La importancia de la inteligencia artificial para los minoristas

La integración de la tecnología sigue siendo una de las principales tendencias para los minoristas en este 2019, y para muchos, eso significa implementar aplicaciones de Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence). Desde el inicio hasta las operaciones más complejas, AI está cambiando los procesos y ayudando a los minoristas a descubrir información útil en conjuntos de datos que abarcan todo, desde el inventario hasta el sentimiento del cliente.

Los minoristas innovadores confían en las aplicaciones de AI para obtener una comprensión más profunda y basada en los datos del negocio, que a su vez informa a una mejor toma de decisiones. Mediante el análisis de datos habilitados por la AI y el aprendizaje automático, los minoristas son capaces de promover la innovación en áreas de enfoque clave, incluida la estrategia de marketing, el servicio al cliente y las operaciones.

Los conocimientos de AI también están creando una ventaja competitiva para los minoristas que se centran en mejorar la eficiencia y la rentabilidad. De hecho, Business Insider predice que la AI aumentará la rentabilidad en minoristas y mayoristas en casi un 60% para 2035.

Usando insights de AI para el impacto final

Como minorista, necesita la información correcta en el momento adecuado para hacer pronósticos precisos y anticipar lo que viene, y en un mundo de Big Data, es complicado. Saber cómo usar sus datos de manera efectiva es un desafío abrumador. Pero para brindar a sus clientes la experiencia perfecta y omnicanal que ellos esperan, es esencial. Usando algoritmos de aprendizaje automático, puede producir valiosos análisis predictivos que cumplen con la promesa de su marca y las expectativas de sus clientes.

Según Jen Underwood, Director Senior de DataRobot, "AI es un facilitador. El impacto final del uso de modelos predictivos de alta calidad es asombroso. En DataRobot, ayudamos a un cliente minorista a mejorar la precisión de las previsiones de inventario en un 9,5%. El rendimiento del modelo predictivo y las operaciones de optimización llevaron a un aumento estimado de $ 400 millones en ganancias en menos de 3 meses".

Aquí hay tres maneras en que la AI y el aprendizaje automático ofrecen ganancias para los minoristas:

1. Precisión de inventario

Los minoristas deben comprender las variables que afectan la precisión del inventario. Hay mucho en juego: el exceso de existencias y las existencias fuera de stock representan $ 1.1 billones en costos y pérdida de rentabilidad para los minoristas, anualmente. La AI y los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a los minoristas a pronosticar el inventario con mayor precisión, utilizando datos que incluyen el historial de ventas, ubicación, clima, promociones y tendencias. Y la robótica impulsada por AI atravesará los pasillos hacia arriba y hacia abajo, lo que ayudará a obtener la precisión promedio de inventario del 60% al rango del 90%.

El aprendizaje automático ayuda a los minoristas a encontrar patrones utilizando cientos o miles de variables, brindándoles información contextual y procesable para mejorar la toma de decisiones de gestión de inventario. Al identificar las brechas, anticipar la demanda, evitar situaciones de falta de existencias y minimizar los retornos, los minoristas pueden optimizar sus inventarios y reducir los riesgos financieros muy reales asociados con el exceso de acumulación de existencias y productos de bajo rendimiento.

2. Optimización de precios 

¿Cómo aterrizas una estrategia de precios? ¿Qué pasaría si se pudiera minimizar el margen de error cuando se trata de precios promocionales? Los minoristas que utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático saben que analizar las variables correctas, incluido el tipo de producto, el segmento del consumidor, el monto del descuento, la elasticidad del precio y las métricas de la competencia, pueden producir modelos completos y predictivos para revelar el ROI potencial de diferentes estrategias de precios.

Las tecnologías de AI también permiten implementar precios dinámicos, utilizando cualquier número de criterios deseados, desde recompensar a los clientes por la lealtad a la marca, hasta ajustar los precios en función de los aumentos en la demanda o la oferta.

3. Personalización 

Es insuficiente decir que los consumidores de hoy esperan mucho. Para crear y reforzar la lealtad, los minoristas deben cumplir con altas expectativas al crear experiencias de los clientes que sean específicas y oportunas. Y para lograr este nivel de intimidad con cada cliente, los minoristas necesitan datos.

