inteligencia-artificial-(ia):-como-las-empresas-no-tecnologicas-pueden-beneficiarse

Inteligencia Artificial (IA): Cómo las empresas no tecnológicas pueden beneficiarse

Hablar de Inteligencia Artificial (IA) se ha vuelto algo habitual en miles de empresas. En este post te contamos cómo las empresas no tecnológicas pueden beneficiarse de ella.

  • La Inteligencia Artificial es la habilidad de las máquinas para presentar las mismas capacidades que los seres humanos.
  • El uso de la IA en las empresas puede ayudar a analizar mejor los datos y a tomar decisiones más inteligentes.

Innovación y digitalización. Estos son a día de hoy los principales objetivos de cualquier empresa que quiera ser competitiva en un mercado local y global. Para ello la tecnología se ha convertido en un aliado fundamental. En concreto, la Inteligencia Artificial (IA) es uno de los pilares que rige hoy en día el sistema empresarial. Aunque la IA sigue prosperando y creciendo, siguen existiendo retos para utilizar esta tecnología. Algunos de ellos tienen que ver con la búsqueda de perfiles profesionales que sepan obtener datos de calidad y analizarlos.

Qué es la Inteligencia Artificial (IA)

La Inteligencia Artificial es una habilidad que tienen las máquinas para presentar las mismas capacidades que los seres humanos. Así, las máquinas pueden estar dotadas de razonamiento, aprendizaje, creatividad y la capacidad de planear, por ejemplo.

En este sentido, los sistemas dotados con Inteligencia Artificial pueden percibir su entorno y relacionarse con él, además, de resolver problemas y actuar con un fin específico. La máquina recibe datos, los procesa y responde a ellos.

Aparte, los sistemas que poseen Inteligencia Artificial también son capaces de adaptar su comportamiento a lo que se les requiere y trabajar de manera autónoma.

Usos de la IA en empresas no tecnológicas

¿Pueden las empresas no tecnológicas beneficiarse de la Inteligencia Artificial? Por supuesto que sí. En la actualidad la IA está en prácticamente todos los dispositivos que se emplean a diario. La realidad es que los sistemas de IA pueden beneficiar a empresas de todas las formas y tamaños y que trabajan en cualquier sector.

Empresas de cualquier sector pueden hacer uso de la Inteligencia Artificial. Esto supone grandes beneficios para ellas.

1. Mejorar los procesos internos

Los sistemas de IA son perfectos para perfeccionar y optimizar los procesos y sistemas internos de la empresa. Con su uso, el empresario no sustituye por completo al elemento humano en los flujos de trabajo de la empresa. De hecho, se obtienen beneficios como ganar en agilidad en los flujos de trabajo y los procesos para ayudar al personal a centrarse en lo más importante.

Hay empresas tradicionales no orientadas a la tecnología que han integrado la IA en sus procesos internos para conseguir un embudo de ventas y marketing más racionalizado. Eso les permite hacer un mejor uso de los datos que obtienen en las campañas digitales.

2. Decisiones basadas en datos

Cuantos más datos tenga una empresa para tomar sus decisiones, mejores serán estas. El análisis de datos, sobre todo de los grandes datos, es el caballo de batalla de los sistemas basados en la IA. Los sistemas de Inteligencia Artificial no se desenvuelven bien en las tareas creativas; no diseñarán el nuevo logotipo de su empresa ni la marca; eso sigue requiriendo el toque humano. Pero sobresalen en el procesamiento de grandes cantidades de datos para encontrar patrones y tendencias que serían imposibles para un ser humano debido únicamente al volumen de información.

La Inteligencia Artificial puede utilizarse para ayudar a proporcionar información basada en datos sobre todos los aspectos de las operaciones de la empresa. Desde conseguir una mejor orientación de las campañas de publicidad y marketing hasta la identificación de los elementos que cuestan dinero a la empresa. Las decisiones basadas en los datos no garantizan el éxito del negocio, pero sin duda llevan a la empresa por el buen camino.

3. Evitar los errores humanos

El error humano es inevitable en cualquier empresa. No importa lo bien formados, minuciosos y cuidadosos que sean los empleados, la naturaleza humana es cometer errores. Los trabajadores pueden tener días malos, cometer errores tipográficos, malinterpretar los datos. No se trata de malicia o incompetencia, es simplemente un hecho de la naturaleza humana. Los sistemas de IA no tienen días de descanso, no pueden cometer errores tipográficos y siempre interpretan los datos de forma inteligente y adaptable.

