Presentación y puesta en marcha del supercomputador Marenostrum 5

Presentación y puesta en marcha del supercomputador Marenostrum 5

El supercomputador Marenostrum 5 ha tardado seis años y medio en sustituir a su predecesor, pero, según parece, la espera ha valido la pena. Fue presentado el 21 de diciembre de 2023,  ha costado unas seis veces más que el Marenostrum 4, pero su potencia es 23 veces mayor. Es resultado de un proyecto conjunto entre España, Portugal, Turquía y Croacia, junto con la Unión Europea, y estará dedicado fundamentalmente a proyectos científicos.

 

CONTENIDOS

¿Qué es Marenostrum 5?

Computación en paralelo

Usos del supercomputador Marenostrum 5

¿Qué es el supercomputador Marenostrum 5?

El Marenostrum 5 nace en el seno del Barcelona Supercomputing Center o Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS), uno de los cinco centros europeos de supercomputación.  Es uno de los 10 supercomputadores más potentes del mundo, está entre los 3 más potentes de Europa y por supuesto es el más potente de España. Tiene una capacidad de almacenamiento de 248 petabytes en disco y 402 petabytes en almacenamiento en discos.  Su capacidad de cálculo es de 14 petaflops, equivalente  a la potencia combinada de más de 380.000 ordenadores portátiles.

Su coste ha sido de 207 millones, frente a los 34 millones que costó su predecesor Marenostrum 4. España ha aportado 70  millones, y por tanto le corresponde un uso preferente del mismo (exactamente, un 35% del acceso disponible al mismo). El Marenostrum 5 supone la mayor inversión europea en una infraestructura científica en España.

El propio equipo del BSC-CNS, dirigido por Mateo Valero, constituye  solo el 10% de las 960 personas que trabajan en el Centro. El resto son equipos científicos divididos en grandes grupos: Computer Science, que se dedica al diseño de hardware y software, Ciencias de la Tierra, que trata temas relacionados con el medio ambiente, Ciencias de la Vida, que investiga todo lo relacionado con la salud, e Ingeniería.

El proyecto fue impulsado por la Comisión Europea en 2019, con la Iniciativa Europea de Computación de Alto Rendimiento (Euro HPC), cuyo objetivo principal era “comprar e instalar grandes máquinas europeas de computación.

MARENOSTRUM 5

Computación en paralelo

El supercomputador Marenostrum 5 tiene una programación específica, que incluye no solo la computación, sino también la eliminación de la latencia al hacer cálculos. Esto es posible porque se pasa de la computación en red, en la que se manda la información a ordenadores de todo el mundo,  a la computación en paralelo, en el que se elimina la latencia al hacer cálculos, porque los ordenadore están en la misma sala.

Este tipo de computación se utiliza para hacer los cálculos que necesitan las investigaciones científicas. En su concepción se anticipan las necesidades que va a tener la ciencia durante los siguientes cinco o seis años.

supercomputador marenostrum

Usos del supercomputador Marenostrum 5

Uno de los principales usos de estos supercomputadores es poder construir gemelos digitales, que están basados en el principio de las maquetas y simulaciones que se utilizan antes de construir algo. La diferencia es que cuando hablamos de gemelos digitales, lo que esperamos reproducir es algo que ya existe y que se caracteriza por su complejidad, como el planeta Tierra o el cuerpo humano.  En el primer caso,  permite realizar cómo afecta el clima o las órbitas estelares al planeta y estudiar fenómenos complejos del cambio climático,  y anticipar patrones climáticos futuros. En el segundo, permite anticipar el comportamiento del cuerpo ante las enfermedades, por ejemplo, así como contribuir a la investigación de los fármacos y nuevas terapias.

La investigación sobre IA

Como no podía ser de otra manera, otro de los usos de Marenostrum 5 es reproducir el modelos  de Inteligencia Artificial como ChatGPT, haciéndolos menos anglocéntrico, y avanzando hacia un modelo  multilingüe europeo.  También se pretende estudiar cómo funcionan las Inteligencias Artificiales para llegar a la solución de un problema. El aprendizaje profundo y las redes neuronales establecen sus propios mecanismos y evolucionan por sí solas, así que los científicos quieren comprender estos mecanismos y evolución.

Ingeniería y simulación numérica

Una aplicación más es la ingeniería y simulación numérica. Al igual que este tipo cálculos permitieron llevar al hombre a la Luna y otros lugares, actualmente son imprescindibles para el diseño y análisis de la aerodinámica, la ingeniería estructural o la investigación de la materiales para la construcción o el transporte.

Análisis de datos

También es fundamental su uso en análisis de datos y Big Data, dado que permite a los investigadores analizar y comprender grandes conjuntos de datos, como la información financiera o los datos sociológicos complejos.

Plataforma educativa

Por último, el supercomputador Marenostrum 5 también sirve como plataforma educativa, dado que está abierto para que estudiantes e investigadores tengan la oportunidad de trabajar con su tecnología, impulsando el desarrollo del talento en el campo de la supercomputación.

