Cuando pensamos en Inteligencia Artificial (IA) nuestra mente configura una imagen fuertemente mediatizada por la influencia de la ciencia-ficción: robots con un intelecto parecido al humano, humanoides capaces de realizar tareas cognitivas complejas...

Prefiguraciones de este tipo son las que tradicional y comúnmente asociamos a la Inteligencia Artificial; sin embargo, la realidad poco tiene que ver con ellas, o al menos no las concreciones más actuales de la tecnología IA, focalizada en el diseño y desarrollo de sistemas capaces de racionalizar datos e informaciones, acumular experiencia y tomar ciertas decisiones (eso sí, como veremos, limitadas) sin intervención humana.

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La inteligencia empresarial se apoya en el social media analytics para optimizar el impacto de las campañas de marketing, conocer el grado de aceptación tras el lanzamiento de un nuevo producto o saber, de primera mano, cuál es la impresión que la marca produce en los consumidores y usuarios.

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Los resultados de big data analytics se reducen, muchas veces, a una cuestión de calidad. En este sentido, es el modelo de datos donde reside el potencial necesario para asegurar la idoneidad de la toma de decisiones, pero debe implementarse en condiciones óptimas ya que, de lo contrario, podrían poner trabas al negocio en vez de apoyarlo.

No siempre se logran los resultados esperados, ya que los sistemas e interfaces a menudo requieren un gran esfuerzo en lo relativo a su construcción y mantenimiento y la calidad debe asegurarse en todo momento en el proceso de data modelling. Pero, ¿dónde residen las principales dificultades?

 

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El balanced scorecard ofrece muchas posibilidades a las empresas que tienen la habilidad de saber cómo aprovecharlas. Controlar el rendimiento, mejorar resultados o gestionar el cambio son sólo algunas de las opciones que se abre ante quienes cuentan con la herramienta adecuada y el expertise necesario para no quedarse en la superficie.

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Cuando usamos la palabra modelos predictivos en un entorno de análisis, nos estamos refiriendo a una representación de la realidad basada en un intento descriptivo de relacionar un conjunto de variables con otro. El análisis predictivo reúne gestión, tecnologías de la información y modelado, orientándose al trabajo con grandes volúmenes de datos y con el objetivo de contribuir al éxito en los negocios.

 

Créditos fotográficos: istock castillodominici 

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Es imposible negar el papel que las empresas han desempeñado en el espectacular desarrollo que las tecnologías de la información y la comunicación han experimentado en los últimos años; sin embargo, sí es posible (y conveniente) matizarlo.

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Ciertamente, a nadie se le escapa que el cometido del BI es, en última instancia, apoyar la toma de decisiones en el contexto organizativo de una empresa, corporación o institución. Un fin último que tiene consecuencias ampliamente conocidas: minimización de los riesgos, mejora de la competitividad, aprovechamiento de oportunidades... y que requiere abarcar, a un mismo tiempo, áreas tan amplias y complejas como la gestión de datos o la planificación estratégica de la compañía.

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La comunidad científica y los expertos en el desarrollo de soluciones TI hace tiempo que trabajan en lo que se ha convenido llamar «computación neuronal», o «redes neuronales artificiales», una nueva tecnología que pretende desarrollar sistemas artificiales que imiten la composición de las redes neuronales del cerebro humano, capaces de llevar a cabo sus funciones más básicas.

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Cada vez falta menos para la plena entrada en vigor de la nueva normativa europea para el sector de los seguros y reaseguros, Solvencia II, con el pistoletazo de salida definitivamente establecido el 1 de enero de 2016.

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