Con una mejor información, habilitada por AI, los minoristas pueden crear experiencias personalizadas tanto en línea como en la tienda, y con NRF (National Retail Federation) informando que el 79% de los consumidores realizan al menos la mitad de sus compras en la tienda, los minoristas exitosos están ansiosos por explotar la AI y sus herramientas para mejorar la experiencia en la tienda.

Amazon, un mega minorista en línea, atribuye el 55% de sus ventas a su motor de recomendación, que agrega variables como compras anteriores, compras realizadas por personas con intereses similares, frecuencia de compra y más. Otras tecnologías habilitadas para la AI que utilizan los minoristas de Internet para impulsar el compromiso y las ventas incluyen información de redes sociales curadas, chatbots, búsqueda de imágenes visuales y más. Las innovaciones en la tienda incluyen estantes inteligentes que muestran información detallada del producto, robots multilingües que guían a los compradores y quioscos de adaptación virtual para "probarse" la ropa. 

Conclusión 

No existe una solución única para la integración de tecnología, pero para los minoristas, el futuro es claro: La Inteligencia Artificial no es una tendencia estacional. Los beneficios de agregar sus grandes almacenes de datos y emplear algoritmos poderosos para revelar información sobre sus operaciones, sus clientes y sus estrategias de marketing son simplemente demasiado convincentes como para ignorarlos. Al comenzar con proyectos claramente vinculados a la rentabilidad y construir desde allí, creará una base sólida que le permitirá escalar sus iniciativas de AI (y lograr una mayor participación) a medida que continúe su transformación digital.


Fuente: Jeff huckaby. Director del segmento de mercado global para minoristas y bienes de consumo, Tableau.

¡Feliz navidad y un mejor año 2019!

RSK Consulting les desea ¡Felices fiestas!

Algunas predicciones de la Inteligencia Artificial para el 2019

La inteligencia artificial (IA), específicamente el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, han estado en todas partes este 2018 y aumentará su ritmo en los próximos 12 meses. La IA se convertirá en otro hilo consistente en el tapiz de nuestras vidas, al igual que lo hicieron Internet, la electricidad y la combustión en el pasado. Pero al menos durante el próximo año, y probablemente más, espere avances asombrosos.

Las expectativas de los cambios en los negocios y en la sociedad que la IA promete (o en algunos casos amenaza) van a ir más allá de lo que se haya imaginado durante las revoluciones tecnológicas anteriores. La IA apunta hacia un futuro en el que las máquinas no solo realizan todo el trabajo físico, como lo han hecho desde la revolución industrial, sino también el trabajo de "pensamiento": Planificación, estrategia y toma de decisiones.

No sabemos si esto nos llevará a una utopía gloriosa, con los humanos libres para dedicar sus vidas a actividades más significativas, en lugar de aquellas que la necesidad económica dicta que dedican su tiempo, o al desempleo generalizado y al descontento social. Probablemente no lleguemos a ninguno de esos resultados en 2019, pero es un tema que continuará siendo muy debatido. Mientras tanto, aquí hay cinco cosas que podemos esperar que sucedan:

1. La IA se convierte cada vez más en una cuestión de política internacional.

Este 2018 ha visto a las principales potencias mundiales construir cada vez más vallas para proteger sus intereses nacionales cuando se trata de comercio y defensa. En ninguna parte esto ha sido más evidente que en la relación entre las dos super potencias de IA del mundo, Estados Unidos y China.

El fabricante chino de tecnología Huawei anunció planes para desarrollar sus propios chips de procesamiento de IA, reduciendo la necesidad de que la creciente industria de esta tecnología del país confíe en fabricantes estadounidenses como Intel y Nvidia.

Al mismo tiempo, Google ha enfrentado críticas públicas por su aparente disposición a hacer negocios con compañías tecnológicas chinas (muchas de ellas con vínculos con el gobierno chino) mientras se retira (luego de la presión de sus empleados) de los acuerdos para trabajar con agencias del gobierno de EEUU. Debido a preocupaciones, su tecnología puede ser militarizada.

