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Synthesio revela 5 pasos a realizar antes de adoptar tecnología de IA y Machine Learning

La compra de Software as a Service requiere de tiempo y estrategia. Tiene mucho que ver con los objetivos de la corporación y muy poco con “la moda”

Jueves 6 de Octubre 2022

La inmensa cantidad de datos que reúnen las corporaciones tiene abrumadas a las altas gerencias. La toma de decisiones debe ser ágil y eficaz, sin las herramientas adecuadas la data puede significar más un problema que un aporte. Los datos están en el centro del plan estratégico de cualquier organización. Las métricas se encuentran en el punto nuclear de la toma de decisión. Su relevancia aumenta en el mismo ritmo en que se dificulta su óptimo procesamiento. ¿Qué hacer?

El viaje de adquirir tecnología de IA

La adopción de herramientas que analicen o realicen los procesos con inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático se ha convertido en una urgencia. Muchos mencionan esta adopción como algo simple de ejecutar. En Interlat Digital Enterprise el acompañamiento es clave para lograr el éxito. Un plan estratégico debe ser la brújula que lleve a buen puerto tu proyecto particular.

La marca Ipsos, creadores de la solución Synthesio, ofrece 5 elementos cruciales para tomar en cuenta antes de adquirir algún tipo de Servicio SaaS, en ellos nos apoyamos.

Bancolombia es un ejemplo de la importancia de realizar gobernanza de datos a través de herramientas SaaS. Sus acciones los llevaron a ganar en Los Premios #LatamDigital by Interlat Digital Enterprise. Mira el video aquí.

5 pasos antes de adoptar tecnología Soluciones SaaS

1. Entienda el valor que aporta a los procesos corporativos

Es crucial que los departamentos de producción, adquisición de suministros y tecnología estén perfectamente alineados. El objetivo de la adquisición SaaS tiene que estar establecido y compartido por todos los actores internos. En especial, se debe analizar qué beneficios traerá a los clientes. ¿Reducirá acciones en los procesos de producción? ¿Potenciará la calidad? Más importante aún: ¿el equipo entiende a dónde se quiere llegar?

 

2. Detección de posibilidades

Observar los procesos tecnológicos desde diversas perspectivas es fundamental. Por lo general, las personas se limitan a responder ante el problema actual. Las corporaciones deben mirar el alcance y conocer diferentes puntos de vista. La automatización de tareas básicas y repetitivas puede aportar gran valor. Se tienen que realizar preguntas como: ¿Qué solución SaaS podría ser útil para ello?, ¿Qué proceso se puede potenciar? ó ¿Es útil para el análisis de conjunto de datos, el análisis de patrones, detectando anomalías o tendencias?

3. Profundice en el Machine Learning

Entender la tecnología que le haría ágil los procesos es clave. Debe mirar el servicio SaaS y encontrar en él el recurso que le funciona a su marca. El aprendizaje automático es un campo en plena evolución con grandes posibilidades. Tiene diferentes capacidades y áreas de aplicación. Sea ágil para adaptarse a la rapidez y variabilidad del ecosistema industrial actual.

4. Centralice sus datos

Tener un acceso fluido, estable y organizado a los datos que rodean los procesos es fundamental. Existen infinidad de soluciones SaaS que ofrecen diferentes tipos de análisis de datos, como Synthesio que obtiene la información de los canales digitales, los estructura y los muestra en dashboard de alto rendimiento.

5. Trabajo Híbrido: máquina/humano.

La integración de una IA y el análisis humano genera resultados brillantes. Es una realidad que avanza cada día. No hay retorno en este camino, los empresarios deben buscar la forma en que mejor funciona en su plan de negocios particular. Oriente sus esfuerzos a que su potencial humano y tecnológico avance como uno. Los bot y la asistencia humana debe ser usada con fino alineamiento para obtener el máximo rendimiento de ambos  baluartes.

Para conocer más sobre análisis de datos en canales sociales, revise la Infografía: Tres pasos para un buen Social Listening

Avanzar requiere de la toma de decisiones consciente. Antes de seguir las promesas de sistemas que el equipo no comprende bien. Se debe analizar, estudiar y buscar el mejor acompañamiento.

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