Autor: KMG

28 Nov 2022
tendencias tecnológicas estratégicas

Las 10 tendencias tecnológicas estratégicas de Gartner para 2023

Te invitamos a descubrir las tendencias tecnológicas estratégicas que gobernarán el 2023 y los años venideros de acuerdo con la consultora Gartner.

Tendencias tecnológicas estratégicas 2023

Un nuevo informe de Gartner nos trae las tendencias tecnológicas estratégicas que se posicionarán en el 2023 en las empresas.

La consultora recopila 10 tecnologías útiles que los líderes empresariales deben aprovechar. Conocer estas tendencias permite diagramar una hoja de ruta tecnológica para impulsar el impacto en las estrategias de negocio, que hoy son fundamentales para ser competitivos.

Se trata de tendencias que optimizan los sistemas de IT para una mayor confiabilidad, mejoran la toma de decisiones basada en datos y mantienen el valor y la integridad de los sistemas de inteligencia artificial.

Además, aceleran el ritmo de entrega de productos y permiten la conectividad entre todas las partes, lo que establece un cambio de modelo de negocios que potencia el compromiso de los colaboradores.

Conozcamos las 10 tendencias tecnológicas estratégicas de Gartner para 2023.

1. Sistema inmunológico digital

Un sistema inmunológico digital (DIS) combina prácticas y tecnologías para optimizar la resiliencia, porque ofrece un modelo de acción que prepara a las organizaciones con la finalidad de mitigar riesgos.

Con un DIS, las fallas se convierten en oportunidades de aprendizaje que, a futuro, permiten crear una experiencia superior.

Un DIS se puede llevar a cabo a través de un conjunto de prácticas para mejorar la calidad y la resiliencia de los sistemas críticos para el negocio.

2. Observabilidad aplicada

Consiste en el uso aplicado de datos observables de forma orquestada y con un enfoque integrado en todas las funciones comerciales, aplicaciones, infraestructura y operaciones de la empresa para favorecer la latencia más corta desde acción a la reacción y la planificación proactiva de las decisiones de negocio.

De esta manera, las empresas son más propensas a tomar decisiones de forma ágil y eficaz, utilizando datos valiosos.

Los datos observables están catalogados, diseñados y en capas con comprensión semántica para el contexto comercial.

3. Gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA (AI TRISM)

La Inteligencia Artificial (IA) requiere formas de gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad que los controles convencionales no proporcionan. Esta nueva IA TRiSM (por sus siglas en inglés, AI Trust, Risk and Security Management) cuenta con capacidades que aseguran la confiabilidad del modelo, su seguridad y privacidad.

Esta tendencia proporciona mejores resultados en términos de adopción de IA, objetivos comerciales alcanzados y aceptación del usuario.

4. Industry Cloud Platforms

Crean valor para las organizaciones incorporando servicios en la nube —que tradicionalmente se adquirían por separado— como soluciones pre integradas pero personalizables y relevantes para una determinada industria. Estas pueden aumentar la agilidad de la organización, acelerar la innovación y el tiempo de obtención de valor.

Combinan capacidades de software, plataforma en la nube e infraestructura como servicio (IaaS) para proporcionar soluciones específicas para diferentes industrias verticales. Se basan principalmente en servicios de nube pública, pero ofrecen a los actores de una industria particular una forma más ágil de administrar las cargas de trabajo y acelerar el cambio frente a las necesidades particulares del negocio, datos, cumplimiento u otras de su segmento.

5. Plataforma de Ingeniería

Para ayudar a los desarrolladores, científicos de datos y usuarios finales, las empresas con visión de futuro han sabido construir plataformas operativas que se sitúan entre el usuario y los servicios de respaldo.

Estas plataformas proporcionan un conjunto de herramientas, capacidades y procesos seleccionados por expertos para facilitar el consumo por parte de los usuarios finales.

El objetivo es una experiencia de autoservicio sin fricciones que ofrece capacidades a los usuarios para trabajar con la menor sobrecarga posible y aumentar su productividad, a la vez que hace escalable el delivery.

6. Wireless-Value Realization

La integración de múltiples tecnologías inalámbricas proporcionará una base técnica más rentable, fiable y escalable con reducción de gastos de capital.

Las redes irán mucho más allá de la conectividad pura para convertirse en una fuente de valor para cualquier negocio, se convertirán en una plataforma de innovación digital más amplia.