La IA permite evitar errores humanos y que los trabajadores se dediquen a resolver las tareas más urgentes.

Los errores humanos pueden costar a la empresa miles de euros en pérdidas de dinero y tiempo. Los sistemas de IA no solo pueden ayudar a minimizar los errores humanos en el trabajo monótono y orientado al detalle, sino que también pueden utilizarse para buscar y detectarlos antes de que puedan causar un problema.

4. Aprendizaje continuo

Uno de los aspectos más positivos de los sistemas de IA es su capacidad para aprender, adaptarse y cambiar con el tiempo. La capacidad de aprender y adaptarse a los datos significa que los sistemas de IA están constantemente aprendiendo y avanzando sus algoritmos para proporcionar información más informada, inteligente y precisa al negocio.

Está claro que la inteligencia artificial puede ofrecer algunas ventajas importantes a cualquier empresa. La implementación de la IA en el flujo de trabajo existente puede ayudar a agilizar los procesos empresariales. Pero no solo eso, porque también ayuda a evitar errores costosos y que requieren mucho tiempo, y a tomar decisiones empresariales y de marketing más inteligentes.

Utilizar la IA también es más fácil de lo que se piensa, no requiere conocimientos informáticos complejos y detallados. No hay que saber programar un sistema desde cero. Muchos servicios y soluciones están disponibles de forma inmediata, listos para ser desplegados en cualquier negocio cuando sea necesario.

En definitiva, aunque aún queda mucho desarrollo en el ámbito de la Inteligencia Artificial, su uso ya es una realidad en muchas empresas, sean o no tecnológicas.

Leer más
cuatro-herramientas-digitales-para-modernizar-el-departamento-financiero-de-tu-empresa

Cuatro herramientas digitales para modernizar el departamento financiero de tu empresa

¿Te gustaría conocer cómo se están modernizando los departamentos financieros de las empresas? En este post te contamos en detalle cuáles son algunas de las herramientas digitales que muchos ya están implementando. ¡Sigue leyendo para descubrirlas!

  • Las tareas de los departamentos financieros se han incrementado con el paso del tiempo, descubre cómo les ayuda la tecnología a lidiar con ellas.
  • Te explicamos cómo el blockchain, la inteligencia artificial o el big data se utilizan en el día a día del área contable de la empresa.

La COVID-19 ha acelerado la modernización de miles de empresas. Ya fueran pequeñas o grandes compañías, la mayoría ha tenido que adaptarse al nuevo escenario. El uso de la tecnología ha sido y seguirá siendo esencial en este proceso. Uno de los departamentos que más se ha tenido que adaptar a la digitalización ha sido el departamento financiero de las empresas.

Hasta hace unos años, las tareas de los departamentos financieros se centraban en la gestión de la liquidez de la empresa, los pagos, las deudas e inversiones, el control presupuestario… Sin embargo, esas tareas se han incrementado en los últimos años debido a la entrada de la tecnología en las empresas.

La tecnología que transforma los departamentos financieros

En un entorno cada vez más globalizado, las empresas se han dado cuenta de la necesidad de adaptar sus modelos de negocio en función de las novedades tecnológicas. Lo mismo ocurre con los departamentos financieros, donde el Big Data, la Inteligencia Artificial, el cloud o el Blockchain entran de lleno para conseguir que los procesos de trabajo sean más eficientes y se incremente la productividad.

El Big Data, la IA, el cloud o el Blockchain ayudan a los departamentos financieros a ser más eficientes

1. Blockchain en el área financiera

El Blockchain es uno de los términos de moda hoy en día. Se suele asociar con el mundo de las criptomonedas, pero también ha demostrado su utilidad en los departamentos financieros.

  • El Blockchain, también conocido como cadena de bloques, evita que la información que se introduzca en el sistema pueda ser alterada.
  • Uno de sus usos más comunes en el área financiera de una empresa es para ejecutar de manera automática los pagos, tanto a proveedores como a empleados.
  • En el caso de los proveedores, el pago se ejecuta en el momento en el que se validan las condiciones estipuladas para la entrega de la mercancía o del servicio.