La revolución de la empresa actual se llama Inteligencia de Negocios (BI)

La revolución de la empresa actual se llama Inteligencia de Negocios (BI)

El Business Intelligence, conocido en castellano como Inteligencia de Negocios, es el conjunto de procesos que permite analizar cómo funciona una empresa. La Inteligencia de Negocios (BI) ayuda a tomar decisiones basadas en la lectura de datos. En la práctica, implementar BI en una empresa supone contar con una vista integral de todos los datos de la organización y, después, usar estos datos para impulsar el cambio, eliminar las ineficiencias y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y de la demanda.

 

CONTENIDOS

Historia de la Inteligencia de Negocios

Tipos de procesos en la Inteligencia de Negocios

El análisis de datos y el análisis de negocio

Tendencias actuales en la Inteligencia de Negocios

Historia de la Inteligencia de Negocios

La BI tiene una historia relativamente corta. Originalmente surgió en la década de 1960 como un sistema para compartir información entre organizaciones. En la década de 1980 se utilizó para tomar decisiones y transformar datos en información, para más tarde convertirse en soluciones de servicio basadas en TI. Hoy en día, se priorizan factores como el análisis de autoservicio flexible. Esto quiere decir que cada usuario puede acceder a los datos desde diferentes ubicaciones, obtener entendimiento unificado, colaborar con otros equipos y obtener la visibilidad necesaria para tomar decisiones más rápidas e inteligentes de manera constante. Todo ello implica la gestión de los datos en plataformas confiables, la capacitación de los usuarios corporativos y un sistema que posibilite obtener información con rapidez.

Tipos de procesos en la Inteligencia de Negocios

En los últimos años la BI ha evolucionado para incluir procesos y actividades que mejoran su rendimiento. Entre los procesos más importantes podemos señalar los siguientes:

1. Minería de datos

Se trata de usar las bases de datos, las estadísticas y el aprendizaje automático para descubrir tendencias en conjuntos de datos más grandes.

2. Generación de informes

Consiste en compartir análisis de datos con las partes interesadas para que todos puedan sacar sus propias conclusiones y tomar decisiones.

3. Métricas de rendimiento y valores de referencia

Se basa en comparar los datos del rendimiento actual de la empresa con los datos históricos para hacer un seguimiento del rendimiento frente a los objetivos.

4. Análisis descriptivos

Se trata de usar un análisis de datos preliminar para descubrir qué ocurrió en relación a un tema concreto.

5. Consultas

Un usuario puede realizar preguntas específicas relacionadas con los datos y la Inteligencia de Negocios extrae las respuestas de los conjuntos de datos.

6. Análisis estadístico

Partiendo de los resultados de análisis descriptivos, se exploran aún más los datos, por ejemplo, a través de estadísticas para determinar cómo ocurrió una tendencia y por qué.

7. Visualización de datos

Consiste en transformar el análisis de datos en representaciones visuales, como gráficos o histogramas, a fin de poder entender más fácilmente los datos.

8. Análisis Virtual

Se basa en explorar los datos a través de una narración visual de historias para compartir información sobre la marcha y permanecer en el flujo de análisis.

9. Preparación de datos

Se puede recopilar varias fuentes de datos, identificar las dimensiones y las medidas, logrando unificarlos y preparar los datos para el análisis.

Inteligencia de Negocios

El análisis de datos y el análisis de negocio

La Inteligencia de Negocios (BI) incluye el análisis de datos y el análisis de negocios. Sin embargo, estos dos aspectos conforman solo una parte del proceso completo.

La tecnología basada en BI ayuda a extraer conclusiones a partir de los datos y, para hacerlo, usan estadísticas avanzadas y análisis predictivos para descubrir patrones actuales y de futuro. En este sentido, el análisis de datos formula la pregunta: ”¿Por qué ocurrió esto y que puede ocurrir a continuación?”. Por otra parte, se obtienen todos esos modelos y algoritmos, desglosando los resultados en una representación fácil de comprender.

Las empresas realizan análisis de datos como parte de una estrategia de BI a mayor escala. La información resultante permite además la toma de decisiones y también puede usarse para mejorar un proceso de forma continuada. El  análisis de negocios no debe ser un proceso lineal, porque es posible que la respuesta a una pregunta lleve a nuevas interacciones y a preguntas de seguimiento. El proceso debe considerarse como un ciclo de acceso a datos, descubriendo, explorando y usando de manera compartida la información. Esto es lo que se denomina el ciclo de análisis, un término actual que describe cómo las empresas usan los análisis de manera continua para reaccionar a los cambios.

Tendencias actuales en la Inteligencia de Negocios

En una encuesta reciente publicada por la empresa ManageEngine, más de 160 profesionales de todo el mundo señalaron sus desafíos más comunes cuando se trata de analizar datos. He aquí algunas conclusiones reveladoras:

1. El análisis de información ya no es exclusivo para los expertos en información

Debido a sus altos niveles de complejidad, las herramientas de Inteligencia de Negocios (BI) tradicionalmente eran remitidas a las manos de selectos expertos en datos, lo cual tenía como consecuencia que la toma de decisiones se limitaba a unos pocos. Sin embargo, en el mundo actual, los datos son una parte integral de cualquier negocio. Por tanto, los empleados deben tener acceso a ellos diariamente para tomar sus propias decisiones.