7. Superapps

Una superapp es una aplicación que proporciona a los usuarios finales un conjunto de funciones principales, junto al acceso a miniapps creadas de forma independiente. La superapp se constituye como una plataforma para ofrecer experiencias de aplicación consistentes y personalizadas.

Es mucho más que una aplicación compuesta o un portal de agregación de servicios, ya que los usuarios pueden activar su propio conjunto de aplicaciones, alcanzando una altamente personalizada y contextualizada experiencia digital en una sola aplicación.

8. IA adaptativa

El valor de la IA operacionalizada radica en la capacidad para desarrollar, desplegar, adaptar y mantener la IA en diferentes entornos en la empresa.

Dada la complejidad de la ingeniería y la demanda de un tiempo de comercialización más rápido, es fundamental desarrollar una ingeniería de IA menos rígida o construir modelos de IA que puedan auto adaptarse.

Así, la IA adaptativa acelera el valor y mantiene la IA alineada con los objetivos empresariales en tiempo real.

Esta tecnología permite realizar cambios y modificar estrategias, modelos o acciones a través del aprendizaje de patrones de comportamiento de experiencias pasadas y alcanzar estas modificaciones en tiempo real.

9. Metaverso

Esta innovación combina múltiples temas y tendencias tecnológicas capaces de proporcionar nuevas oportunidades y desafíos a un amplio espectro de industrias y casos de uso.

Actualmente vemos el metaverso en el intento de las empresas por proporcionar espacios de trabajo virtuales que impulsan mayor compromiso, colaboración y conexión.

10. Tecnología sostenible

Esta tendencia tecnológica estratégica constituye un marco de soluciones que aumentan la eficiencia energética y material de los servicios de IT.

Fomenta la sostenibilidad empresarial a través de soluciones de trazabilidad, analítica, energías renovables y otros; y ayuda a los clientes a ser más sustentables mediante el uso de aplicaciones, software, marketplaces, etc.

¿Listo para comenzar a implementar estas 10 tendencias tecnológicas estratégicas?

En KMG podemos ayudarte.

Somos una empresa innovadora que, desde hace más de 20 años, ayuda a sus clientes a implementar soluciones de Analytics que permiten tomar decisiones inteligentes con impacto relevante para el negocio.

¡Hablemos!

26 Oct 2022
evolución de la cadenas de suministro

La evolución de las cadenas de suministros: la tecnología en las operaciones del futuro

El impacto de la pandemia ha modificado los negocios, el mercado y el mundo. En las cadenas de suministro, permitió detectar las principales vulnerabilidades de algunas áreas. Conocé la evolución de las cadenas de suministros.

El impacto de la pandemia en las cadenas de suministro

La gran evolución de las cadenas de suministros que vemos en estos momentos se debe a la irrupción de la pandemia ocasionada por COVID-19. El inventario y la falta de agilidad eran los dos aspectos más vulnerables de las cadenas de suministros que debieron cambiar.

Previo a este contexto histórico que modificó el mundo por completo, la industria del consumo se había embarcado en un viaje para construir estrategias en las que el enfoque centrado en el cliente fuera prioritario. En el caso de las operaciones de la cadena de suministro, esto se manifestaba en estrategias orientadas a la demanda, en las que el foco estaba puesto en el nivel de servicio, mientras que el costo y el inventario se gestionaban estrictamente para ayudar a garantizar la viabilidad operativa; es decir, asegurar el stock permanente. 

En todos los segmentos de la industria del consumo, los minoristas hacían todo lo posible para garantizar que el producto estuviera «en stock», mientras que los fabricantes de bienes de consumo se aseguraban de que los productos llegaran a tiempo y en su totalidad.

En este contexto, el enfoque constante en satisfacer la demanda de los consumidores ejerció una enorme presión sobre el capital circulante. Al final, los minoristas siguieron enfrentándose al reto de mejorar el inventario, mientras que los fabricantes sufrieron una mayor presión para cumplir con sus clientes minoristas.

En tiempos de pandemia, la volatilidad del mercado se disparó por las nubes, lo que impactó en la industria de consumo de diferentes maneras y expuso con más fuerza aquellas vulnerabilidades de la cadena de suministros que ya se vislumbraban. 