2. Big Data para anticipar riesgos

La digitalización de los departamentos financieros también pasa por el empleo del Big Data. Así, la empresa podrá mejorar la explotación de todos los datos y hacerlo de forma avanzada.

  • A través del uso del Big Data y de su análisis, el departamento financiero podrá mejorar la ejecución de procesos más complejos y relacionados con información predictiva como la Planificación, así como el análisis e interpretación de las variables que afectan a la gestión de los riesgos.
  • Eso sin olvidar el análisis de carteras de clientes para anticipar problemas de impago o la selección de productos en función de las necesidades de financiación o inversión.

3. La Inteligencia Artificial ordenará la información

Unido al empleo del Big Data en el departamento financiero para mejorar la información sobre los procesos que tienen que ver con la contabilidad de la empresa, se encuentra la Inteligencia Artificial (IA).

  • En este caso, la IA aportará más orden en la gestión de los datos que ya se han recopilado. La inteligencia artificial ayudará a clasificar toda la información obtenida. Y es que cuando se tiene un gran volumen de datos es imprescindible que se estructuren adecuadamente para obtener ciertos patrones de comportamientos con los que se pueda llegar a conclusiones.
  • Asimismo, el aprendizaje automático servirá para que se puedan proponer mejoras en la ejecución de los procesos, analizar escenarios y ser útiles para tomar decisiones.

4. Automatización de procesos

Por otro lado, la tecnología permite que se puedan automatizar los procesos, de manera que las personas que trabajan en los departamentos financieros pueden simplificar sus tareas. Esto es posible, por ejemplo, a través de la robótica, que facilita que se puedan integrar datos, procesarse y automatizar las tareas más manuales y que no requieren de un alto grado de capacitación.

  • Hay empresas que optar por la implementación de sistemas de gestión de tesorería. ¿Cómo funcionan? Muy simple. Se trata de herramientas digitales que permiten conectar la información de la empresa con el departamento financiero. De esa manera se pueden actualizar a tiempo real los saldos y movimientos de las cuentas.
  • A su vez, ese tipo de sistemas permite automatizar otros procesos como la posición contable de la compañía, el trámite de facturas o las operaciones de ventas que se lleven a cabo a través de la página web.

En definitiva, a medida que la tecnología vaya evolucionando, evolucionará el desarrollo del departamento financiero en la empresa, cuya labor está muy ligada al desarrollo digital de la compañía.

CFO 3.0. Transformación digital más allá de la gestión financiera.

Descarga tu guía gratuita en PDF para descubrir:

-Las tendencias clave que impulsan la


digitalización del sector financiero

- Cómo está cambiando el papel del


director financiero o CFO 3.0

- Qué les quita el sueño: los cinco


obstáculos de la transformación digital

Descarga gratis tu guía

Leer más
la-nueva-tecnologia-bancaria:-aplicaciones,-adopcion-e-impacto-en-banca

La nueva tecnología bancaria: aplicaciones, adopción e impacto en banca

Comparte esta entrada



El sector
bancario está inmerso en un proceso de transformación tecnológica. Aunque a
lo largo del tiempo se han sucedido numerosos cambios tecnológicos, el actual
proceso de innovación es susceptible de tener un mayor impacto en la actividad
bancaria. El desarrollo de nuevas tecnologías que permiten el análisis masivo
de datos (big data), la inteligencia artificial (IA), la tecnología de
registro descentralizado (blockchain)
y la computación en la nube (cloud computing) empiezan a configurar una
«nueva tecnología bancaria». Su implantación, adopción y uso tiene la capacidad
de alterar la oferta –con bancos más digitales y con la llegada de nuevos
proveedores tecnológicos capaces de ofrecer servicios financieros– y la
demanda de servicios bancarios –con clientes más digitalizados–.

El
cambio en la oferta y la demanda de servicios financieros es fruto del
liderazgo en el gasto tecnológico que protagonizan las entidades bancarias.
Dicho proceso de transformación se caracteriza por estar sometido a una
continua aceleración y por su carácter global. Las estimaciones apuntan a que
este proceso de cambio de la industria bancaria se está acelerando, dado que
las tasas de crecimiento futuras del gasto tecnológico superarán a las
actuales. Utilizando una amplia muestra de entidades bancarias de
Norteamérica, Europa y la región Asia-Pacífico, se observa que los bancos
destinan entre el 7,99% y el 16,15% de su presupuesto a tecnología,
situándose la media en el 11,85%. Se aprecia además una tendencia positiva a
nivel mundial, de modo que los bancos incrementaron un 4,07% la partida
tecnológica en 2018 con respecto al año anterior. Asimismo, la inversión
tecnológica y su tasa de crecimiento parecen retroalimentarse, al observarse
correlaciones positivas entre ambas. De manera que, aquellos bancos que más
invierten en tecnología son también los que más las incrementan.