2. Un movimiento hacia la "IA transparente"

La "problemática de la caja negra" dificulta la adopción de la IA en una sociedad más amplia, especialmente cuando requiere tratar con datos humanos. En su mayoría, su funcionamiento parece arcano e insondable sin una comprensión profunda de lo que realmente está haciendo.

Para lograr todo su potencial, es necesario confiar en la IA: Debemos saber qué está haciendo con nuestros datos, por qué y cómo toma sus decisiones cuando se trata de asuntos que afectan nuestras vidas. A menudo, esto es difícil de transmitir, especialmente porque lo que hace que la IA sea particularmente útil es su capacidad para establecer conexiones y hacer inferencias que pueden no ser obvias o incluso pueden parecer contra intuitivas para nosotros.

En 2019 es probable que veamos un mayor énfasis en las medidas diseñadas para aumentar la transparencia de la IA. Este año, IBM presentó la tecnología desarrollada para mejorar la trazabilidad de las decisiones en su tecnología IA Open Scale. Este concepto proporciona información en tiempo real no solo sobre las decisiones que se toman, sino también cómo se toman, estableciendo conexiones entre los datos que se utilizan, la ponderación de las decisiones y la posibilidad de sesgo en la información.

3. La inteligencia artificial y la automatización profundizan en cada negocio.

En 2018, las empresas comenzaron a controlar mejor las realidades de lo que la IA puede y no puede hacer. Después de pasar los últimos años poniendo en orden sus datos e identificando áreas donde la IA podría generar recompensas rápidas, o fallar rápidamente, las grandes empresas están listas para seguir adelante con iniciativas probadas, pasando del pilotaje y lanzamiento suave al despliegue global.

En los servicios financieros, los algoritmos de aprendizaje automático analizan rutinariamente vastos registros en tiempo real de miles de transacciones por segundo. Los minoristas son expertos en la obtención de datos a través de los recibos y los programas de lealtad, y los incorporan a los motores de IA para descubrir cómo mejorarnos vendiéndonos cosas. Los fabricantes utilizan la tecnología predictiva para saber con precisión a qué estrés se puede someter la maquinaria y cuándo es probable que se rompa o falle.

En 2019 veremos una creciente confianza en que esta tecnología inteligente y predictiva, reforzada por los aprendizajes que ha recogido en sus implementaciones iniciales, puede acoplarse al por mayor en todas las operaciones de una empresa.

La IA se diversificará en funciones de soporte como recursos humanos u optimización de las cadenas de suministro, donde las decisiones sobre logística, así como la contratación y el despido, serán cada vez más informadas por la automatización. Las soluciones de la IA para la gestión del cumplimiento y las cuestiones legales también se adoptarán cada vez más. Como estas herramientas a menudo serán aptas para el propósito en varias organizaciones, cada vez se ofrecerán más como un servicio, ofreciendo a las empresas más pequeñas también un bocado de la IA.

4. La IA creará más puestos de trabajo que los que se perderán.

A largo plazo es incierto si el aumento de las máquinas conducirá al desempleo humano y al conflicto social, a un futuro sin trabajo utópico, o (probablemente de manera más realista) algo intermedio. Sin embargo, para el próximo año, al menos, parece que no va a ser inmediatamente problemático a este respecto. Gartner predice que para fines de 2019, la IA creará más empleos de los que está tomando y según su informe, estos podrían centrarse en la educación, la salud y el sector público.

Un impulsor probable de esta disparidad es el énfasis puesto en el despliegue de la IA en una capacidad "creciente" cuando se trata de implementarla en trabajos no manuales. Los trabajadores de los almacenes y los cajeros minoristas a menudo han sido reemplazados al por mayor por tecnología automatizada. Pero cuando se trata de médicos y abogados, los proveedores de servicios de IA han hecho un esfuerzo concertado para presentar su tecnología como algo que puede funcionar junto con profesionales humanos, ayudándoles con tareas repetitivas y dejando la "última palabra" para ellos.