En el caso del inventario, de acuerdo a un informe de IBM, el 54% de los ejecutivos de la industria de consumo indicó la necesidad de reasignar stock en respuesta a la crisis. Por ejemplo, en el caso de los segmentos de la alimentación y los comestibles, siguen experimentando escasez de bienes esenciales, ya que tienen una demanda extremadamente alta. Por el contrario, el segmento de la ropa lidiaba con un exceso de inventario no esencial debido a los cierres provocados por la pandemia.

En términos de agilidad —definida como la capacidad de una cadena de suministro para adaptarse y responder a la volatilidad del mercado—, los segmentos de belleza y comestibles están demostrando una producción y logística flexibles para hacer frente a aumentos inesperados de la demanda. En muchos casos incluso incorporando canales de distribución directa al consumidor.

La próxima evolución de las cadenas de suministros: ¿cuáles serán las prioridades?

A futuro, los datos revelan que la evolución de las cadenas de suministros estará determinada por el  inventario, la agilidad y el costo. Son tres factores prioritarios para seguir alcanzando niveles de éxito en el contexto que atraviesan el mercado y la industria mundial.

Además de nuevas estrategias y acciones que prioricen estos tres factores clave, la tecnología e innovación digital juegan un rol preponderante. Frente a ello, las decisiones de planificación deben estar cada vez más impulsadas por la IA.

Reequilibrar eficazmente los costos y el inventario implica agilidad, lo cual provee a las empresas la capacidad de establecer una cadena de suministro que se adapte y responda a la volatilidad del mercado.

La tecnología en las operaciones del futuro

Hemos mencionado que la pandemia obligó y motivó la evolución de las cadenas de suministros. Las estrategias y acciones deben ser revisadas con una nueva lente, donde la tecnología en analítica de avanzada se torna esencial.

Si bien atender al consumidor es clave, las empresas están entendiendo que la logística requiere la capacidad de adaptarse a los cambios en las demandas modernas y, al mismo tiempo, equilibrar el margen, los gastos y la capacidad de la red de suministro.

Existen cuatro puntos que son fundamentales para seguir evolucionando

1. Reajustar y optimizar los costos detectando y moldeando la variabilidad

Las decisiones de planificación a menudo se toman utilizando pronósticos y planes generados por los sistemas que son luego refinados a través de múltiples capas de suposición humana. Pero, si bien la suposición puede ayudar a compensar la limitación del sistema, también puede convertirse en especulación durante períodos en los que la volatilidad del mercado es elevada.

Por ello, las decisiones deben ser impulsadas por la IA, ya que así es posible equilibrar de forma efectiva y certera los costos y el  inventario de manera actualizada y en tiempo real. 

Además, implementar tecnología como machine learning (aprendizaje automático) permite ahorros de costos y llevar a cabo un uso eficiente del capital de trabajo,lo que posibilita alcanzar los objetivos en semanas y no en meses.

2. Impulsar la flexibilidad y la capacidad de respuesta con una ejecución ágil

Hasta hoy las operaciones siempre se basaron en un modelo de empuje, donde la demanda pronosticada impulsaba la producción programada y su distribución. Pero, dada la reciente volatilidad experimentada por fabricantes y minoristas, el desafío en la producción es lograr una planificación viable a mediano y largo plazo.

El comportamiento del consumidor continúa cambiando la demanda, el ausentismo afecta el rendimiento de las plantas y las cargas de trabajo están exprimiendo la capacidad logística. En este escenario, la ejecución ágil siempre se adapta y responde a los cambios de las demandas actuales.

3. Mejorar el conocimiento con un enfoque renovado en la sincronización del suministro

Es importante que las industrias posean un enfoque renovado de la visión del suministro ya que, en muchos casos, la visibilidad sigue siendo un proceso manual y asincrónico que puede producir discrepancias en el inventario.

Los ecosistemas conectados pueden ayudar a sincronizar la oferta con la demanda

para bienes de primera necesidad, porque la sincronización mejora la capacidad de respuesta a aumentos repentinos de la demanda y reduce el riesgo con fuentes alternativas de suministro. 

4. Jugar a la ofensiva remodelando el viaje de un extremo a otro.

En los últimos años, la transformación de la cadena de suministro digital pasó de ser impulsora de la mejora de las operaciones a convertirse en facilitadora de la estrategia empresarial. 