«La banca líder en la adopción de tecnologías presenta de media un mayor rentabilidad por activo (ROA) y por patrimonio neto (ROE) que la banca denominada menos tecnológica. Asimismo, los bancos con un mayor grado de adopción de las nuevas tecnologías bancarias son capaces de generar más ingresos en relación a su nivel de activos».

Una
parte importante de este gasto, cerca del 26%, se destina a las tecnologías
más innovadoras. Desde el propio sector se identifican cuatro campos como los
más disruptivos: big data, inteligencia artificial, blockchain y
cloud computing. Su uso combinado es lo que se conoce como la «nueva
tecnología bancaria». Su potencial en la oferta de servicios financieros es
muy extenso, aunque el análisis de sus actuales aplicaciones en banca
determina que todas ellas se orientan hacia tres objetivos principales:
fortalecer el posicionamiento competitivo de la entidad ante la llegada de
nuevos competidores, mejorar la experiencia de usuario para ampliar la
capacidad de atraer a nuevos clientes y de retener a los actuales y,
finalmente, ahorrar en costes para mejorar la eficiencia operativa.

La
banca europea destaca a nivel mundial por la adopción de las nueva tecnologías.
Del  análisis textual de las memorias de
las cuentas anuales de las 48 entidades bancarias europeas objeto de los stress-tests por parte del Banco Central
Europeo, para analizar el grado de adopción de nuevas tecnologías entre la
banca europea, se desprende que el 94% de estos bancos hacen referencia al uso
de al menos una de las citadas tecnologías. El porcentaje más elevado de
adopción se corresponde con el uso del big data, seguido de la
inteligencia artificial y blockchain. Este esfuerzo tecnológico del
sector se está produciendo tanto individualmente, donde cada entidad decide y
ejecuta su presupuesto tecnológico de acuerdo con sus prioridades, como a
través de proyectos globales, en los que participan un conjunto de entidades
bancarias (We.trade, Marco Polo, Komgo o Trade Information Network).

¿Cuál es el posible impacto de la adopción de la «nueva tecnología bancaria»? Distinguiendo entre dos grupos de entidades bancarias –aquellas que hacen un uso intensivo de estas tecnologías (bancos líderes en la nueva tecnología bancaria) y aquellas que hacen un uso limitado de las mismas (bancos incipientes en el uso de nueva tecnología bancaria–, se evidencia que existen diferencias entre las entidades en función del grado en que la han adoptado. La banca líder en la adopción de tecnologías presenta de media un mayor rentabilidad por activo (ROA) y por patrimonio neto (ROE) que la banca denominada menos tecnológica. Asimismo, los bancos con un mayor grado de adopción de las nuevas tecnologías bancarias son capaces de generar más ingresos en relación a su nivel de activos. Aunque no pueden inferirse una relación de causalidad, sí parecen existir evidencias a favor de una cierta correlación positiva entre la adopción de las nuevas tecnologías, la rentabilidad bancaria y la capacidad de generar ingresos.


Esta entrada es un resumen del artículo ‘La nueva tecnología bancaria: aplicaciones, adopción e impacto en banca’, disponible en el número 162 de Papeles de Economía Española: La gestión de la información en banca: de las finanzas del comportamiento a la inteligencia artificial

Comparte esta entrada



Leer más
fronteras-del-big-data-para-el-analisis-economico-y-financiero-en-banca

Fronteras del big data para el análisis económico y financiero en banca

Comparte esta entrada



La irrupción
digital y el avance tecnológico han supuesto una revolución en la sociedad y
en la organización empresarial a la que el sector financiero no es ajeno. Lo
que sigue es el análisis del impacto que el uso de la ciencia de datos y la
inteligencia artificial han tenido en su transformación, en los procesos
internos de las entidad Fronteras del big data para el análisis económico y
financiero en banca

es y en el
servicio al cliente, analizando el marco técnico, competitivo y regulatorio
que delimita la frontera del big data y que será clave en el impacto
sobre la industria de servicios financieros.