Esto significa que esas industrias se benefician del crecimiento en empleos humanos en el aspecto técnico, aquellos necesarios para implementar la tecnología y capacitar a la fuerza laboral en su uso, al tiempo que retienen a los profesionales que realizan el trabajo real.

5. Los asistentes de la IA serán realmente útiles

La IA está realmente entretejida en nuestras vidas ahora, hasta el punto de que la mayoría de las personas no se preocupan por el hecho de que cuando buscan en Google, compran en Amazon o miran Netflix, se deben hacer predicciones altamente precisas basadas en la IA para lograrlo. El flujo de la experiencia.

Cuando nos relacionamos con los asistentes de IA, como Siri, Alexa o el asistente de Google, por ejemplo, tenemos una sensación un poco más evidente de compromiso con la inteligencia robótica para ayudarnos a comprender la gran cantidad de fuentes de datos disponibles en el mundo moderno.

En 2019, más de nosotros utilizaremos un asistente de IA para organizar nuestros calendarios, planificar nuestros viajes y pedir una pizza. Estos servicios serán cada vez más útiles a medida que aprendan a anticipar mejor nuestros comportamientos y a comprender nuestros hábitos. Los datos recopilados de los usuarios les permiten a los diseñadores de aplicaciones entender exactamente qué características proporcionan valor y cuáles están infrautilizadas, lo que quizás consuma recursos valiosos (a través del ancho de banda o informes) que podrían utilizarse mejor en otros lugares.

Como resultado, las funciones para las que queremos utilizar la IA, como ordenar taxis y entregas de alimentos y elegir restaurantes para visitar, son cada vez más sencillas y accesibles. Además, los asistentes de la IA están diseñados para ser cada vez más eficientes en la comprensión de sus usuarios humanos, ya que los algoritmos de lenguaje natural utilizados para codificar el habla en datos legibles por computadora, y viceversa, están expuestos a más y más información sobre cómo nos comunicamos.

Es evidente que las conversaciones entre Alexa o Google Assistant y nosotros pueden parecer muy poco desarrolladas hoy. Sin embargo, la rápida aceleración de la comprensión en este campo significa que, para fines de 2019, nos acostumbraremos a un discurso mucho más natural y fluido con las máquinas con las que compartimos nuestras vidas.

Fuente: Bernard Marr es un autor best-seller y orador principal de negocios, tecnología y Big Data. 

El Big Data y su lado oscuro

Los datos son indiscutiblemente la clave para la innovación organizativa, ya que brindan inmensas oportunidades para que las empresas tomen decisiones comerciales informadas. Pero, mientras que las organizaciones adoptan el Big Data, también deben considerar su lado oscuro.

Big Data tiene una gran fuerza para transformar las empresas y su forma de hacer negocios. En la actualidad, las organizaciones están buscando con avidez formas de eclipsar a sus competencias en un panorama competitivo cada vez mayor y Big Data les abre el camino para cumplir su objetivo. El Big Data, si se analiza adecuadamente, descubre patrones ocultos e información informativa que ayuda a las empresas a mejorar su eficiencia operativa. Si hay que creer en las fuentes (y no veo ninguna razón por la que no debamos hacerlo), el 53% de las empresas en los EEUU han adoptado el análisis de Big Data para aprovechar su poder. Esta estadística indica que el Big Data está llegando a la corriente principal. Si bien vemos que la mayoría de las compañías en los EEUU están aprovechando el Big Data, también es vital que consideren su potencial para dañarnos. Puede que sea difícil para nosotros creerlo, pero la realidad es que también hay un lado oscuro en el Big Data.

Explorando la oscuridad del Big Data

La implacable adopción de Big Data ha llevado a las empresas a priorizar su atención para resolver los tres principales problemas de datos importantes que se mencionan a continuación:

1. Seguridad de datos. Los usuarios de Internet son una población en crecimiento. Usamos Internet para navegar, realizar pagos en línea, navegar por las redes sociales y hacer mucho más. Cada vez que nos conectamos, dejamos un rastro. Nuestra información confidencial queda atrapada en el espacio digital sin que nos demos cuenta. Además, en algún rincón de este mundo digital se encuentran hackers, que están esperando con entusiasmo para robar nuestra información personal. Desde luego no nos gustaría compartir nuestros detalles. Cuanto más tiempo pasamos en línea, más nos engañan para divulgar nuestra información. Por ejemplo, puede hacer clic en la opción de llamada a la acción "cupones gratuitos disponibles ahora" y aterrizar en un sitio web falso, y revelar su información confidencial, convirtiéndose en una víctima.