Para competir en el futuro, las organizaciones deben acelerar o cambiar sus estrategias para fortalecer las dimensiones de agilidad y resiliencia, remodelando su viaje donde los datos se potencien de extremo a extremo.

Sumate a la evolución de las cadenas de suministros agregando inteligencia a tu negocio mediante analítica avanzada. ¿Te interesa conocer más acerca de nuestras soluciones orientadas a la optimización de supply chain? ¡Contactanos!

28 Sep 2022
Planificación del cash flow

¿Por qué es fundamental hacer una buena planificación del cash flow?

La planificación del cash flow permite detectar e impulsar oportunidades de mejora en la gestión del flujo económico. Te invitamos a descubrir sus principales ventajas y aquellas soluciones tecnológicas que fomentan una planificación exitosa.

La importancia de la planificación del flujo de caja

En general, cuando las empresas deciden avanzar con un nuevo proyecto, se concentran en evaluar la rentabilidad del negocio, las oportunidades del mercado, el tipo de cambio y la situación económica general del país, entre otros factores.

Sin embargo, el foco no sólo debe estar puesto en la rentabilidad del negocio sino también en el aspecto financiero de la compañía. Y en ello, la adecuada planificación del cash flow juega un rol preponderante. 

En contextos de incertidumbre como el actual, donde la recuperación post pandémica presenta altibajos y la guerra en Ucrania está impactando a escala mundial, los ingresos por cuentas a cobrar existentes o por ventas planificadas pueden retrasarse o definitivamente no producirse provocando un fuerte impacto en el flujo de caja.

Si consideramos que este flujo constituye uno de los factores más relevantes para lograr el éxito y la competitividad empresarial, su control es central porque evita el riesgo de quedarse sin efectivo para invertir o solventar los gastos. Situación que obligará a la empresa a recurrir al financiamiento externo seguramente a costos elevados por la falta de planificación y la urgencia de la necesidad, y en casos extremos, puede llevar a la quiebra del negocio.  

Lo cierto es que una buena planificación del cash flow permite vislumbrar y evaluar la liquidez de la empresa para así tomar decisiones rentables e inteligentes con información veraz y actualizada.

Herramientas para lograr una buena planificación del cash flow

Actualmente, la planificación del cash flow no es una tarea simple. Esto se debe a que existe una gran multiplicidad de factores que afectan al negocio y que obligan a evaluar diversos escenarios incorporando múltiples variables.

Si bien esta diversa y vasta cantidad de información y de factores influyentes representan una gran oportunidad para las organizaciones, gestionar la liquidez, los riesgos, los desafíos y el cash flow de cualquier empresa, requieren de mucho más que simples hojas de cálculo.

Las herramientas tradicionales suelen ser obsoletas para los tiempos digitales que vivimos donde el auge de generación de datos en diversas plataformas, la transformación digital y las contínuas innovaciones tecnológicas, generan una cantidad de información a una velocidad inaudita.

Por ello, al momento de buscar impulsar una exitosa planificación del cash flow y monitorear el desempeño del flujo económico, las herramientas tecnológicas basadas en la automatización y la analítica avanzada son las mejores soluciones innovadoras para lograrlo.

Gracias a su tecnología intuitiva facilitan la estructuración, planificación y diseño de los flujos, brindando datos relevantes y en tiempo real para que los equipos financieros puedan tomar decisiones estratégicas de negocios.

De esta manera, se alcanzan ventajas importantes que detallamos a continuación:

  1. El trabajo de finanzas se vuelve proactivo.
  2. Se visualizan métricas y datos siempre actualizados.
  3. Se agiliza la planificación y la toma de decisiones inteligentes.
  4. Los registros, el análisis y la elaboración de gráficos se automatizan dejando tiempo libre y de valor para el equipo de finanzas que puede ser destinado a tareas más complejas y necesarias.
  5. Se reducen los errores humanos.

Para concluir, la inversión en herramientas de automatización y analítica avanzada facilitan la planificación del cash flow y, fundamentalmente, promueven la toma de decisiones estratégicas y rentables para el negocio.

De esta manera se logra un salto de calidad hacia adelante en todos los procesos financieros de la compañía, optimizando los recursos, el tiempo y las decisiones económicas.

Contactanos para conocer cómo podemos ayudarte con estos desafíos.