El sistema
financiero requiere un extenso y dinámico uso de datos, la principal materia
prima del cambio tecnológico actual. A través de ellos el sector está
cambiando como consecuencia de las nuevas opciones de personalización masiva y
la posibilidad de crear mercados individuales para cada usuario por parte de
múltiples proveedores. La experiencia de otras industrias más avanzadas en el
uso del dato muestra que esta tecnología se ha dirigido menos a diferenciar
precios –aunque sí a reducirlos– y más a proporcionar a los usuarios
información más apropiada, y relevante para sus intereses, concentrándose en
ser más preciso en los objetivos y las recomendaciones al cliente. También
permite una mejor verificación de la información y crear una reputación
digital, clave en el negocio financiero.

«En el sector financiero, la generación de masa crítica alrededor de la información va a ser un elemento de competencia crucial, en el campo de juego que fije la regulación».

Tres son
los pilares para la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos en
el sector financiero: la ética, la regulación y la gobernanza. Solo la
combinación de estos tres elementos permite generar soluciones de valor
añadido, satisfacer al cliente y merecer su confianza, el pilar imprescindible
sobre el que se seguirá desempeñando la provisión de servicios financieros.
A pesar de las grandes oportunidades que ofrece este nuevo entorno de
abundancia de datos, el uso del big data por las entidades financieras
presenta grandes retos, ya que el dominio de estas técnicas requiere contar
con datos masivos y de calidad, pero también talento humano y tecnología
adecuada, además de disponer de un marco organizativo y tecnológico que
garantice la seguridad y disponibilidad de la información y recursos
necesarios para generar valor añadido sin crear nuevos riesgos.
Adicionalmente, existen muchos otros aspectos técnicos, competitivos y
regulatorios que afectan a la capacidad de las entidades financieras de extraer
valor con estas técnicas. Son todos estos cambios los que deberían permitir
que esta tecnología termine generando un aumento de productividad en el sector
cuando se produzcan todas las innovaciones que se necesitan.

La gestión
del dato está alterando los procesos de creación de valor en el sistema
financiero generando la aparición de nuevos servicios y nuevos actores; y
tiene el potencial de cambiar la estructura de la industria. En otros sectores
se ve una tendencia hacia plataformas, donde el efecto de red es vital. En el
sector financiero, la generación de masa crítica alrededor de la información
va a ser un elemento de competencia crucial, en el campo de juego que fije la regulación.

Las grandes masas de datos disponibles hoy día han supuesto un incremento cuantitativo y cualitativo de la información para el análisis social, económico o financiero, así como para el desarrollo de servicios financieros más personalizados e innovadores o la mejora de los procesos que los soportan. Es por ello que las aplicaciones generadas a partir del uso de la ciencia de datos han aumentado exponencialmente en los últimos años, así como el valor añadido que generan, permitiendo (i) entender mejor el entorno en el que se desarrolla el negocio mediante el análisis de dinámicas sociales o tendencias geopolíticas y sus interconexiones con la economía; (ii) generar nuevos indicadores en alta frecuencia que complementan las cifras publicadas por los institutos oficiales de estadística para predecir el ciclo económico; (iii) ajustar nuestra estrategia y oferta comercial a las condiciones económicas; (iv) ajustar nuestra oferta de servicio a clientes en base al análisis de datos, ofreciéndoles información para tomar mejores decisiones, y (v) mejorar la eficiencia y el control de nuestros procesos.

Es
imprescindible, además, una coordinación entre el sector público y privado
para aprovechar el potencial del big data dado que la información de
instituciones privadas puede ayudar a instituciones públicas a mejorar la toma
de decisiones, la formulación de políticas, los servicios públicos o la
eficiencia de los procesos administrativos, como por ejemplo para analizar el
impacto de desastres naturales (terremotos o inundaciones), estudiar la
evolución de enfermedades o epidemias para conocer mejor su diagnóstico y
tratamientos médicos, entender los patrones de desplazamiento para apoyar la
planificación urbana, la seguridad vial y la gestión del tráfico, así como
la protección del medio ambiente.