2. Privacidad de datos. Con el advenimiento de las tecnologías de la era moderna, ¿No cree que su privacidad está siendo comprometida? El brote de dispositivos conectados a la IoT (Internet of Things) ha dado lugar a un problema considerable de robo de nuestros datos privados. Los dispositivos portátiles, los dispositivos implantables, los hogares inteligentes, los vehículos inteligentes y muchos de estos dispositivos conectados a la IoT del día a día recopilan datos útiles en tiempo real a través de sensores. Los datos recopilados ayudan a las organizaciones a evaluar nuestros patrones de comportamiento, lo que les permite mejorar o innovar sus servicios para mantenerse relevantes en este mundo competitivo. Es evidente que las organizaciones basadas en clientes utilizan benignamente nuestros datos, pero ¿Qué hay de nuestra privacidad?

3. Calidad de los datos. Existen múltiples fuentes de Big Data, desde donde las empresas recopilan información sobre nosotros. Por ejemplo, las plataformas de redes sociales, los datos de IoT, nuestros clics mientras navegamos por Internet, etc. Las empresas deben considerar de manera prominente la recopilación de datos significativos y de alta calidad. ¿Por qué? Si las organizaciones se centran más en la cantidad de datos que en la calidad, tendrán que realizar un análisis de datos complejo sobre los datos. Cuanto más cantidad, más contenido inútil contienen los datos. Además, la recopilación de datos de baja calidad también puede perjudicarnos. Por ejemplo, todos somos conscientes del hecho de que los algoritmos de AI (Artificial Intelligence) son conocidos por sus resultados "imparciales". Sin embargo, ¿Qué sucede si la organización recopila datos que contienen sesgos cognitivos o de género? Naturalmente, los desarrolladores entrenarán el modelo de AI con los datos erróneos, desarrollando un modelo de AI "sesgado". Por lo tanto, las organizaciones tienen que encontrar una manera de recopilar datos útiles, claros y de alta calidad solamente.

Las organizaciones deben incorporar una política adecuada y estricta de gobernabilidad de Big Data, asegurando que los datos del consumidor no se vean comprometidos, sin importar qué. Con la infraestructura adecuada, datos significativos y expertos en IT (Information Technology), las organizaciones pueden aprovechar los beneficios de Big Data al nivel óptimo.

Fuente: Naveen Joshi. Fundador y CEO de Allerin. Experto en Big Data, IoT, AI y Blockchain.

Lecciones de negocios que se pueden aprender jugando videojuegos

¿Quién dice que jugar un video juego es una pérdida de tiempo? Resulta que hay algunas valiosas lecciones de negocios que podemos aprender jugando al popular video juego en línea "Fortnite: Battle Royale".

Sobre el juego, Fortnite: Battle Royale

Este popular video juego se puede jugar en una PC, Mac, Xbox, PlayStation e incluso en tu iPhone. La primera decisión en el juego es cuándo debes lanzarte desde un autobús volador. Otros noventa y nueve jugadores realizarán el mismo cálculo sobre cuándo y dónde saltar a una isla que tiene monstruos, tormentas impredecibles y un alijo de armas dispersas por todas partes. Quieres un lugar que tenga recursos abundantes y no ser invadido por otros jugadores cuya prioridad principal sea aniquilarte. El objetivo es ser el último en pie y construir refugios para protegerse de las tormentas y defenderse contra otros jugadores, encontrar recursos y eliminar a otros jugadores para convertirse en el único sobreviviente. Después de unos minutos de juego, aparecerá un círculo en el mapa y deberás entrar dentro del círculo porque serás vulnerable a las tormentas que tienen lugar fuera del círculo. Si está atrapado en la tormenta, se agotará tu salud y si tu puntaje de salud es demasiado bajo, perecerás. A medida que el juego continúa, el círculo se hará más pequeño y moverá las ubicaciones.