25 Jul 2022

La nueva ola de gestión y análisis de datos

La gestión y análisis de datos es uno de los objetivos primordiales para las empresas modernas que buscan alcanzar la máxima inteligencia en la toma de decisiones. En esta nota, te contamos los cuatro usos más importantes de la nueva ola de gestión y análisis de datos.

El panorama actual de la gestión y análisis de datos

Estamos frente a un conglomerado de eventos que impactan y movilizan el panorama actual de la gestión y análisis de datos que incide en cualquier tipo de empresa, más allá de su tamaño, ubicación geográfica y rubro.

Podemos nombrar múltiples eventos relevantes que aumentan los debates de la gestión y análisis actual de la información: 

  • La expansión acelerada y continua de los datos 
  • La necesidad global de crear nuevas normativas en materia de privacidad.
  • La exigencia por parte de los consumidores en cuanto a una mayor y mejor atención en diversos canales de comunicación.
  • La aceleración del uso de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) que facilitan la automatización del análisis de datos. 

Si bien algunas soluciones específicas han podido abordar algunas de estas preocupaciones, hoy se requiere de una solución más sólida capaz de abordar las necesidades más apremiantes de los datos y del uso de la inteligencia artificial de una empresa.

Para los expertos, la solución radica en la conformación de un tejido de datos o data fabric: una estructura de datos con un enfoque arquitectónico que simplifique el acceso a la información impulsando el autoservicio e integrando la gestión de extremo a extremo. 

De esta manera, las organizaciones pueden maximizar el valor de sus datos al proporcionar la información adecuada, en el momento correcto y en cualquier localización geográfica. 

4 casos de uso para alcanzar una estructura de gestión y análisis de datos eficaz

Existen cuatro casos de uso esenciales para alcanzar una estructura de datos que automatice el descubrimiento, la gobernanza y el consumo de información permitiendo a las empresas utilizar los datos para maximizar su cadena de valor.

1. Integración de datos multi nube

El gran problema de los datos ya no reside solamente en la información ubicada en silos, sino en la gran cantidad de repositorios diferentes en numerosas nubes.

Claramente, más datos brindan mayor oportunidad de proporcionar información precisa y valiosa para la toma de decisiones, mientras que el uso de múltiples nubes permite que los datos se almacenen donde mejor se adapten brindando agilidad. 

Frente a ello, el desafío reside en el uso real de esos datos para el análisis y la gestión.

En la conformación de un tejido de datos, la integración en múltiples nubes tiene como objetivo garantizar que los datos puedan entregarse a la persona adecuada en el momento adecuado. 

2. Gobierno de datos y privacidad

Las leyes de privacidad de datos en muchos países se han promulgado al mismo tiempo que las organizaciones se esforzaban para establecer la calidad de estos, en lugar de focalizarse en el volúmen.

Los componentes de gobernanza y privacidad de la estructura de datos se unen para generar automáticamente una gestión de datos eficiente y sin errores, como podría suceder en el manejo manual. 

De esta forma, se alcanza una gestión más controlada y regulada en base a las políticas de privacidad. De hecho, la gobernanza automatizada del acceso a los datos y la auditoría también contribuyen a una cultura empresarial que comprende el panorama regulatorio y se adhiere a él.

3. Cliente 360

Los consumidores han cambiado como consecuencia de la pandemia, exigiendo más  beneficios e interacciones más cercanas y rápidas que antes.

Las organizaciones que han comprendido esto afirman que la mejora de la experiencia del cliente es su principal prioridad para los próximos años. 

El tejido de datos aborda esta necesidad con una serie de capacidades diseñadas para brindar una visión 360° de cada cliente, permitiendo a las empresas mejorar el análisis, lograr modelos predictivos y tomar decisiones en tiempo real. 

4. ML e IA confiable

La confianza es uno de los activos más importantes que buscan las empresas en materia de gestión y análisis de datos. A medida que la tecnología avanza y el empleo de IA se vuelve cotidiano, las compañías buscan confiar aún más en sus implementaciones digitales.

Un enfoque de arquitectura de datos ayuda a habilitar ML e AI de manera confiable, tanto en lo que respecta al uso de la información -brindando datos de alta calidad que están listos para el consumo de autoservicio-, la generación de modelos y los procesos implementados.  

Te invitamos a explorar a fondo todos los temas de nuestro blog y obtener información valiosa sobre las tendencias en gestión y análisis de datos que optimizan la toma de decisiones impactando en los resultados de negocios. ¡Ingresá ahora!