El futuro del sector financiero hay que enfrentarlo con decisiones que delimiten el marco de acción, las reglas de competencia entre todos los jugadores posibles, y que garanticen la protección del consumidor y la estabilidad financiera, pero que permitan cubrir las necesidades de los usuarios, respetar las expectativas éticas de las sociedades y conseguir un crecimiento sostenible e inclusivo. Como siempre, pero también como nunca, dado el nuevo papel del uso de los datos masivos.


Esta entrada es un resumen del artículo ‘Fronteras del big data para el análisis económico y financiero en banca’, disponible en el número 162 de Papeles de Economía Española: La gestión de la información en banca: de las finanzas del comportamiento a la inteligencia artificial

Comparte esta entrada



Leer más
el-erp-del-futuro:-aplicando-inteligencia-artificial

El ERP del futuro: aplicando Inteligencia Artificial

Con la IA (Inteligencia Artificial), el software empresarial del futuro a corto y a largo plazo no será como lo conocemos ahora. Será algo mucho más. Algo con vida propia.

Y determinadas profesiones tendrán también su ciclo evolutivo. Algunas yendo más allá, otras desapareciendo o modificándose y muchas más surgiendo como nuevas opciones.

Este es el primero de una serie de relatos sobre cómo podrían evolucionar los actuales “ERP’s” en el futuro.

Pongamos en marcha la imaginación y situémonos en un punto evolutivo de la tecnología relativamente cercano, pero no tan lejos como puedas estar pensando. En algo que hoy es trivial, tradicional, al uso, pero que muy pronto será muy distinto.

Resumen I. Visión general.

¡Por fin!, acabo de cerrar la conexión de hoy con mi cliente (por decir algo conocido para ti. Podría ser un pull de conocimientos entrelazados, una nebulosa de nubes de datos, una super concentración de clúster, o una concatenación de Big Data, etc.):

  • He estado modificando los últimos retoques del proceso VIA_1982MD/IA_202x.
  • Se trataba de ajustar un algoritmo clave en un proceso predictivo que ayuda a la toma de decisiones complejas que me ha solicitado este cliente.
  • Estamos en 202x. Mi tarea, mi trabajo, forma parte de las nuevas profesiones que la Inteligencia Artificial ha traído consigo.

Mucho se habló en el pasado de que si la IA iba a eliminar trabajos en el futuro. Lo que puedo decirte es que sí, que ha hecho cambiar, modificar, eliminar algunos, pero ha creado muchos más de los que puedas pensar y otros, de alta cualificación, que sin la IA, no existirían. Muchos como el mío.

Formo parte de una empresa tecnológica que crea soluciones “software” (por hablar de un término que conoces) pero que ya no es como el que tú estés utilizando.

El “software” empresarial, lo que ahora te suena como ERP, ha evolucionado.

Y quien no evolucione en ese campo, ahora, en tu tiempo, dejará de existir en un futuro venidero. No quiero alarmarte, pero con la IA, todo va a cambiar

Nuevas profesiones que vienen con la IA

Mi especialidad es trabajar con algoritmos. Soy un algorithmic architect. Como un programador al uso en tu tiempo.

Pero ahora usamos múltiples tipos de lenguajes algorítmicos matemáticos aplicados a nuestra tecnología que o bien los “escribimos” o los pensamos y trasladamos o los dictamos por voz. Nuestra IA, sabe “escucharnos” y crear o adecuarlos de distintas formas.

Otros colegas me dicen que soy un coach_entrenador en IA, porque al final lo que hago es eso, entrenar la IA de los Sistemas de mis clientes.

Esa inteligencia aplicada a los “ERP” del futuro se basa en el uso del Big Data que genera y/o dispone cada empresa. También en su conexión con el Big Data Global, en las conexiones con múltiples desarrollos de IA en otros campos y sectores, en el uso de una interconexión existente Global y, sobre todo, en usar e introducir el conocimiento y experiencia de cada individuo de esa sociedad/empresa/negocio/cliente, en el Big Data especial y propio, que es el que aporta el “extra” del conocimiento al “ERP” / Sistema que usa cada cliente.

Y a eso me dedico. Para ello necesito conocer muy bien mi herramienta de trabajo, mi plataforma algorítmica para aplicarla al “ERP”/Sistema. Pero sobre todo necesito conocer a mi cliente, sus procesos, conocimientos, experiencias, historial, relaciones, conexiones, etc.

