Y no es solo el auge de la Inteligencia Artificial lo que apura la necesidad de capacitación. Son muchas las tecnologías que las empresas deberían estar aplicando, y que por cierto las ayudarían a ser más competitivas y eficientes, pero que no han podido absorber por el rápido avance que han tenido.
El CRM es un claro ejemplo de tecnologías que no han sido aplicadas por todas las empresas y claramente representan un avance en la digitalización y adquisición de nuevas habilidades en el uso de bases de datos de clientes.
Empresas de todos los tamaños aun no administran sus bases de datos a través de un CRM, una tecnología que tiene sus inicios en los años ´70.
Ni hablar de la Inteligencia Artificial, cuyos avances están ocurriendo a la velocidad de la luz y cuyas perspectivas de cambios globales impactarán el mundo del trabajo, queramoslo o no.
En este artículo exploraremos algunos aspectos de las capacitaciones que es urgente para las empresas considerar hoy.
La IA y el machine learning son esenciales para automatizar procesos, analizar grandes volúmenes de datos y mejorar la toma de decisiones. Estas tecnologías proveen a las empresas de un poder extraordinario en la generación de contenido nuevo, elaborado en tiempo record y en la gestión de grandes volúmenes de datos.
Los empleados deben capacitarse en el uso de herramientas y plataformas de IA, tanto para generar texto, imagen, audio, video, presentaciones, sitios web, cursos, estudios de mercado y benchmarking, capacitación y un sinnúmero de áreas en la cual la IA puede aligerar el trabajo y ayudar en la generación de contenido atractivo y de bajo costo.
En este mismo campo, está Machine Learning.
El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (Análisis predictivo) Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.
Imagina obtener una analítica precisa de personas yendo a un estadio. Saber cuantos entraron, cuantos eran hombres y cuantas mujeres, cuantos niños, cuantos se colaron, cuantos compraron poleras, en qué horarios...los datos están ahi y medirlos es un desafío que proveería información.
Por otro lado, imagina un dispositivo que escanea tu organismo y predice si tendrás una enfermedad. Creelo, esta tecnología ya se está desarrollando.
Con el aumento de las amenazas cibernéticas, es fundamental que las empresas inviertan en la capacitación de su personal en prácticas de ciberseguridad. Esto incluye la protección de datos, la gestión de incidentes y la implementación de políticas de seguridad robustas.
La ciberseguridad no es un tema nuevo. Sin embargo, las empresas suelen ser laxas en la administración de datos confidenciales que podrían ser mal usados.
La computación en la nube, o cloud computing, es un servicio que permite acceder a recursos informáticos a través de internet, sin necesidad de comprar o mantener una infraestructura física.
La computación en la nube permite a las empresas almacenar y acceder a datos y aplicaciones de manera flexible y escalable. Capacitar a los empleados en el uso de servicios en la nube, como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, es crucial para optimizar los recursos y mejorar la eficiencia operativa.
El blockchain no solo se aplica a las criptomonedas, sino que también tiene aplicaciones en la trazabilidad de la cadena de suministro, la verificación de identidades y la seguridad de los datos. La formación en esta tecnología ayudará a las empresas a implementar soluciones innovadoras y seguras.
El Registro Civil de Chile ha sido pionero en el uso de la tecnología de Blockchain, al estudiar la incorporación del escaneo del iris, tecnología creada por World Coin. Esto creará un registro fiable, que impactará significativamente actividades comunes como las compras en linea, las actividades bancarias y el acceso a servicios de distinto tipo.
Esta tecnología aligerará trámites y permitirá que la cédula de identidad pase a la historia. Además convertirá a Chile en pionero en el uso de esta tecnología en instituciones públicas.
El IoT conecta dispositivos y sistemas, permitiendo la recopilación y análisis de datos en tiempo real. La capacitación en IoT es esencial para mejorar la eficiencia operativa, el mantenimiento predictivo y la creación de productos y servicios inteligentes.