2. Capacitar a los empleados garantiza una mejor gobernanza de las TI

Lejos están los días en que un usuario del sistema tenía que esperar pacientemente a que el departamento de TI le entregará un informe o un gráfico y así poder obtener la información requerida. Los empleados actuales ya no están dispuestos a depender de otras fuentes para cumplir sus requerimientos de informes y la mayoría prefiere hacerlo por sí mismos. Las herramientas de BI de autoservicio ofrecen mucha mayor flexibilidad y permiten llevar a cabo un amplio rango de tareas de manera rápida, incluyendo la creación de informes personalizados, el entendimiento en tiempo real de la información requerida y las directrices para emprender las acciones necesarias.

3. La personalización sustituye a la estandarización por completo

Equipos diferentes seguramente tendrán distintas necesidades de reportes. Con esto en mente, los reportes de autoservicio pueden proporcionar un gran impulso a la productividad, ya que pueden personalizarse según las necesidades individuales del personal. Al habilitar un mayor nivel de personalización, también se puede ofrecer un entendimiento para comprender por qué es más probable que ciertas estrategias puedan funcionar mejor que otras.

4. Los informes bajo demanda son fundamentales

Los informes ad-hoc se consideran usualmente la opción más demandada, ya que presentan respuestas a preguntas específicas y analizan únicamente datos selectivos. Con este tipo de informes de autoservicio los usuarios tendrán un fácil acceso a la información y también la posibilidad de compartirla.

5. El análisis visual de datos sencillamente es más popular

Una interfaz de usuario intuitiva y visualmente atractiva agrega más contexto a los datos que otras opciones y permite ver, interpretar y analizar la información de manera instantánea.

Extra Software cuenta con un equipo especializado en servicios de Inteligencia de Negocios. Si estas interesado en saber cómo se puede lograr que tu empresa sea más competitiva y mejore sus beneficios, no dudes en contactar con nosotros. Te informaremos de forma personalizada sin ningún tipo de coste. Para hablar con nosotros solo tienes que clicar en el siguiente enlace.

Big Data y PYMES: Competitividad empresarial a través del análisis de datos

Big Data y PYMES: Competitividad empresarial a través del análisis de datos

Big Data es el nombre que describe un gran volumen de datos que puede extraerse de la actividad un negocio. Lo importante en esta materia no es la cantidad de datos, sino lo que las empresas pueden hacer con esa información. Se trata de analizar los datos de la actividad corporativa para en un futuro tomar mejores decisiones y diseñar nuevas líneas estratégicas, es decir, mejorar la competitividad. Hoy te contamos todo sobre Big Data para PYMES, profundizando sobre en qué consiste el análisis de datos para las empresas.

CONTENIDOS

La importancia de la calidad de los datos

Dificultades del Big Data para PYMES

El Big Data y la veracidad de los datos

¿Cómo se implementa el Big Data para PYMES?

1. Integrar datos

2. Almacenamiento de datos

3. Análisis de datos

Sectores industriales que utilizan actualmente el Big Data

El tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos se considera Big Data hoy en día no está del todo definido y sigue cambiando a cada momento. No obstante, la mayoría de los analistas profesionales entiende que son grupos de datos que van desde los 30-50 Terabytes en adelante.

Lo que hace que el Big Data sea tan útil para muchas empresas es que el análisis de datos proporciona muchas veces respuestas a preguntas que ni siquiera la propia organización se había planteado con anterioridad. Tras el análisis de la información, las empresas son capaces de identificar sus propios problemas de forma más comprensible. También el Big Data para PYMES ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos para identificar nuevas oportunidades de negocio. El uso de esta tecnología conduce a estrategias de negocio más inteligentes, a operaciones más eficientes, a mayores ganancias y a clientes más felices.

 

La importancia de la calidad de los datos

La avanzada tecnología del Big Data hace que para obtener una buena calidad de datos los analistas tengan que enfrentarse a múltiples desafíos.  Se trata de las conocidas como 5 Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor. Estas 5 características esenciales de los datos para realizar el proceso de Big Data suelen llevar a las empresas a enfrentarse con la problemática de si son capaces de extraer datos reales y de alta calidad en grandes grupos de datos masivos, cambiantes y complicados.

Dificultades del Big Data para PYMES

Entre las principales dificultades que aparecen para obtener una buena calidad de datos las más importantes son las siguientes:

1. Muchas fuentes y tipos de datos

Con la extracción de datos de tantas fuentes distintas, la dificultad para integrarlos aumenta. Las fuentes de datos para el Big Data pueden ser muy amplias:

  • Datos de internet y móviles (Comentarios y likes en redes sociales, campañas de marketing, datos estadísticos de terceros, etc.)
  • Datos procedentes de Internet de las Cosas
  • Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas
  • Datos experimentales
  • Datos no estructurados (Documentos, videos, audios, etc.)
  • Datos semi-estructurados (Hojas de cálculo, informes )
  • Datos estructurados (Información almacenada en el ERP, CRM, etc.)

2. Enorme volumen de datos

Como ya hemos visto, el volumen de datos es enorme y eso complica la ejecución de un proceso de calidad de datos que tiene que estar encuadrado en un tiempo razonable. Es difícil recolectar, limpiar, integrar y obtener una alta calidad de datos de forma rápida. Se necesita un proceso para transformar los tipos no estructurados poder utilizarlos.

3. Mucha volatilidad

Los datos cambian rápidamente y eso hace que tengan una validez muy corta. Para solucionar esto se necesita tener un poder de procesamiento muy alto. Además, si esta operación no se hace bien, existe el riesgo de que se puedan producir conclusiones basadas en información errónea.