Lecciones de negocios de Fortnite

Lo creas o no, este video juego ofrece muchas lecciones de negocios y de vida. Éstos son sólo algunos:

• Aunque no comiences con mucho, hay recursos disponibles.

• La única herramienta que tienes cuando caes del cielo es un pico. En el juego, tienes que reunir recursos que incluyen primeros auxilios, municiones, armas y más para tener una oportunidad de éxito. Tu primera prioridad es conseguir recursos. De manera similar, cuando comienzas un negocio, es probable que no tengas muchos recursos, pero cuanto más tiempo estés en el juego, más recursos y conocimientos tendrás.

• Cuídate.

• Las pociones de escudo se deben consumir en el momento en que las encuentres para que tu salud se mantenga fuerte. Para ser efectivo como profesional de negocios, primero debes cuidar tu cuerpo y tu mente o no tendrás nada más que dar. La prioridad tanto en el juego como en los negocios es cuidarse primero, de modo que esté preparado para cuidar a los demás.

• Aprender a adaptarse.

• El cambio es la única constante, en el juego y en la vida. Las condiciones y los entornos están cambiando, por lo que cuanto mejor puedas adaptarte para cambiar, más resistente serás. Habrá cosas fuera de su control: el clima, los competidores. Lo único que puedes controlar es tu reacción a las circunstancias.

• Siempre construye, incluso bajo fuego.

• En el juego, construir refugios incluso bajo fuego puede ser muy beneficioso para tu supervivencia. Incluso cuando el mercado es difícil o los ingresos son bajos, los buenos líderes empresariales saben que deben seguir creciendo de alguna manera para que estén preparados cuando cambien las condiciones. Eso podría significar capacitación, procesos de actualización y otras iniciativas para construir tu empresa, incluso si te encuentras en una situación difícil. Cuanto mejor construyas bajo presión, más fácil será construir cuando tengas condiciones más favorables.

• Usa las herramientas adecuadas.

• Como competidor en Fortnite, tienes la capacidad de cambiar las armas por otras más efectivas cuando las encuentres. Es importante aprender los beneficios de cada arma y usar la arma adecuada en el momento adecuado. En los negocios, usar la tecnología y las herramientas adecuadas para hacer el trabajo le ayuda a obtener una ventaja competitiva.

• El éxito en los negocios es una mezcla de habilidad, suerte y oportunidad. Si la suerte está de tu lado en el juego o en los negocios, no está bajo tu control. Entonces, cuando la suerte no esté de tu lado, debes aceptar la situación y continuar. Cuando tengas suerte, agradece tu buena fortuna y aprovechar al máximo.

Clásico millennial gamer

• No te vuelvas complaciente.

• Usa el impulso que obtienes después de un éxito (adquirir un buen recurso, defender su posición o cerrar un gran negocio) para catapultarlo. Te vuelves increíblemente vulnerable cuando permites que el éxito disminuya tu atención a los detalles o enturbie tu juicio.

• Ponte ahí afuera (no te escondas).

• Solo puedes mejorar jugando Fortnite cuando realmente te relacionas con otros competidores. Si tu única estrategia es ocultarte, podrías sobrevivir por un tiempo pero no aprenderás los fundamentos del juego. En los negocios, los errores son un paso esencial para aprender. Entonces, tienes que ponerte por ahí para progresar. Incluso si falla, estás aprendiendo a ser mejor para la próxima oportunidad de negocio que se te presente.

¿Has jugado el juego? ¿Qué lecciones de negocios agregarías?

Fuente: Bernard Marr es un autor best-seller y orador principal de negocios, tecnología y Big Data. 

La garantía de Big Data en la Industria Manufacturera

La industria manufacturera se encuentra en medio de una revolución debido a los avances tecnológicos exclusivos en este sector. La aplicación de la Big Data en la fabricación , permite estrategias informadas y crean la hoja de ruta hacia el futuro.

