Autor: KMG

23 Jun 2022
forecasting e inteligencia artificial

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

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 mover 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!

 

24 May 2022
Data and Analytics para finanzas

Data and Analytics para finanzas: las herramientas que los líderes ya no pueden ignorar

Las herramientas de Data and Analytics para finanzas son cada vez más importantes a la hora de tomar decisiones críticas en los negocios. 

Data and Analytics para finanzas

Gracias a plataformas que impulsan estrategias de Data and Analytics para finanzas, los directores financieros están explorando nuevas formas de obtener información de valor para poder optimizar las operaciones de su área y mejorar la toma de decisiones.

Una estrategia de datos y análisis permite identificar las ineficiencias en los negocios y ayuda a actualizar el flujo de trabajo hacia un modelo ideal. A estas conclusiones ha llegado Gartner a través de una de sus investigaciones recientes.

Al utilizar Data and Analytics para finanzas, se impulsa la minería de procesos, un método que aún se encuentra en etapa exploratoria y que promueve el análisis y la supervisión de determinados procesos empresariales. Esta estrategia puede generar ganancias en muchas funciones e industrias. Concretamente en finanzas, impulsa agilidad en los controles y ayuda a identificar irregularidades como, por ejemplo, una compra realizada fuera del proceso de adquisición establecido.

Según la encuesta de Gartner, en los próximos años habrá una inversión significativa en materia de minería de procesos, como también en procesos automatizados, porque las empresas están comprendiendo el valor agregado que obtienen en sus negocios gracias a estos métodos y tecnologías.

4 tendencias tecnológicas según Gartner

A medida que los datos y su análisis se vuelven más críticos para tomar decisiones correctas y rentables, los directores financieros deben considerar una opción altamente beneficiosa: invertir en tendencias tecnológicas clave que impulsan estrategias valiosas de Data and Analytics para finanzas.

Cuando las empresas comprenden el valor y el papel preponderante de las innovaciones tecnológicas, invierten en ellas y logran grandes avances en la gestión del análisis de los riesgos, que debe ser cada vez más sofisticado y variado. 

En palabras de Richard Ries, vicepresidente de asesoramiento de Gartner, “los directores financieros no pueden darse el lujo de esperar y reaccionar ante las tendencias a medida que maduran”. En este sentido, se vuelve central realizar un monitoreo proactivo que permita experimentar y explotar datos clave, así como la incorporación de tendencias analíticas para responder a las crisis de manera ágil y rentable.

Veamos las 4 principales tendencias tecnológicas de Data and Analytics para finanzas según Gartner. 

1.  El auge de la narración dinámica 

Los directivos de las organizaciones siguen teniendo dificultades para interpretar la información financiera. A pesar de las modernas plataformas de análisis e inteligencia empresarial, la información a menudo carece de contexto y la mayoría de los usuarios no la entiende fácilmente ni actúa en consecuencia.

Las nuevas tecnologías, que implementan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, son capaces de generar de forma dinámica y automática historias de datos personalizados e integrarlos en las aplicaciones de la empresa. Esto facilita el entendimiento adecuado de los datos y reduce el tiempo en procesos manuales. 

2.  Gestión de datos aumentada

Los datos recabados por Gartner muestran que el 54% de las organizaciones financieras todavía tiene dificultades para obtener datos actualizados, completos, consistentes y que reflejen el desempeño real del negocio.

Para sortear este desafío, la gestión de datos aumentada aprovecha el aprendizaje automático y la IA, y permite la automatización de tareas de gestión de datos para manejar grandes flujos de información de forma ágil y basadas en los requerimientos del negocio.

3.  Implementación generalizada de la nube 

A medida que más datos se dirijan a la nube, mayor será el problema de integración y gobierno de la información para los líderes de finanzas. 

Esta tendencia constituye un impulso clave en la optimización de costos, pero requiere de un enfoque holístico y cohesivo que facilite la administración de los datos a medida que se trasladan a la nube.

Las nuevas plataformas de IA y minería de datos pueden mejorar el rendimiento y las capacidades de la gestión de datos en la nube.

4.  Plataformas convergentes de Data and Analytics

Las herramientas de analytics, business intelligence y data science se definen cada vez menos como simples herramientas. La convergencia de estos tres instrumentos crea vínculos más completos y eficaces entre las inversiones en datos y análisis, las prácticas, los procesos y los resultados empresariales clave. Esto, a su vez, acelera la madurez de Data and Analytics, lo que se traduce en una mayor resiliencia y una ventaja competitiva para las organizaciones. 