4. Faltan estándares de calidad de datos unificados

En 1987 la Organización Internacional de Normalización (ISO) publicó las normas ISO 9000 que garantizan la calidad de productos y servicios. Sin embargo, el estudio de los estándares de calidad de los datos no comenzó hasta los años 90. Y no fue hasta el 2011 cuando ISO publicó las normas de calidad de datos ISO 8000. Estas normas necesitan madurar y perfeccionarse, pues la investigación sobre la calidad de datos en Big Data ha comenzado hace poco y hoy día no hay apenas resultados.

El Big Data y la veracidad de los datos

Los datos poseen un valor intrínseco, sin embargo, no tienen ninguna utilidad hasta que dicho valor se descubre. Por eso es crucial conocer su veracidad. No solo hay que analizarlos para conocer si son veraces y reales -lo cual es ya una ventaja en sí misma-, sino  también de poner en marcha con ellos todo el proceso que requiere que los analistas y los ejecutivos se planteen las preguntas correctas, identifiquen patrones, formulen hipótesis informadas y predigan comportamientos.

Respecto al Big Data para PYMES, los avances tecnológicos recientes han reducido exponencialmente el coste del almacenamiento y la computación de datos, haciendo que el almacenar datos resulte más fácil y barato que nunca. Por lo tanto, el Big Data de hoy está al alcance de cualquier empresa.

analistas de datos

¿Cómo se implementa el Big Data para PYMES?

Aunque el Big Data aporta nuevas perspectivas que pueden abrir paso a una mayor competitividad en un determinado sector, iniciarse en esta tecnología requiere de 3 acciones claves y esenciales:

1. Integrar datos

El Big Data concentra datos de numerosas fuentes y aplicaciones distintas. Los mecanismos de integración de datos convencionales no están generalmente a la altura de esta tarea, por eso se requieren nuevas estrategias y tecnologías. Durante el proceso de integración es necesario incorporar datos, procesarlos y asegurarse de que estén formateados y disponibles, de tal forma que los analistas empresariales puedan empezar a utilizarlos.

2. Almacenamiento de datos

El Big Data requiere un almacenamiento para los datos seguro, Además de almacenar los datos, hay que incorporar los requisitos de procesamiento y los motores de procesamiento necesarios para dichos conjuntos de datos estén disponibles cuando sean demandados. Hoy en día, la nube como lugar de almacenaje de datos está aumentando progresivamente su popularidad, porque es compatible con los requisitos tecnológicos del Big Data y permite incorporar nuevos recursos a medida, según se vayan necesitando.

3. Análisis de datos

La inversión en Big Data para PYMES se rentabiliza realmente cuando al analizar y utilizar los datos adecuadamente, explorando nuevas oportunidades y construyendo modelos de datos usando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Sectores industriales que utilizan actualmente el Big Data

Hoy en día el Big Data para PYMES ayuda a mejorar una serie de actividades empresariales que van desde la experiencia al cliente hasta la analítica de las operaciones. A continuación, mostramos los principales sectores en los que se está utilizando el Big Data:

1.Turismo

La satisfacción del cliente es clave para la industria del turismo, pero esto suele ser muy difícil de medir, especialmente en el momento oportuno. Algunos establecimientos, como por ejemplo los resorts o los casinos, solo tienen una pequeña oportunidad de dar la vuelta a una mala experiencia de cliente. El Big Data ofrece a estas empresas la capacidad de recopilar datos de los clientes, aplicar un análisis e identificar inmediatamente posibles problemas antes de que sea demasiado tarde.

2. Cuidado de la salud

El Big Data aparece con frecuencia en la industria sanitaria. Los registros de pacientes, planes de salud, información de seguros y otros tipos de información pueden ser muy difíciles y complejos de manejar, aunque a su vez esta información está llena de datos claves para las analíticas. Es por eso que la tecnología del análisis de datos es tan importante para el sector sanitario. Al analizar rápidamente grandes cantidades de información -tanto estructurada como no estructurada- se pueden proporcionar diagnósticos u opciones para tratamientos de forma casi inmediata.

3. Administración

La Administración se encontrará en el futuro ante un gran desafío, mantener la calidad de los servicios y la productividad, con unos presupuestos cada vez más ajustados. Esto es particularmente problemático en todo lo relacionado con la justicia. El Big Data puede ayudar a buscar soluciones para agilizar las operaciones mientras le da a la Administración una visión más holística de su actividad.

4. Retail

El servicio al cliente ha evolucionado mucho en los últimos años, ya que los compradores más inteligentes esperan que las tiendas -los minoristas- comprendan exactamente lo que necesitan y cuándo lo necesitan. El Big Data ayuda a los minoristas a satisfacer este tipo de demandas. Usando grandes cantidades de los datos de programas de fidelización de clientes, hábitos de compra y otras fuentes, los minoristas no solo pueden tener una comprensión más profunda de sus clientes, sino que también pueden predecir tendencias, recomendar nuevos productos y aumentar su rentabilidad.

