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Por qué los datos son el recurso más valioso del mundo en la actualidad

Los datos están logrando que la capacidad de las máquinas para ver, comprender e interactuar con el mundo crezca a pasos agigantados.

El incremento de los datos y la velocidad de procesamiento han conseguido que la Inteligencia Artificial (IA) tenga el mayor crecimiento en la historia. Y es que la base principal de ésta son los datos, ya que se nutre de los mismos y los emplea para obtener información del entorno, analizarlo y actuar con él en consecuencia.

Quince años atrás el matemático e investigador de mercado, Clive Humby, había expresado que “los datos son el nuevo petróleo”, y no se equivocó. Desde ese momento, y hasta la fecha, la cantidad total de datos en el mundo se ha multiplicado por 74.

Cabe destacar que con cada interacción que realizamos a diario generamos, transmitimos y recibimos datos. Son éstos, precisamente, los que nos dan una vista actual del estatus de un proceso o actividad y, además, los que permiten predecir resultados. Por esta razón, se consideran el recurso más valioso en la actualidad.

En los últimos años, la Inteligencia Artificial y el Big Data han impulsado y generado una variedad de innovaciones tecnológicas, mismas que han dado forma al entorno digital actual y a la Industria 4.0. Estas dos tendencias presentan un objetivo común: sacarle el máximo valor a la gran cantidad de datos que se generan.

Conscientes de esta realidad, gigantes tecnológicos como Amazon, Microsoft, Netflix, entre otros, han desarrollado un dominio en la intersección, donde el Big Data se encuentra con la IA. Esta convergencia es lo que MIT Sloan Management Review ha denominado “el desarrollo más importante que está configurando el futuro de cómo las empresas impulsan el valor empresarial de sus capacidades de análisis y datos.”

Estas organizaciones entienden cómo combinar el conocimiento de datos y capacidades de IA sólidas en soluciones diferenciadas con valor de mercado masivo.

Desde la catalogación de datos, hasta su comprensión, la Inteligencia Artificial ofrece nuevas e interesantes oportunidades para gestionar grandes volúmenes de información. Algunas de ellas son: 

Automatización del proceso de datos

La IA y el Deep Learning (aprendizaje profundo) permiten automatizar todas las tareas rutinarias relacionadas con los datos, como su integración y administración. Los datos pueden ser ordenados automáticamente según numerosos parámetros, eliminando la necesidad de revisarlos manualmente, como se hacía en los procesos tradicionales.

Verificación de calidad de la información

Además de procesar todos los datos, la Inteligencia Artificial también permite comprobar problemas de calidad o inconsistencias en los mismos. Esta tecnología se convierte en un sistema eficaz de control de calidad, con el objetivo de que los sistemas analíticos y de Big Data sean capaces de sacar conclusiones fiables. Cuando estos problemas son descubiertos, las aplicaciones basadas en IA pueden hacer correcciones automáticamente o marcar estas anomalías para que el equipo las tenga en cuenta y tomen acciones correctivas.

Integración de datos heredados

Aún existe una gran cantidad de información no digitalizada o en formatos sin conexión, almacenada en plataformas de gestión tradicionales. La tecnología avanzada de la Inteligencia Artificial permite rescatar estos datos y hacerlos accesibles para los sistemas actuales.

Desarrollo de reglas para la gestión automatizada de datos

Saber qué información almacenar y cuál descartar es un problema muy recurrente en las tareas de gestión de cualquier negocio, sobre todo en aquellos en los que el volumen de datos es muy extenso. La IA ayuda a tomar estas decisiones, analizando los patrones de uso de datos y recomendando las estrategias óptimas para su administración y almacenamiento. 

Como podemos ver, el Big Data y la Inteligencia Artificial se complementan cada vez más. Y es que el Big Data actúa como un input que recibe un conjunto masivo de datos que necesitan ser procesados y los estandariza para convertirlos en útiles. En tanto, la Inteligencia Artificial es la consecuencia de este proceso. Consiste en un conjunto de softwares que aprovechan el output generado por estos resultados para crear series de algoritmos que hacen que programas y mecanismos puedan mostrar comportamientos inteligentes y razonar como lo hacen los humanos, dando lugar a múltiples ventajas para las empresas.