Deja atrás el ERP

Aprende a adaptar tu empresa a un nuevo entorno empresarial en el que la movilidad y las nuevas tecnologías son los protagonistas.

Descarga gratuita

El “ERP”/Sistema que construyo va más allá de lo que ahora conoces

Porque lo de generar facturas, contabilizarlas, generar listados informes, gestionar y ordenar información, vender, comprar, administrar, archivar, etc. Eso, tal como lo conoces, ya pasó, o se hace de otras formas o con otros procedimientos.

Lo que se necesita en la evolución de las soluciones de gestión empresarial, es aplicar la inteligencia y experiencia humana de cada ente o empresa o negocio, a los procesos de su Sistema. Eso junto con toda la información e historial acumulado posible, incluyendo y aplicando la ética, la misión y los valores propios. Y con ello, construir el mejor “software” o solución personalizada, predictiva, autómata, ágil, precisa, anticipativa, ejecutiva, de ayuda, de alta disponibilidad, etc.

Las nuevas generaciones de soluciones empresariales deben alimentarse de los históricos (“Big Data”) de cada empresa y de sus archivos digitales en sus relaciones con todo su Ecosistema empresarial. Deben prever, avanzar, anticipar, evaluar, etc., y mostrar tendencias, predicciones, avisos, pero con su explicación o análisis y ayuda. No vale señalar o marcar, se necesita actuar, ejecutar, decidir.

Es decir, no hay que esperar a obtener un valor de análisis o un dato en concreto, sino en anticiparse a ello, desarrollando, además, la explicación de cada resultado posible, dentro de cada proceso importante o necesario en la gestión interna.

No hay que esperar a. Debo obtener respuestas a, explicación a, ejecución de,  orden de, aplicar la decisión de / a, etc.

Y es preciso ser informado/a antes o durante lo que esté sucediendo. En el momento adecuado definido en el algoritmo

IA, preparara para tomar decisiones

La IA, incluso está preparada para tomar decisiones por nosotros. La entrenamos, la entreno, para que lo pueda hacer incluso sin consultarnos, en aquello en lo que hayamos concertado que se pueda hacer así, dando respuesta a determinados algoritmos de evaluación de situaciones en las que es posible está respuesta desasistida.

Otras veces deberá avisarnos previamente antes de ejecutar, según determinadas situaciones o parámetros.

Pero ya no vale que me envíe un mensaje, como quizás ahora lo recibas tú si tienes una solución que así lo hace. No, no, lo que necesito, es que me avise y además me diga qué decisión tomar (de entre varias si las hay) o si la ha tomado ya y cuál, o que me interprete las consecuencias y significado del mensaje. Y eso que lo pueda obtener en alguno de los dispositivos móviles que pueda estar usando, o mis complementos de vestuario (wearables technology), en mi retina o en mi piel o…, en donde sea posible, en el momento y lugar posible.

En un mundo interconectado en el que los procesos productivos o de servicios están relacionados entre clientes y proveedores de cualquier país o ubicación física o en la nube, las órdenes de compra y venta, gestión de logística, de aceptación de pagos y cobros, de entrega, de liquidación de impuestos, de anticipación en futuros, etc., no depende de si le doy o no a una tecla para entrar un dato, los datos están ahí y se generan siguiendo algoritmos precisos.

Se necesita un sistema vital interno que sienta cada latido del corazón de ese negocio y lo proyecte o ejecute según los parámetros del algoritmo. Sin más.

Se trata de dar “vida propia” a algo que ahora es generado y gestionado desde fuera.

Como ya he dicho al principio, el software empresarial que viene será, debe de ser, algo más. Y yo me dedico a ayudar en eso, a crear ese SISTEMA.

Al final yo soy parte de cada uno de esos algoritmos.

Y esto no acaba aquí. Permanece atento ya que, en próximas entregas, te mostraré detalles de ejemplos prácticos de algoritmos aplicados en los que he participado: desde la evolución en la gestión Contable_Financiera, la logística y la gestion del futuro, o el cómo de lo que llamamos Análisis_Evaluación.

Leer más

Este sitio web utiliza cookies para que usted tenga la mejor experiencia de usuario. Si continúa navegando está dando su consentimiento para la aceptación de las mencionadas cookies y la aceptación de nuestra política de cookies, pinche el enlace para mayor información.

ACEPTAR
Aviso de cookies