5. Empresas manufactureras

Estas empresas despliegan sensores en sus productos para recibir datos de telemetría. A veces también se utiliza esta información para ofrecer servicios de comunicaciones, seguridad y navegación. Esta telemetría puede revelar además patrones de uso, tasas de fracaso y otras oportunidades de mejora de productos, que pueden reducir los costes de desarrollo y montaje.

6. Publicidad

La proliferación de teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS ofrece a los anunciantes la oportunidad de dirigirse a los consumidores cuando están cerca de una tienda, una cafetería o un restaurante. Esto abre nuevos ingresos para los proveedores de servicios y ofrece a muchas empresas la oportunidad de conseguir nuevos prospectos.

7. Call Center

El Big Data permite el uso de la voluminosa información histórica de un Call Center de forma rápida, con el fin de mejorar la interacción con el cliente y aumentar su satisfacción.

8. Detección y prevención de fraudes

El análisis de datos se está usando en industrias que procesan transacciones financieras online, tales como compras, actividades bancarias, inversiones, seguros y atención médica.

9. Mercados Financieros

Se usa la información que proviene de los datos en las transacciones de los mercados financieros, permitiendo que se evalúe más rápidamente el riesgo, pudiéndose así tomar medidas correctivas.

IA para PYMES: Aplicación de la Inteligencia Artificial en Recursos Humanos (3 de 4)

IA para PYMES: Aplicación de la Inteligencia Artificial en Recursos Humanos (3 de 4)

La Inteligencia Artificial es el gran acelerador que permite cumplir más rápidamente los objetivos empresariales, ya que puede aplicarse a todas las funciones de la gestión empresarial: la productividad y el rendimiento, el talento profesional, la creación de productos, la comercialización, la experiencia de usuarios o clientes y el mercado laboral. En este post -tercero de nuestra serie  sobre IA para PYMES– nos vamos a centrar en cuáles son las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Recursos Humanos en el ámbito de una PYME.

CONTENIDOS

1. Selección de personal

2. Canal de comunicación interno

3. Un compañero virtual en las reuniones

4. Formación interna de un empleado

5. Mejorar la capacidad profesional

6. Seguridad laboral

7. Automatización de tareas

8. Control de personal y gestión de turnos

 

La IA en los Recursos Humanos

Las tres grandes áreas de la IA: el razonamiento, el entendimiento y la interacción,  pueden resultar muy eficaces a la hora de organizar los Recursos Humanos.

El razonamiento se utiliza en aplicaciones que permiten extraer información relevante de los datos. El entendimiento se aplica a la interpretación de los datos y sirve, por ejemplo, para el reconocimiento facial de un empleado utilizando su fotografía almacenada en la nube. Y por último, la interacción se usa para cambiar la forma en la que un empleado puede relacionarse con un dispositivo. Por ejemplo, usando la voz en lugar del teclado.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Recursos Humanos

1. Selección de personal

La IA ayuda a automatizar tareas que no aportan un valor adicional. Y aunque la mayoría de nosotros consideramos que en la selección de personal siempre tiene que haber detrás un reclutador, se puede utilizar la IA para filtrar currículums y asociarlos directamente a las vacantes.

2. Canal de comunicación interno

Los asistentes personales basados en la biometría de voz están teniendo un gran impacto en la interacción entre los empleados de una empresa. Este es el caso de “AVA”, el asistente personal de la compañía Airbus, al que lo mismo se le puede pedir el menú del día en un centro de trabajo concreto, como hacerle una sugerencia sobre cómo mejorar una tarea. (“AVA” registra la sugerencia y le envía automáticamente un email a la persona responsable). Los asistentes personales por voz pueden agilizar toda clase de tareas rutinarias dentro de una empresa, como medir las planchas de ensamblaje en una fábrica, sin que los empleados tengan que tocar una tecla.

3. Un compañero virtual en las reuniones

Se trata de utilizar la IA para crear un compañero virtual que pueda estar presente en las reuniones. Una simple pantalla interactiva que escuchar las conversaciones en una reunión de trabajo y a partir de la información interna de la que dispone, proponer soluciones. Además, puede tomar notas, realizar traducciones y transcribirlo todo en la pantalla. El compañero virtual puede encauzar las conversaciones si el equipo se dispersa y lo más interesante, llevar el registro de los puntos a tratar para asegurarse de que se han abordado todos los temas importantes de la reunión.

4. Formación interna de un empleado

La IA puede ayudar también a dar la bienvenida a los nuevos empleados, enseñarles la manera de hacer las cosas que tiene esa empresa o explicar el lanzamiento de nuevos productos. También mostrarles la cultura empresarial y resolver dudas  sobre procedimientos internos u otras cuestiones; por ejemplo, coordinar las vacaciones de todo el equipo.

5. Mejorar la capacidad profesional

La Inteligencia Artificial en Recursos Humanos nos ayudará a ser mejores profesionales. Los asistentes de voz nos permitirán llevar la agenda de las tareas pendientes, resolver dudas y tomar mejores decisiones, ya que la IA puede aprender de las conversaciones con los empleados, así como de los aciertos y errores de los mismos.

Según el World Economic Forum, 75 millones de los puestos de trabajo actuales serán desplazados por la IA. Se trata de una auténtica revolución en el mundo laboral. Y la propia IA está jugando un papel fundamental en la evolución de las habilidades y conocimientos necesarios para la fuerza del trabajo. Por ejemplo, facilitando bases de conocimiento empresarial inteligente que impulse el aprendizaje del  grupo o permitiendo ultra-personalizar el plan formativo de un individuo en base a sus habilidades y curva de aprendizaje. También educar a través de plataformas inteligentes de formación, con funcionalidades que abarcan la detección automática de errores.