Esta industria, es una de las que han experimentado cambios monumentales en las últimas décadas. Además de simplemente automatizar los procesos involucrados, las industrias manufactureras también aprovechan las tecnologías para otros fines. Big data en la fabricación es una de esas aplicaciones que se está realizando popularmente. Big data es información que se recopila de diversas fuentes y se obtiene su beneficio a través de su análisis que proporciona a una organización información valiosa, lo que les permite tomar mejores decisiones. La aplicación de la Big Data en la fabricación ayudan tanto a los fabricantes como a los clientes.

Big Data en la fabricación aseguran pronósticos relevantes

Un requisito principal para casi todas las empresas manufactureras es poder pronosticar la cantidad de unidades que se producirán. Anteriormente, esta previsión se realizaba en base a estimaciones. Estas estimaciones condujeron a errores y pérdidas, ya que a menudo eran incorrectas, lo que llevó a las organizaciones a producir unidades en cantidades superiores o inferiores a las requeridas.

El uso de Big Data en la fabricación ha permitido a las empresas superar estos obstáculos y ser capaces de desarrollar productos según las necesidades del mercado. Al utilizar el análisis de Big Data, las organizaciones pueden determinar la demanda de productos. Esta información puede recopilarse a través de las retroalimentaciones de los clientes y puede analizarse más a fondo para determinar qué producto tiene la mayor demanda.

Big Data en la fabricación asegura trazabilidad

Dado que la fabricación implica una gran cantidad de gestión de la cadena de suministro, la trazabilidad que acompaña al Big Data ayuda a realizar un seguimiento de los productos enviados desde las fábricas. La rastreabilidad es necesaria para buscar y monitorear el progreso del suministro y mantener relaciones eficientes con los clientes. Otra razón por la que el seguimiento de los productos manufacturados, durante la fase de entrega, se vuelve importante es que cuando el monitoreo no está disponible para las personas, los productos son imposibles de rastrear en caso de que se pierdan. Con el análisis de Big Data, se puede superar con el uso de sensores. Estos pueden transmitir las coordenadas de los paquetes y ayudar a una organización a realizar un seguimiento efectivo de un envío.

Existen varias industrias que aprovechan con éxito el análisis de Big Data para mejorar su fuerza de trabajo y aumentar de manera efectiva la producción y las ventas. Mientras que la industria del Big Data crece en diferentes países, sus aplicaciones no se limitan solo a algunas áreas; hay múltiples formas en que los macro datos pueden ser útiles.




Fuente: Naveen Joshi. Fundador y CEO de Allerin. Experto en Big Data, IoT, AI y Blockchain.

¡Felices Fiestas Patrias!

La banca y la amenaza de los robots financieros

Gerard Varjacques, Ingeniero informático, pasó la mayor parte de su carrera en empresas pioneras de servicios financieros antes de comenzar su propia firma de consultoría de tecnología financiera. En el desarrollo de sus labores, vio que la relación entre las empresas de tecnología financiera y los bancos tradicionales, están evolucionando de enemigo a enemigo. 

Cuando recién comenzaba, los grandes problemas eran un mayor ancho de banda y la transferencia de información en tiempo real. Hoy predice que las tecnologías como Blockchain e Inteligencia Artificial, serán los impulsores de un nuevo panorama financiero. Pero ¿Quienes serán los ganadores y los perdedores?, eso no está del todo claro.

"Es absolutamente cierto que las tareas repetitivas en los servicios financieros desaparecerán. Los banqueros o comerciantes minoristas tienen razón en estar preocupados", dijo Varjacques, fundador y CEO de Haboker Consulting, "Un teléfono inteligente o una aplicación, se convertirán en el nuevo banco, o un medio para abrir una línea de crédito".

"La razón de ser de las compañías financieras tiene que ser la innovación", dijo. "No es un miedo o ansiedad. Es un hecho. Tienes cada vez menos comerciantes y cada vez hay más automatización".