En otras palabras, la Inteligencia Artificial se nutre de los datos procesados y aprende de ellos, creando y reconociendo patrones y desarrollando soluciones sofisticadas de analítica para todo tipo de sectores.

Las técnicas como el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la visualización de datos, son las que ayudan a encontrar un significado al profundizar en grandes conjuntos de datos, y las que mejoran la velocidad y precisión en la toma de decisiones.

En la actualidad, todas las organizaciones que cuentan con grandes volúmenes de información están adoptando la Inteligencia Artificial como una herramienta clave para gestionar sus datos. Y es que esta tecnología les permitirá maximizar el uso y disponibilidad de los datos para predecir escenarios, tomar decisiones en tiempo real y prevenir fallas. 

Por tal motivo, para cualquier directivo y compañía, cada vez es más importante entender la evolución de los datos al Machine Learning y a la Inteligencia Artificial, ya que esto les permitirá avanzar y crecer dentro del entorno emergente.

fuente: https://www.entrepreneur.com/article/371796




Comercio y logística mundiales: adaptación a las necesidades en constante evolución

Los gerentes de comercio global tienen que lidiar con las complejidades de múltiples idiomas, zonas horarias, monedas, impuestos y modos de transporte. 

Existen varias leyes que rigen el comercio mundial, y son muy complejas y cambiantes. Entonces, ¿cómo manejan las organizaciones estas complejidades y cómo se puede obtener una ventaja competitiva?

Escenario actual

La complejidad de la gestión del comercio global lo expone a muchos riesgos. Si bien las empresas desean realizar las operaciones más rentables, es importante equilibrar el riesgo de crédito y de contraparte. Las organizaciones deben revisar y actuar sobre grandes volúmenes de información regulatoria, que a menudo se publica en papel en diferentes formatos y se mantiene en hojas de cálculo en toda la organización. La visibilidad de toda la cadena de valor comercial proporciona la clave para tomar decisiones más inteligentes y rentables. Los negocios de materias primas y productos básicos necesitan precisión en tres áreas clave:

1. Flujo de información

Las empresas necesitan una visión completa de las pérdidas y ganancias presupuestadas y reales relacionadas con el comercio en los contratos, envíos, facturas y pagos. Deben asegurarse de que los documentos sean precisos y cumplan con los acuerdos comerciales y tengan una evaluación clara de todas las ediciones de pedidos, cambios de envío y documentación relacionada.

2. Flujo de mercancías

Las empresas deben realizar un seguimiento de las actividades relacionadas con el envío y el pedido, administrar toda la información relacionada con el movimiento de los bienes físicos e implementar verificaciones de crédito de todas las contrapartes durante las negociaciones del contrato, el envío y la facturación.

3. Flujo de efectivo

Una buena gestión del flujo de caja es fundamental para una negociación rentable. Las empresas deben registrar diligentemente el flujo de cartas de crédito desde la creación hasta la presentación final y registrar y rastrear los préstamos. Deben gestionar los flujos de resolución entre múltiples socios comerciales.

Una solución completa y moderna

Tradicionalmente, las organizaciones comerciales globales dedican la mayor parte de su tiempo y recursos a examinar manualmente los envíos y actualizarlos. La solución debe garantizar que el proceso esté automatizado, permitiendo a las organizaciones controlar sus envíos con más frecuencia, de manera más eficiente y con mayor precisión, asegurando que el estado real del envío se informe a las partes requeridas.

Además, las empresas deberían poder rastrear y rastrear los envíos desde el origen hasta el destino y aumentar la eficiencia operativa. Son conscientes de los retrasos y desviaciones y pueden superar los retrasos en los envíos. Al comparar costos y cargos, las empresas pueden determinar las mejores estrategias de viaje.

Estos desafíos son difíciles de dominar sin una solución integral que sea simple pero que tenga la capacidad de administrar numerosas actividades comerciales globales complejas y esté diseñada para ahorrar tiempo y esfuerzo, permitiendo a las empresas enfocarse en el trabajo principal. Una solución moderna que agilizaría todo el ciclo de vida de la cadena de suministro: la automatización de los procesos manuales ayudaría a reducir el costo, el tiempo y los riesgos de manera cuantificable y auditable.