6. Seguridad laboral

Además de mejorar los procesos de trabajo, las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Recursos Humanos permiten que los entornos sean mucho más seguros. Muchas veces en las fábricas y en las obras, se producen ineficiencias que con la ayuda de la IA se pueden detectar. Por ejemplo, analizando imágenes de cómo se mueven los trabajadores en su puesto de trabajo. El análisis de esta información permite a la IA detectar patrones que de manera natural no veríamos jamás. De esta forma, no solo se mejora la productividad, sino también la propia seguridad. Ya existen aplicaciones que programan a las máquinas para que avisen a los trabajadores de determinadas incidencias o para que simplemente no le dejen actuar con ellas si no cumple los protocolos. Al final, la IA minimiza los errores humanos, ya que generalmente los accidentes laborales se producen por descuidos de las personas.

7. Automatización de tareas

Sea cual sea el negocio del que se trate, donde haya un proceso repetitivo, la IA puede agilizarlo. Por ejemplo, con el procesamiento del lenguaje natural, se puede automatizar la gestión de documentos: Contratos, poderes notariales, emails, etc. También se pueden procesar datos que provengan de fuentes de información desestructuradas- es decir, que no están almacenadas en una base de datos estructurada- y que a día de hoy exigen que haya un back office o una persona que ayude a su procesamiento.

8. Control de personal y gestión de turnos

El control inteligente de las personas puede ayudar,por ejemplo, a organizar los turnos de un restaurante. También puede facilitar el prever las necesidades de contratación en momentos puntuales. Si  se definen  los departamentos, los roles de trabajo y los rangos de trabajo dentro de la PYME  es decir, sabiendo exactamente que perfil tiene cada trabajador y qué competencias, la IA puede optimizar las funciones y los turnos de cada trabajador.  Se podrá observar que en poco tiempo se pueden mejorar los ingresos utilizando la misma plantilla.

En conclusión, las aplicaciones de la Inteligencia Artificial son muchas y diversas, aquí hemos repasado ocho de ellas, pero a medida que pase el tiempo iremos viendo cada vez más soluciones en esta importante área de la empresa.

IA para Pymes: Oportunidades para el marketing con Inteligencia Artificial (2 de 4)

IA para Pymes: Oportunidades para el marketing con Inteligencia Artificial (2 de 4)

Debido a la capacidad de recopilar grandes cantidades de datos e información y luego aprender sobre ellos, la IA (Inteligencia Artificial) está transformando la forma de percibir las oportunidades en el mundo digital. A medida que la IA avanza, también lo hace la capacidad de los profesionales para usarla mejor en las estrategias de marketing digital. Hoy hablamos de las oportunidades para la publicidad y el marketing con Inteligencia Artificial.

CONTENIDOS

Aplicaciones de la IA al marketing digital de la PYME

1. Estudios de mercado con imágenes

2. Publicidad Digital

3. Voice Search (Búsquedas por voz)

4. Recomendaciones por reconocimiento de imágenes

5. “Sites” personalizados por la IA

6. Creación de contenidos

7. Oferta de diversos servicios para un cliente

8. Asistentes virtuales en puntos de venta físicos

Inteligencia Artificial para optimizar el email marketing

1. Optimizar los tiempos de envío

2. Mejorar los textos del asunto del email

3. Optimizar el tiempo del análisis de la campaña

4. Mejoras en el contenido de las campañas

Según aseguran muchos expertos, el 50% de los profesionales de marketing combinan actualmente el marketing con Inteligencia Artificial, mientras que otro 27% tiene intención de incorporar la tecnología de la IA muy pronto. Las herramientas de marketing que utilizan IA, permiten aprovechar las grandes cantidades de datos disponibles para descubrir ideas y patrones que, de otra manera, no sería posible identificar o que llevaría muchísimo tiempo procesar.

No obstante, en relación al marketing digital, la IA está avanzando más allá del puro análisis de datos. Su evolución se dirige rápidamente hacia buscar la generación de la información misma. La IA como parte del marketing digital ofrece una amplia variedad de beneficios que las PYMES pueden utilizar para crear mejores estrategias de marketing y de publicidad.

Aplicaciones de la IA al marketing digital de la PYME

En este post vamos a ver cuáles son las más importantes aplicaciones de la IA que se están utilizando en marketing digital de las Pymes.

1. Estudios de mercado con imágenes

Es una alternativa a los estudios basados en estadísticas. Se trata de analizar imágenes en lugar de datos. Por ejemplo, se le puede pedir a las personas que manden fotografías con una información determinada, como qué tipo de productos consumen durante las navidades. A la gente le encanta mandar fotos y es mucho más rápido de responder que una encuesta. Así, se pueden analizar posteriormente las fotos con IA para descubrir cuáles son los productos que más se utilizan, cómo se utilizan y diseñar ofertas que estén mejor dirigidas a determinados clientes.