23 Jun 2022
forecasting e inteligencia artificial

Forecasting en tiempos de incertidumbre: cómo puede ayudar la inteligencia artificial

La pandemia sigue resonando en las empresas, ya que sus consecuencias aún prevalecen: volatilidad económica y del mercado, inflación y aumento de diversos costos, desequilibrios en la cadena de suministro de muchas empresas, entre otras inestabilidades.

A ello se suma la guerra entre Rusia y Ucrania, que impacta negativamente en la economía mundial aumentando el valor de los precios internacionales, principalmente en energía y combustible, lo que tiene un efecto directo en las industrias y empresas del mundo. ¿Cómo combatir estos tiempos de incertidumbre? A través de una combinación muy potente: forecasting e inteligencia artificial.

El forecasting impulsado por la inteligencia artificial se posiciona como la alternativa para hacer frente a un contexto repleto de desafíos, donde la incertidumbre y la inestabilidad son factores preponderantes de la actualidad económica de muchas organizaciones.

¿Cómo ayuda la IA a las empresas? Brindando datos de valor que las acercan a métodos de previsión capaces de prepararlas para el futuro que se viene. Al incorporar nuevas clases de inteligencia, algoritmos e IA de avanzada, pueden realizar planes y pronósticos más acertados. 

Mediante un enfoque de forecasting más inteligente y el impulso de la inteligencia artificial, los líderes empresariales pueden usar datos internos y externos para desarrollar pronósticos precisos y navegar mejor en los peores escenarios.

Forecasting e inteligencia artificial: las ventajas de la analítica predictiva

En solo dos años, el mundo se vio sumergido en un panorama repleto de incertidumbres y en una economía volátil e incierta que ha cambiado la mentalidad de los líderes empresariales.

Cada vez más organizaciones optan por llevar adelante procesos de planificación que las mantengan vigentes en relación con posibles anomalías que pudieran ocurrir en el contexto actual.

Utilizando forecasting e inteligencia artificial, es posible contar con conjuntos de datos que permiten realizar un análisis predictivo sobre las tendencias del mercado y su dinamismo, el comportamiento de los consumidores y la previsión futura de la demanda.

Para entender cómo alcanzar un pronóstico certero basado en estas tecnologías, debemos profundizar en el Machine Learning y la IA, dos activos clave que permiten crear, simular y refinar a gran escala miles de modelos de negocios basados ​​en cambios en los indicadores. 

A través del Machine Learning, las organizaciones pueden hallar el modelo de negocio a implementar con una gran precisión predictiva, lo cual funcionará como guía para realizar pronósticos validados por el mercado a corto, mediano y largo plazo.

Respecto a la IA, el uso más importante en la planificación comercial de las empresas se relaciona con el monitoreo continuo de los cambios del mercado: si las tasas de inflación o las políticas de alivio de un Gobierno cambian, la puntuación de precisión del modelo también cambiará.

De esta manera, la IA y el Machine Learning permiten monitorear de manera constante un modelo de negocios, actualizarlo y refinar su planificación en función de los datos más recientes y en tiempo real.

Una previsión confiable en tiempos de inestabilidad

Forecasting e inteligencia artificial son un combo que brinda una previsión confiable, que permite a las organizaciones impulsar un modelo de negocios que se adapte a los tiempos de inestabilidad, poniendo foco en la mejora del pronóstico de las ventas.

En ello, los datos económicos son sumamente importantes. Incluso, muchas organizaciones recurren a economistas experimentados a la hora de generar información para el modelo de negocios. También lo son los datos respecto de la competencia o sobre los cambios en las preferencias de los usuarios, así como la estacionalidad. 

Lograr un modelo de analítica confiable para la toma de decisiones es posible gracias a la inteligencia artificial. Las plataformas que impulsan la Analítica Predictiva permiten consolidar datos de diferentes fuentes y sistemas, fomentando un análisis robusto y confiable.

De esta forma se logra alcanzar información confiable respecto de indicadores clave, como la optimización de los inventarios de una empresa, las compras a realizar y la alineación de los objetivos

En KMG agregamos inteligencia a tu negocio con analítica avanzada. Podemos entender y demostrar qué impacto concreto se genera en el resultado del negocio con la implementación de nuestras soluciones. ¡Conocelas!