizar las pérdidas de representatividad y así maximizar las posibilidades de aprovechamiento de los datos. José Ángel Olivas, afirma que se bebe seguir investigando en el desarrollo de modelos, técnicas y herramientas que nos acerquen al tratamiento real de datos no-estructurados.

El informe concluye que para abordar problemas complejos no suele ser suficiente la aplicación aislada de algún procedimiento, algoritmo o método de análisis de datos numéricos, que es lo que se suele hacer en muchas ocasiones. Estos mecanismos sólo admiten como entrada conjuntos de datos estructurados, numéricos y normalizables, que dista mucho del contenido de un lago de datos (data lake) unido a todo el conocimiento que puede haber sobre un tema en cuestión. Por lo tanto, en casos reales complejos es necesario, además de hacer un análisis numérico de los datos disponibles, combinarlo con la ingeniería del conocimiento del entorno, que nos guíe en dicho aprovechamiento de datos masivos.

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El universo de los datos es dinámico y tu empresa necesita estar preparada para mantenerse al día con los cambios. ¿Quieres mantener tu empresa competitiva? Aquí tienes seis tendencias que debes seguir.

La transformación digital ha cambiado para siempre los negocios. Los datos se han vuelto extremadamente valiosos, ya que permiten comprender y tomar decisiones más eficientes. Pero para que esto suceda en la práctica, es importante mantenerse al día con Big Data Trends, que permite un mejor uso de los datos generados por una empresa.

Gracias al uso de numerosos recursos tecnológicos como la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning, las organizaciones generan un gran volumen de datos por segundo. Esto ha contribuido a la búsqueda de nuevos métodos para convertir estos datos en información capaz de aprovechar su Business Intelligence (BI), un proceso que implica recopilar, organizar, analizar y monitorear datos.

Aunque el análisis de datos se ha vuelto indispensable en los últimos tiempos, el reto para las empresas está en saberlos integrar a su entorno de trabajo, con el fin de facilitar el intercambio entre los departamentos interesados y puedan generar insights valiosos al momento de analizarlos.

Muchas veces las decisiones a nivel corporativo deben ser rápidas para generar valor en el momento oportuno, cuanto más rápido podamos acceder a datos relevantes para la toma de una decisión, más valor generamos, pero se necesitan herramientas y estrategias que aporten agilidad al análisis de grandes volúmenes de datos, y aquí te las compartimos:

1. Necesidad de datos confiables para una cultura basada en datos. Explorar nuevas formas de obtener datos confiables, como el Small Data, para que las empresas sigan la cultura data driven, en que toma decisiones estratégicas basadas en Data Science (ciencia de datos).

El data driven es una de las Tendencias en Data Science, y para seguirla, necesitas identificar los puntos débiles de tu negocio. A partir de ahí, debes reducir los silos organizacionales y de datos. Es decir, los sistemas y las unidades de datos que no se comunican entre sí para permitir que la información llegue rápidamente a los gerentes.

2. Crecimiento de líderes de confianza digital. Cuanto mayor sea el acceso a datos de calidad mayor será la posibilidad de que las empresas crezcan como líderes del tipo de confianza digital. Esto se debe a que comienzan a utilizar datos que retratan la realidad de su mercado, pudiendo desarrollar mejores estrategias para impulsar los resultados.

3. Modelos de operaciones requeridos. La tecnología y los eventos que afectan a la sociedad como la pandemia, cambian el contexto de los negocios. Por lo tanto se necesitan cambios en los modelos operativos de las empresas especialmente en lo que respecta al uso de datos.

Las propias empresas están cambiando sus prioridades y, en consecuencia, el enfoque de sus operaciones. Entre ellos podemos mencionar la búsqueda de mayor eficiencia, atracción y retención de clientes, además del mix de experiencia física y digital. Todo ello implica el uso de datos de alta fiabilidad, que facilitan la comprensión de las oportunidades.

4. Representación de servicios y experiencias digitales. En medio de tanta competencia, las empresas que se destacan son aquellas que logran entregar innovación al cliente final. Para ello, es fundamental cambiar la cultura de la empresa y poner el análisis de datos en el centro.

La creación de servicios cada vez más innovadores pasa por algunos retos que deben ser superados por las organizaciones, tales como:

• Cambio y optimización de procesos;

• Desarrollo de nuevos modelos de negocio;

• Implementación de nuevas tecnologías;

• Entrada en nuevos mercados;

• Desarrollo de un sentido de urgencia;

• Establecimiento de alianzas para la expansión de negocios;

• Atraer talento calificado;

• Gestionar las expectativas de los inversores.

5. Importancia de la analítica. Aunque los datos son cada vez más importantes para sus resultados todavía hay empresas que no saben cómo utilizarlos de la mejor manera y muchas veces ni siquiera cómo obtenerlos con precisión. No utilizan análisis ni acceden a ellos desde funciones integradas en herramientas estándar lo que limita la calidad y la exploración de los datos.