El Internet de las Cosas (IoT) está revolucionando la forma en que las empresas operan, proporcionando una serie de beneficios que van desde la eficiencia operativa hasta la creación de nuevas oportunidades de negocio. A continuación, se describen algunas de las principales ventajas del IoT para las empresas:
Mejora en la Eficiencia Operativa: El IoT permite a las empresas monitorizar y controlar equipos y procesos en tiempo real. Los dispositivos conectados pueden proporcionar datos sobre el rendimiento, el uso y el estado de los equipos, lo que permite optimizar las operaciones, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia general.
Mantenimiento Predictivo: Con el IoT, las empresas pueden implementar programas de mantenimiento predictivo, donde los sensores monitorean continuamente el estado de los equipos y predicen fallos antes de que ocurran. Esto no solo reduce los costos de mantenimiento, sino que también minimiza las interrupciones en las operaciones.
Gestión de la Cadena de Suministro: El IoT ofrece visibilidad en tiempo real de toda la cadena de suministro, desde la producción hasta la entrega. Los sensores y dispositivos conectados pueden rastrear la ubicación, la temperatura, la humedad y otras condiciones de los productos en tránsito, asegurando la calidad y la puntualidad en las entregas.
Optimización del Uso de Recursos: El IoT ayuda a las empresas a gestionar mejor el uso de recursos como la energía y el agua. Los sistemas inteligentes pueden ajustar automáticamente el consumo en función de la demanda, reducir el desperdicio y mejorar la sostenibilidad.
Mejora en la Toma de Decisiones: El IoT proporciona datos en tiempo real que pueden ser analizados para obtener insights valiosos. Esto permite a las empresas tomar decisiones informadas y rápidas, mejorar la planificación y la previsión, y responder de manera más ágil a las condiciones cambiantes del mercado.
Nuevas Oportunidades de Negocio: El IoT abre la puerta a nuevos modelos de negocio y fuentes de ingresos. Por ejemplo, las empresas pueden desarrollar productos y servicios inteligentes que se conecten a la red IoT, ofreciendo soluciones innovadoras y personalizadas a sus clientes.
Mejora en la Experiencia del Cliente: El IoT permite a las empresas ofrecer una experiencia de cliente más personalizada y mejorada. Los dispositivos conectados pueden proporcionar información sobre el comportamiento y las preferencias del cliente, lo que permite a las empresas adaptar sus productos y servicios a las necesidades específicas de cada cliente.
Seguridad y Protección Mejoradas: Los sistemas de seguridad basados en IoT pueden monitorizar continuamente las instalaciones y los activos de una empresa, detectando y respondiendo a posibles amenazas en tiempo real. Esto mejora la seguridad física y digital de la organización.
Automatización de Procesos: El IoT permite la automatización de procesos rutinarios y repetitivos, liberando a los empleados para que se concentren en tareas más estratégicas y de mayor valor. Esto no solo aumenta la productividad, sino que también mejora la calidad del trabajo.
El Big Data y el análisis de datos han revolucionado múltiples sectores, permitiendo a las organizaciones extraer valor de grandes volúmenes de datos. A continuación, se describen algunas de las principales aplicaciones del Big Data y el análisis de datos en diversas industrias:
1. Marketing y Ventas
Segmentación de Mercado: Analizar grandes conjuntos de datos para identificar segmentos de clientes con características similares y crear campañas de marketing dirigidas.
Personalización: Ofrecer experiencias personalizadas a los clientes basándose en sus comportamientos y preferencias analizadas a través de datos.
Análisis de Sentimientos: Utilizar análisis de texto y procesamiento de lenguaje natural para comprender las opiniones de los clientes sobre productos y servicios.
2. Salud y Medicina
Medicina Personalizada: Analizar datos genómicos y clínicos para desarrollar tratamientos personalizados para pacientes individuales.