2. Publicidad Digital

Se trata de automatizar el proceso de creación de anuncios y la ejecución de las campañas de publicidad en función de unos objetivos predeterminados. La IA no solo aporta una capa de inteligencia o de datos a las campañas de marketing, sino que también puede ayudar a diseñar acciones llamativas de gran impacto en el mercado.

Un ejemplo llamativo de este tipo de campaña publicitaria “impactante” lo realizó el pasado 2021 la marca de zapatillas NB. Utilizaron soluciones de IA en la plaza de Callao de Madrid para detectar cómo se viste la gente en la capital. Se centraba específicamente en mujeres que siguen sus propias reglas estéticas. El sistema de IA las detectaba y las premiaba regalándoles unas zapatillas NB, después de realizarles una entrevista que salía en una gran pantalla digital, colocada estratégicamente en el centro de la plaza.

3. Voice Search (Búsquedas por voz)

La búsqueda por voz y el algoritmo de Google han sido los principales avances de la IA en estos últimos tiempos. Innovaciones que se utilizan ya ampliamente incluyen Amazon Echo, Google Home y Siri. Todos estos motores ayudan a los usuarios a realizar búsquedas a través de un comando de voz. El éxito de estas aplicaciones de IA demuestra que la forma en que los usuarios buscan ha cambiado, por eso será necesario empezar a pensar en estrategias de marketing con inteligencia artificial, apoyadas en el “Voice Search”.

4. Recomendaciones por reconocimiento de imágenes

Los asistentes basados en IA pueden facilitar el proceso de publicidad de un producto, haciendo recomendaciones basadas en imágenes. Por ejemplo, si un cliente envía la foto de un vestido o una prenda que le gustaría comprarse, la IA puede recomendarle vestidos o prendas parecidas gracias al reconocimiento de las imágenes.

5. “Sites” personalizados por la IA

Con la IA, los comercios se convierten en webs dinámicas que se adaptan a los gustos de los consumidores. En lugar de ofrecer un catálogo estático para todos igual, cambia en base a lo que la IA sabe sobre la persona que entra en una página de eCommerce. Aquí el mejor ejemplo es Amazon, que personaliza el site para cada cliente. Su actividad de marketing con Inteligencia Artificial brilla con luz propia. El machine learning permite mostrar el contenido que más posibilidades tiene de gustarle al cliente que entra en la web. Se basa en los conocimientos previos de acciones o tendencias de los que ya han comprado alguna vez o han estado navegando por la web anteriormente.

6. Creación de contenidos

Crear un contenido de calidad es difícil y requiere mucho tiempo. Pero la IA puede entrenar motores para entregar contenido atractivo y altamente personalizado. Esto se debe a que la IA puede aprender las preferencias de nuestros usuarios y seleccionar -e incluso generar- material, acorde con sus gustos, intereses e interacciones. La IA puede también determinar la combinación óptima de diferentes tipos de contenido y reducir así el tiempo de búsqueda que necesita un usuario.

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hombre trabajando con ordenador  con inteligencia  artificial

7. Oferta de diversos servicios para un cliente

El marketing con Inteligencia Artificial puede ayudar a optimizar los servicios que una PYME ofrece a sus clientes, pues permite trabajar coordinadamente con otras empresas que ofrezcan servicios complementarios. Por ejemplo, un hotel puede ser un canal para otros servicios: restauración, compra de productos, etc. Estas ofertas son en sí mismas acciones de marketing con Inteligencia Artificial, realizadas sin que nadie intervenga.

8. Asistentes virtuales en puntos de venta físicos

En el punto de venta, los asistentes virtuales pueden hacer de guía con los clientes, informándoles de dónde están los productos o servicios que buscan o dándoles a conocer las promociones del día. Todo esto se logra a través de un algoritmo muy avanzado, que es capaz de responder a la mayoría de las preguntas que pueda hacer un cliente, incluso en diferentes idiomas.

Inteligencia Artificial para optimizar el email marketing

Una de las herramientas más frecuentes que utilizan todas las PYMES es el EMAIL MARKETING. En un estudio realizado en el año 2019, un grupo de profesionales del marketing y diversas agencias de publicidad mostraron las principales ventajas que podía tener el marketing con Inteligencia Artificial para mejorar los resultados de una campaña. Estas fueron sus conclusiones:

1. Optimizar los tiempos de envío

Un tema, que ha sido bastante polémico entre los expertos del marketing, es la definición de “la mejor hora para enviar una campaña de email”. Al final siempre se llegaba a la conclusión de que la mejor hora dependía de cada sector industrial, de cada mercado, del tipo del mensajeo, incluso, de cada tipo de usuario. La solución a este dilema era muy complicada. La IA puede ofrecer una respuesta al interrogante de la mejor hora. Sus algoritmos pueden determinar en función de cada usuario, el mejor momento para que un email pueda abrirse y leerse. También puede identificar la frecuencia del envío de las campañas de email y su automatización a nivel individual.

2. Mejorar los textos del asunto del email

Las líneas del asunto que elegimos en el email marketing es una de las partes más importantes de una campaña, pues es lo primero que lee nuestro suscriptor o cliente. Un buen asunto destaca, incentivando al usuario a abrir el correo y leerlo. Tradicionalmente un profesional del marketing usaba su experiencia y análisis para crear líneas atractivas según el tipo de audiencia. Pero la IA nos propone realizarlo de manera automática, dependiendo de las preferencias del usuario.