Las empresas deben darse cuenta de la importancia de la analítica para construir su ventaja competitiva, lo que implica permitir que los equipos obtengan beneficios del análisis de datos.

6. Prioridades de los ejecutivos de TI. En las prioridades de los ejecutivos de TI para los próximos años la seguridad sigue ocupando el primer lugar en la lista de temas; después de todo es crucial para mantener sus operaciones ya que el robo o el compromiso de los datos, por ejemplo, pueden hacer que sea imposible que una empresa funcione.

Mejoras en la gestión de TI híbrida (que involucra infraestructura de hardware y computación en la nube) es otra prioridad que permite la movilidad de los usuarios sin comprometer la seguridad de la información.

El compromiso del cliente permanece entre los puntos de atención el cual debe enfocarse en buscar formas de mejorar el conjunto de sistemas, herramientas y procesos utilizados en la recolección de datos para mejorar la relación con el público objetivo.

Ahora puedes ajustar tus procesos operativos para un análisis de datos más eficiente. No olvides que es fundamental contar con un entorno de datos integrado que facilite el acceso, distribución y procesamiento de la información.

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Por: Ricardo Karbage, Managing Director Brazil & Xerox LATAM Enterprise Business Leader

Según la firma IDC, el mercado de datos tuvo un valor de 260 mil millones de dólares en 2022. Para el año 2025, la generación de información ascenderá a un total de 163 zettabytes, de acuerdo con el estudio Data Age 2025 de IDC. Esto significa que el volumen total de datos aumentará de forma exponencial en todo el mundo provocando de esta manera una mayor complejidad a la hora de gestionarlos.

En este sentido, el big data se posiciona como la solución para ayudar a las organizaciones a extraer esos datos de diferentes fuentes, saber darles sentido, aprovecharlos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades.

Hoy los sectores que invierten más recursos para el análisis de datos son el financiero, de producción industrial, comercio, servicios profesionales y sector público; dentro de una empresa los departamentos que más se benefician del uso de datos son marketing, ventas, logística y seguridad.

Existen en el mercado soluciones de software para marketing personalizado, crossmedia y datos variables, que ayudan a las empresas a crear, gestionar, automatizar y monitorizar campañas de marketing y crossmedia directas y muy efectivas, sin sacrificar las funcionalidades de los medios, la presentación ni el diseño.

Por si fuera poco, el análisis de los datos que generan los clientes y empleados de una organización permitirá tomar decisiones de negocios más rápido, de mejor calidad y con base en evidencias. Estas son algunas ventajas al usar para esa enorme mina de información que se obtienes de manera regular.

Recortar tiempos de respuesta

Al conocer las demandas, las preferencias y el comportamiento de los usuarios se podrá satisfacerlas de manera más eficaz y, en algunos casos, anticiparse a ellas. Esto resultará en clientes más fieles y promotores de tu marca o servicio.

Detectar oportunidades de negocio

Al usar mejor la infraestructura de las empresas y conocer al detalle las necesidades de los clientes se podrán identificar áreas de oportunidad para su crecimiento. Los datos ayudarán a diseñar nuevos productos o servicios que te permitan estar adelante de la competencia con soluciones de comunicación que proporcionan interacciones únicas a los clientes con las empresas y que mejoren la experiencia del consumidor.

Incrementar la productividad

Como parte del estudio de los datos, se podrán encontrar los problemas o puntos ciegos en los procesos de cada empresa, haciéndolos más eficientes.

De acuerdo con algunas estimaciones, el 90% de los datos en el mundo se generaron tan solo en los últimos dos años y se estima su crecimiento anual de 40%. Esto demuestra que el análisis de datos no es una moda y debe integrarse a tu estrategia de negocio.

Xerox te ofrece algunas herramientas para que en 2023 des el paso hacia la digitalización como la plataforma DocuShare que te ayuda a gestionar tus documentos en la nube o las aplicaciones ConnectKey para manejar de forma segura la información de tu empresa.

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Por: Jorge Carvalho, jefe de salud en Semantix

Los datos siempre han sido el insumo para la medicina basada en evidencia y la innovación en la industria de la salud. El hecho de que se trate de salud hace que la información sea más sensible y que lleve las discusiones sobre el uso masivo de datos a un ritmo más lento en comparación con otras industrias. La pandemia puso en evidencia la necesidad de utilizar mejor los datos para la toma de decisiones en el sector. Algunos ejemplos son la integración de los registros de vacunación en las aplicaciones y los indicadores de transmisión, mortalidad y vacunación por Estado, trayendo insumos para decisiones de salud pública basadas en datos.