Detección de Enfermedades: Utilizar algoritmos de aprendizaje automático para detectar patrones en los datos de salud que puedan predecir enfermedades.
Optimización de Operaciones Hospitalarias: Mejorar la gestión de recursos, tiempos de espera y planificación de personal mediante el análisis de datos operativos.
3. Finanzas y Banca
Detección de Fraude: Implementar sistemas de análisis en tiempo real para detectar transacciones fraudulentas basadas en patrones inusuales.
Gestión de Riesgos: Analizar grandes volúmenes de datos financieros para evaluar y gestionar riesgos de crédito y mercado.
Modelos Predictivos: Utilizar análisis predictivos para prever tendencias del mercado y tomar decisiones de inversión informadas.
4. Retail
Gestión de Inventarios: Utilizar análisis de datos para optimizar niveles de inventario, reducir costos de almacenamiento y evitar desabastecimientos.
Análisis de Clientes: Estudiar comportamientos de compra para mejorar la disposición de productos y crear estrategias de precios efectivas.
Mejora de la Experiencia del Cliente: Analizar datos de interacciones de los clientes para mejorar la atención al cliente y la satisfacción general.
5. Telecomunicaciones
Optimización de Redes: Utilizar análisis de datos para mejorar la gestión y el rendimiento de las redes de telecomunicaciones.
Retención de Clientes: Identificar patrones de comportamiento que indiquen la probabilidad de que un cliente se vaya, permitiendo la implementación de estrategias de retención.
Desarrollo de Nuevos Servicios: Analizar las tendencias del uso de servicios para innovar y desarrollar nuevos productos que satisfagan mejor las necesidades de los clientes.
6. Manufactura
Mantenimiento Predictivo: Utilizar datos de sensores y análisis para predecir y prevenir fallos en equipos, reduciendo el tiempo de inactividad.
Optimización de la Producción: Analizar datos de producción para mejorar la eficiencia y reducir los costos operativos.
Calidad del Producto: Implementar análisis de datos para monitorizar la calidad de los productos y reducir defectos.
7. Logística y Cadena de Suministro
Optimización de Rutas: Utilizar análisis de datos para planificar rutas de entrega más eficientes y reducir costos de transporte.
Gestión de la Cadena de Suministro: Monitorizar y optimizar todos los aspectos de la cadena de suministro, desde la adquisición de materias primas hasta la entrega final al cliente.
Previsión de la Demanda: Analizar datos históricos y de mercado para predecir la demanda futura y planificar la producción en consecuencia.
8. Gobierno y Sector Público
Políticas Públicas: Analizar grandes conjuntos de datos para desarrollar y evaluar políticas públicas más efectivas.
Seguridad Pública: Utilizar análisis de datos para prevenir el crimen y mejorar la respuesta de emergencia.
Transparencia y Rendición de Cuentas: Mejorar la transparencia gubernamental y la rendición de cuentas mediante la publicación y el análisis de datos públicos.
9. Educación
Análisis de Rendimiento Académico: Utilizar datos para monitorizar y mejorar el rendimiento de estudiantes y la efectividad de los programas educativos.
Personalización del Aprendizaje: Desarrollar programas de aprendizaje adaptativos basados en el análisis de datos de los estudiantes.
Gestión de Recursos: Optimizar la asignación de recursos en instituciones educativas mediante el análisis de datos operativos y financieros.
10. Energía y Medio Ambiente
Gestión de Energía: Utilizar análisis de datos para mejorar la eficiencia energética y reducir el consumo.
Monitoreo Ambiental: Analizar datos ambientales para monitorizar la calidad del aire y el agua, y prever desastres naturales.
Energías Renovables: Optimizar la producción y distribución de energías renovables mediante el análisis de datos de generación y consumo.
La capacitación en nuevas tecnologías no es solo una tendencia, sino una necesidad estratégica para el éxito y la sostenibilidad de las empresas en el futuro próximo.