3. Optimizar el tiempo del análisis de la campaña

Los algoritmos de aprendizaje automático de la IA pueden analizar rápidamente el rendimiento de una campaña de email marketing para después ofrecernos recomendaciones sobre cómo mejorar el rendimiento. Estos procesos automáticos nos ahorran gran cantidad de tiempo y recursos.

4. Mejoras en el contenido de las campañas

El contenido de las campañas de email marketing también pueden automatizarse y optimizarse de forma individualizada gracias a la IA. Se puede utilizar un contenido que ya esté escrito o imágenes, promociones, publicaciones del Blog, enlaces e incluso un contenido generado por la propia IA según su propio análisis de los datos.

En conclusión, todas estas oportunidades para la publicidad y el marketing con Inteligencia Artificial, que hemos explicado en este post, ofrecen los mismos beneficios: Mayor participación y conversión de nuestros usuarios, aumento en las ventas e ingresos, así como procesos más rápidos y eficientes.

¿QUÉ SABEN DE MÍ LAS GRANDES EMPRESAS Y QUÉ HACEN CON MIS DATOS? Laboratorio I

¿QUÉ SABEN DE MÍ LAS GRANDES EMPRESAS Y QUÉ HACEN CON MIS DATOS? Laboratorio I

Cada vez estamos más acostumbrados a disfrutar de servicios en internet sin tener que pagar por ello, pero, ¿son realmente gratis estos servicios? Aparentemente eso podríamos pensar ya que no hacemos ningún desembolso, pero en realidad estamos cambiando esos servicios por nuestros datos.

Empresas como Google, Facebook o las propias compañías telefónicas recogen nuestros datos para luego comercializar con ellos.

Telefónica, por ejemplo, comercializa sus datos a través de Smart Steps, de esta manera, si yo quiero abrir una tienda de bolsos en la calle principal de mi pueblo me dirán cuántas mujeres pasan por delante de mi local casi en tiempo real y me dirán incluso si se han parado delante de mi escaparate.

El caso de Google y Facebook es muy parecido, ellos van recopilando todo lo que vas haciendo para luego vender a los anunciantes espacios publicitarios dirigidos a un público concreto (Si quieres saber cómo poner tus anuncios ahí contacta con nosotros).

En una entrevista para The Clinic el alemán Martin Hilbert, asesor tecnológico de la Biblioteca del Congreso de EE.UU. señalaba que algunos estudios ya han logrado predecir un montón de cosas a partir de nuestra conducta en Facebook .

Teniendo entre 100 y 250 likes tuyos en Facebook, se puede predecir tu orientación sexual, tu origen étnico, tus opiniones religiosas y políticas, tu nivel de inteligencia y de felicidad, si usas drogas, si tus papás son separados o no. Con 150 likes, los algoritmos pueden predecir el resultado de tu test de personalidad mejor que tu pareja. Y con 250 likes, mejor que tú mismo. Este estudio lo hizo Kosinski en Cambridge, luego un empresario que tomó esto creó Cambridge Analytica y Trump contrató a Cambridge Analytica para la elección. (…) Usaron esa base de datos y esa metodología para crear los perfiles de cada ciudadano que puede votar.

Casi 250 millones de perfiles. Obama, que también manipuló mucho a la ciudadanía, en 2012 tenía 16 millones de perfiles, pero acá estaban todos. En promedio, tú tienes unos 5000 puntos de datos de cada estadounidense. Y una vez que clasificaron a cada individuo según esos datos, los empezaron a atacar.

Ahora que ya sabemos que facilitamos a las empresas gran cantidad de información y para qué la usan, es el momento de saber cuál es y qué podemos hacer para evitarlo.

LABORATORIO 1

Facebook

En el apartado de “configuración general de la cuenta” del menú de configuración tenemos podemos descargar una copia de nuestros datos de Facebook.

configuración "mis datos" en facebook

Una vez en esa opción le daremos a descargar archivo y en pocos minutos recibiremos un enlace de descarga en nuestro correo. Al descargar el archivo y descomprimirlo nos encontraremos con estas carpetas y un fichero que se llama index.

mis datos

Al abrir el fichero index se nos abrirá una web con toda la información que le habíamos pedido a Facebook, podremos ver toda la información de contacto que hemos facilitado así como la de nuestros amigos, nuestras fotos y videos, los comentarios que nos han dejado, las publicaciones que hemos realizado y, relacionado con lo que comentamos en este post, tendremos un apartado de anuncios donde podremos ver que anuncios han decidido los algoritmos de Facebook que nos pueden interesar. En este mismo apartado, más abajo, veremos que anuncios hemos visualizado. Para que un anuncio aparezca como visualizado no es necesario que hayamos accedido a él, solo con la reproducción automática del video que se hizo cuando paramos mientras bajábamos en la sección de noticias es suficiente. Por último, en esta sección de anuncios podremos ver que empresas tienen nuestra información.

Historial de anuncios

Información de contacto

Hasta aquí la I parte… A qué a veces parece aterrador… en fin. Espera a ver el segundo laboratorio que estamos preparando.

Esperamos que puedas seguirlo paso a paso y si tienes aportaciones o comentarios, no dudes en escribirnos y recuerda que si te ha gustado ¡compártelo! 🙂