Algunos de los beneficios de usar datos para mejorar el ecosistema de salud están relacionados con la transparencia de los indicadores de precios, la calidad de la atención, la experiencia del paciente y los resultados. La interoperabilidad, un término cada vez más importante en esta discusión, consiste en la capacidad de los datos para transitar entre sistemas y entidades en la cadena de valor, en estándares que todos puedan entender. El resultado es la posibilidad de que los usuarios lleven su historial clínico donde quiera que se brinde su atención, para mejorar la experiencia, garantizar la continuidad del tratamiento y la atención y reducir la necesidad de realizar exámenes duplicados, incluso si el paciente transita entre diferentes empresas del sistema de salud.

Considerando que actualmente el sistema de salud es remunerado por volumen de trámites, en lugar de valor, es fundamental que, para la sustentabilidad del sector salud, preparemos las bases para nuevos modelos de remuneración. Solo con datos que puedan ser interoperables y transparentes es posible evaluar quién brinda el mejor servicio, desde el punto de vista de la calidad y el costo, y realizar una remuneración adecuada, premiando a quienes muestran los mejores resultados al paciente. Esta es una discusión compleja que lleva muchos años afectando el status quo del sector, pero que se ha vuelto cada vez más madura.

El tema del open health está siendo ampliamente discutido en los medios de comunicación, con diferentes visiones del futuro, pero su significado y alcance aún no están claros. Las comparaciones con el open finance son válidas, pero simplistas, porque hay complejidad en el sistema de salud y datos que deben tenerse en cuenta. La Ley de Protección de Datos Personales  (LOPD),  ya es una iniciativa estructurante para el inicio de las discusiones, pues aborda los temas de la sensibilidad de los datos y trae reglas claras para garantizar la seguridad ciudadana.

La protección de datos es fundamental, tanto como superar la limitación que implica tener un sistema de salud con canales de comunicación y acceso a la información  fragmentados, por lo cual la transformación digital y el fortalecimiento de la recopilación, organización y uso de datos, el desarrollo e implementación del uso de tecnologías, es clave para mejorar la atención y tener sistema de salud moderno y resiliente.

La pandemia sin lugar a dudas forzó a que la implementación del uso de la tecnología se hiciera a una mayor velocidad, por ejemplo el Instituto Nacional de Salud, avanzó en analítica de datos para crear modelos matemáticos que le ayudaran a proyectar los efectos de la pandemia en el país. El ministerio de salud del momento desarrolló la hoja de ruta del sector, la Unidad analítica de datos en salud, el fortalecimiento de Minsalud Digital, el portal de contratos en salud, la integración de sistemas de información, el sistema transaccional, fueron algunos de los proyectos de fortalecimiento tecnológico.

El tema está sobre la mesa, muchos países asiáticos, europeos y norteamericanos están discutiendo el uso de datos de salud de forma estructurada, con el objetivo de brindar mayor acceso, mejores resultados y reducción de costos. Estas discusiones son benchmarking para América Latina, y tienen la característica de sumar puntos de vista de las más diversas entidades de la cadena: pacientes, organismos públicos, sector privado y otros. Dicho esto, vale la pena mencionar que hay muchos temas de seguridad de la información y factores éticos en el uso de inteligencia de datos, por ejemplo, que necesitan ser discutidos ampliamente, para que podamos mitigar posibles errores en el uso de datos en salud.

Como dijo una vez el escritor y futurista William Gibson, “el futuro ya está aquí, solo que no está distribuido uniformemente”. El futuro ya pasa en algunas empresas privadas. Los grandes grupos sanitarios que están trabajando en la integración de datos “intramuros” invierten recursos en proyectos de transformación digital, construyendo sus propios lagos de datos y algoritmos de inteligencia artificial. Para el consumidor final, el deseo es que las soluciones de salud tengan las mismas características que se encuentran en otros sectores: mayor competencia, una experiencia digital más fluida e inteligente y menores costos.

La posibilidad de que los datos de los pacientes se encuentren en un gran sistema y se interoperabilicen entre EPS, IPS, Medicinas prepagadas, pólizas de salud y datos oficiales traería una visión de 360 grados, mejoraría la fluidez de la atención, la posibilidad de analizar los resultados, la eficiencia en la atención y el tratamiento de los pacientes.  En definitiva el futuro del uso de datos en el cuidado de la salud ya ha comenzado, tendrá que implementarse y evolucionar rápidamente por lo que podemos esperar discusiones crecientes sobre el tema, hasta que comprendamos que la  interoperabilidad es la base de la salud digital.

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En 2022 se presenció una mayor aceleración y apropiación digital, además de un aumento en el uso de nuevas tecnologías. Esto se seguirá potencializando en 2023 y también se consolidará la Inteligencia Artificial o el Internet de las Cosas. En este sentido, ¿qué tecnologías serán clave a lo largo de este año y cómo transformarán nuestra vida diaria y ayudarán a las empresas a ser más competitivas?