Varjacques es solo uno de los más de 1,000 banqueros minoristas, banqueros de inversión, asesores financieros y profesionales de Fintech (Financial Technology) que respondieron a una reciente encuesta de LinkedIn sobre cómo la tecnología está impactando en la industria de servicios financieros. Según esta encuesta, el 39% cree que Fintech y los servicios financieros tradicionales pueden y van a coexistir. Esa es una cifra impresionante, y tal vez optimista. Aún así, nuestra encuesta sugiere que la mayoría de los profesionales de servicios financieros, todavía ven una relación más competitiva entre las empresas Fintech frente a las firmas de servicios financieros tradicionales.

Los profesionales de las finanzas están legítimamente preocupados por perder sus empleos, por robots y aplicaciones móviles sobrealimentadas con Inteligencia Artificial. El empleo de los cajeros bancarios tiene una tendencia a disminuir y la cantidad de sucursales bancarias ha disminuido debido a la consolidación de la industria y el cambio tecnológico.

Ash Egan, Director de la firma de capital de riesgo en Converge, lo explica de esta manera: "Le guste o no, su empresa está diseñando estrategias o está explorando formas de automatizar componentes (o la totalidad) de su trabajo", ¿Cómo evolucionará FinServ con la tecnología emergente? "Las tendencias de la inteligencia de la máquina y la tecnología Blockchain son dos de las principales fuerzas, y estas tecnologías impulsarán grandes cambios en la banca, el comercio, la gestión de patrimonio y el análisis de riesgos". 

Para capturar una instantánea del sentimiento más amplio de la industria, LinkedIn encuestó a 1,012 profesionales financieros de EEUU que trabajan en Fintech, banca de inversión, banca minorista y administración de patrimonio / servicios de asesoramiento financiero. La encuesta se realizó entre mayo y junio del 2017 y también incluyó a encuestados de los ámbitos de banca corporativa, gestión de fondos de cobertura, contabilidad, seguros y capital privado.

Algunos de los principales hallazgos incluyen:

• Preocupación por la seguridad laboral: Una cuarta parte (25%) de todos los profesionales de Finserv, están preocupados de que la automatización afecte la seguridad de su trabajo. 

• ¿Amigo o enemigo? Los profesionales de Fintech son mucho más propensos a pensar que Fintech es una "amenaza directa" a los servicios financieros tradicionales.

• Para algunos, Fintech es una moda pasajera: Los asesores financieros / gerentes de patrimonio, piensan que siempre habrá demanda de servicios financieros tradicionales, mientras que el interés en Fintech aumentará y disminuirá.

• Los seres humanos aún importan: Los gerentes de riqueza son más propensos a decir que las mayores amenazas para Fintech son planteadas por la necesidad humana de conversar con otros humanos.

• El 29% de los asesores financieros / gerentes de patrimonio dicen que la mayor amenaza para Fintech es la "interacción / retroalimentación reducida de las relaciones humano-cliente.

• El 19% de los asesores financieros / gerentes de patrimonio dicen que la mayor amenaza para Fintech es la "incomodidad humana con los servicios financieros automatizados".

• No todos los profesionales de las finanzas piensan igual: Cuando se les pregunta sobre los aspectos más importantes de Fintech que son más relevantes para su sector, tienden a alinearse más estrechamente con los banqueros de inversión para ver el aprendizaje automático / inversión basada en inteligencia artificial. 

¿Qué están haciendo los líderes financieros para mantenerse al día con Fintech?

Después de años de exasperación por el aumento de la tecnología que traga los servicios financieros tradicionales, los principales ejecutivos financieros coinciden en que deben adoptar tecnología emergente para prosperar e incluso sobrevivir.

Brian Duperreault, Presidente y CEO de AIG, se centró en el impacto que la automatización ha tenido en la industria de seguros, y preguntó: ¿Los robots se harán cargo de la industria de seguros? Señaló que la suscripción de pólizas de seguros pequeñas (una floristería local por ejemplo), puede completarse sin que la gente se involucre, ya que una máquina puede hacer gran parte del trabajo sin sesgo o error. Pero las grandes y complejas políticas, aún requieren la participación y la toma de decisiones por parte de las personas porque los clientes lo demandan.

Fuente: Walden Siew. Periodista, Editor, Escritor. Media professional.