Para aprovechar estas oportunidades, los equipos financieros deben abordar el estado fragmentado de sus redes de datos y análisis, optando por herramientas compatibles e integradas que garanticen una convergencia constructiva de la gobernanza, anticipen los cambios y faciliten la colaboración en toda la empresa.

KMG, un aliado en Data and Analytics para finanzas

KMG es el aliado perfecto en Data and Analytics para finanzas, ya que agrega inteligencia a los negocios mediante soluciones de analítica avanzada, impulsando decisiones basadas en datos confiables.

A través de nuestras herramientas, las organizaciones financieras pueden transformar su visión estratégica en resultados tangibles, obteniendo ventajas concretas y sólidas al implementar las mejores prácticas de Data y Analytics.

 

Te invitamos a contactarnos para llevar a tu empresa al siguiente nivel.

27 Apr 2022

Gartner Predicts 2022: las estrategias de datos y análisis generan confianza y aceleran la toma de decisiones

Te invitamos a conocer los datos más relevantes de las últimas predicciones de Gartner sobre estrategias de datos y análisis.

Estrategias de datos y análisis según Gartner

En la serie de publicaciones Gartner Predicts 2022 se mencionan los desafíos actuales del análisis de los datos, los obstáculos existentes en materia de uso compartido de la información y la necesidad urgente de definir adecuadamente el valor de negocio de los datos en las empresas.

Además, se brindan las bases para generar una planificación estratégica, demostrando cómo el mercado y el análisis de los datos influyen en los resultados empresariales del futuro.

¿Comenzamos?

El análisis de datos como impulsor de la confianza y la toma de decisiones inteligentes

La incertidumbre y la falta de iniciativas integradas en materia de datos y análisis pueden generar desconfianza en estas soluciones y conducir a fracasos en la toma de decisiones difíciles de superar. Gartner demuestra que la manera de evitarlos se halla en una buena estrategia de análisis de datos.

En este sentido, resalta lo siguiente:

  1. En muchas organizaciones sigue prevaleciendo un enfoque centrado en la tecnología para Data y Analytics, y una incapacidad para definir el valor empresarial de estas iniciativas.
  2. El volumen y la velocidad de los datos, sumados a una mayor complejidad en la toma de decisiones, se han vuelto demasiado complejos para recaer exclusivamente en los humanos. 
  3. Los enfoques aislados y la falta de colaboración para las iniciativas de Data y Analytics en la empresa siguen siendo los principales obstáculos para el éxito de estas propuestas.
  4. Siguen existiendo obstáculos para el intercambio de datos tanto dentro de la empresa como con fuentes externas, a pesar de que es una necesidad empresarial para acelerar el negocio.
  5. De acuerdo a la Sexta Encuesta Anual de Directores de Datos de Gartner, el 72% de los líderes de Data y Analytics impulsan iniciativas comerciales digitales, pero no están seguros de cómo pueden construir una base de datos confiable para acelerarlas.

Para sortear estas complejidades actuales, Gartner propone una serie de recomendaciones a seguir:

  • Centrarse en el valor del negocio, vinculando todas las iniciativas de Data y Analytics con la estrategia global de la empresa y sus objetivos.
  • Mejorar el impacto de la toma de decisiones explorando dónde puede ayudar la automatización en este proceso.
  • Crear confianza en la toma de decisiones basada en datos estableciendo un gobierno conectado de todos los activos de datos de la empresa.
  • Superar los obstáculos para el intercambio de datos fomentando la colaboración y utilizando métricas de confianza automatizadas en todo el ecosistema de datos.
  • Crear una base de datos confiable mediante la creación gradual de prototipos de casos de uso prioritarios que apoyen las iniciativas críticas.

Proyecciones sobre estrategias de datos y análisis 

Al analizar diversas organizaciones y su desempeño en el manejo y análisis de datos, Gartner proyecta algunos supuestos que pueden alcanzarse a futuro partiendo de una estrategia integrada de Data y Analytics:

  • Para el año 2025, el 70% de las empresas públicas que superen a la competencia en métricas financieras clave también declararán estar centradas en los datos y la analítica.
  • Para el año 2025, el 95% de las decisiones que actualmente utilizan datos estarán, al menos parcialmente, automatizadas.
  • Para el año 2026, el 20% de las organizaciones de alto rendimiento utilizarán la gobernanza conectada para escalar y ejecutar sus ambiciones digitales. 
  • Para el año 2026, la aplicación de métricas de confianza automatizadas en ecosistemas de datos internos y externos reemplazará a la mayoría de los intermediarios externos, reduciendo el riesgo de compartir datos en un 50%.
  • Para el año 2025, el 80% de las organizaciones habrán implementado múltiples centros de datos como parte de su estructura de datos para impulsar el intercambio y la gobernanza de datos críticos.