1. Inteligencia Artificial (IA): una de las principales tendencias del momento, y que ayudará en 2023 a interpretar nuestro Desde hace un tiempo se vienen generando grandes volúmenes de datos los cuales están siendo procesados por modelos analíticos que permiten entenderlos para generar eficiencias, optimizaciones o ahorros en los diferentes procesos, además de darle sentido a esos datos identificando patrones, haciendo correlaciones y en muchos casos tomando acciones de manera automática.

De acuerdo con Pedro Ángel Montagut, gerente de soluciones digitales de Claro, “la recopilación de datos y la construcción de algoritmos artificiales serán capaces de brindar soluciones para generar aprendizajes que sirvan para enfrentar nuevos retos para todos los sectores. Y no sólo eso, sino que las empresas continuarán en el camino de entender, buscar soluciones y crear nuevas alternativas de acuerdo con las tendencias y cambios de hábitos de sus clientes”.

2. Internet de las Cosas (IoT): es una tendencia creciente que, sin duda, ampliará su impacto en Esta red de sensores, dispositivos e infraestructura conectados son fundamentales para la construcción de un ecosistema donde interactúen con sistemas, con personas y entre ellos para generar información que en conjunto con el Big Data aporten nuevas herramientas para optimizar los procesos diarios.

El enfoque seguirá creciendo para permitir interacciones de máquina a máquina más útiles y complejas. La implementación de esta tecnología genera beneficios como ahorro de tiempo, mejorar las experiencias de los usuarios, toma de decisiones predictivas e incremento en productividad ,entre otras.

A través del IoT se extenderá el valor de las soluciones actuales, siendo fundamental para el desarrollo económico a corto, mediano y largo plazo, sin embargo, la conectividad seguirá siendo uno de los mayores retos. Se necesitan más redes 4G y 4.5G mientras se espera la llegada de nuevas tecnologías que sin duda seguirán favoreciendo el desarrollo y adopción de estas.

3. Ciberseguridad: La Cámara Colombiana de Informática y Telecomunicaciones -CCIT-, informó que los ataques cibernéticos en el país tuvieron un aumento de 30% en 2022, lo que refleja que este será uno de los temas más relevantes para las empresas de todos los sectores y tamaños, y también para las Así, de la mano de la IA se podrán crear algoritmos de los datos de amenazas reales, permitiendo detectar peligros más rápido, conseguir un margen de error mínimo, predecir posibles amenazas y ayudar a los expertos de ciberseguridad a crear protocolos más robustos.

De acuerdo con Montagut, “más allá de una tendencia tecnológica la Ciberseguridad debe hacer parte activa de los procesos de transformación digital, generando una estrategia que le permita a las empresas contrarrestar los ataques y prevenirlos en pro de resguardar su información y la de todos sus clientes”.

4. Multicloud: desde 2022 se empezaron a presentar cambios hacia arquitecturas «multicloud», que utilizan los servicios de cómputo de cualquier nube que se Estos entornos permiten a las empresas evitar inconvenientes al depender de un solo proveedor. Esta distribución de cargas entre varios proveedores de nube proporciona a las empresas la flexibilidad para usar -o dejar de usar- la nube en el momento que lo deseen.

Las empresas pueden reorganizar sus arquitecturas para el universo real, que es la nube híbrida y crear una torre de control que les permita no solo gestionar las nubes de los hyperscalers en multicloud sino también dar gobierno, control de activos, financiero y un catálogo simplificado de servicios gracias a sus portales de gestión.

5. Blockchain: hasta ahora, los procesos de pago en línea eran entendidos como una transacción que se daba entre dos partes y en la que un intermediario verificaba los datos, lo cual podía acarrear algunos El Blockchain es entendido como el conjunto de tecnologías que permiten llevar un registro seguro, descentralizado, sincronizado y distribuido de las operaciones digitales, sin necesidad de la intermediación de terceros, así, se avanza en la descentralización y se crean nuevas formas de realizar transacciones, comunicarse y hacer negocios, además de facilitar la automatización.

Gartner prevé que en 2025 el valor comercial agregado por esta tecnología crecerá a más de 176.000 millones de dólares, por ello ha pasado de ser una tecnología exclusiva para el sector financiero o más relacionada con las criptomonedas, a empezar a implementarse en numerosos sectores.

Una aplicación importante, por ejemplo, se que se da en los procesos logísticos son los certificados de Blockchain para activos fijos e inventarios los cuales garantizan seguridad antifraude, permiten ahorrar dinero, optimizan la administración de activos fijos y abren nuevos canales de comunicación con sus clientes, trayendo más ventas y mejorando la experiencia e interacción que tienen con su marca.

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