Resultados hallados en las empresas analizadas

Algunos de los resultados más significativos hallados a partir del análisis de las estrategias tomadas por los líderes de las empresas estudiadas por Gartner son los siguientes:

  • Las organizaciones que invierten en datos y análisis como una capacidad empresarial central, que ponen en práctica sus beneficios y que miden e informan de esos beneficios a los inversores, estarán mejor preparadas para competir con las organizaciones que no lo hagan.
  • Los avances en análisis, IA y otras tecnologías digitales han permitido la automatización no sólo de decisiones relativamente simples, como ordenar inventarios, sino también de decisiones más complejas.
  • Una capacidad de gobernanza estratégica entre empresas puede respaldar la gobernanza conectada que mejora la rentabilidad del negocio con decisiones oportunas e inteligentes.
  • Las organizaciones que comparten datos externamente con sus socios generan tres veces más beneficios económicos medibles que sus competidores.
  • Toda empresa debe contar con un entorno automatizado de confianza para alcanzar datos en tiempo real y eficaces.
  • La inteligencia artificial puede ayudar a mitigar el riesgo del uso de datos y los impactos no deseados.
  • Las decisiones que tienen en cuenta el contexto son cada vez más interesantes para las empresas que desean capitalizar los momentos de negocio en un entorno empresarial dinámico y cada vez más complejo.

 

La falta de iniciativas de datos planificadas e integradas generan incertidumbre y suelen  generar resultados distintos a los esperados, afectando la confianza de las organizaciones en estas soluciones. 

Saber dónde y cómo comenzar a implementar una buena estrategia de datos y análisis que realmente incida y acelere la toma de decisiones es clave. 

En KMG llevamos más de 20 años implementando estrategias de datos y análisis confiables que permiten a nuestros clientes obtener insights de negocios relevantes para una acertada toma de decisiones. Contáctanos

24 Feb 2022
equipo de finanzas

Analítica de datos liderada por el equipo de Finanzas: cómo puede cambiar por completo el modelo operativo

El equipo de Finanzas posee un profundo conocimiento de todas las áreas de una empresa. Por eso, potenciado por el uso de la analítica de datos, puede generar grandes cambios que impactan positivamente y de forma transversal a toda la compañía.

Desafíos actuales de las empresas y la ayuda de los equipos de Finanzas

A medida que las compañías suman nuevos procesos digitales, necesitan integrar y acceder fácilmente a los datos que pueden proporcionar información valiosa sobre el rendimiento empresarial.

Si hacemos memoria, la evolución digital no es nueva. Comenzó con un enfoque tradicional que se fue convirtiendo en procesos más eficientes: desde hojas de cálculo en la década de los 80 hasta sistemas de administración de bases de datos y sistemas integrados en la década del 90; servicios web en el 2000; y minería de procesos, visualizaciones y automatización inteligente en la década de 2010. 

Hoy, la experiencia del cliente y las estrategias para potenciarla están llevando a las empresas a enfrentarse a nuevas necesidades vinculadas a la transformación digital masiva: cuanto mayores sean los esfuerzos para mejorar la experiencia, más serán los datos recabados en los sistemas.

Este escenario promueve el uso de tecnología que provea:

  1. Experiencias personalizadas 
  2. Información predictiva en tiempo real
  3. Automatización más inteligente para reducir costos, mejorar la calidad del servicio y fortalecer los controles financieros
  4. Adecuada planificación de recursos empresariales en la nube para facilitar la colaboración y la flexibilidad.  

Los cambios provocados por la pandemia, la necesidad de adaptarse a un contexto de incertidumbre y la consecuente aceleración digital afectaron a todas las áreas de negocio, estableciendo nuevos desafíos en torno a la integración de datos y el uso eficiente de la información

En este contexto, muchas empresas ven en sus equipos de Finanzas los socios estratégicos para potenciar la analítica gracias al conocimiento profundo que tienen de cada área del negocio. 

Cuando las organizaciones logran dotar a los equipos financieros de datos del rendimiento operativo de toda la empresa y acceso a análisis actualizados, el negocio mejora sustancialmente.

Impacto de los equipos de Finanzas en la analítica de datos

Los equipos financieros tienen un rol importante que ocupar en las empresas modernas ya que, acompañados de tecnología inteligente, aumentan las tasas de rendimiento, aceleran el procesamiento y reducen las tasas de error en los procesos transaccionales y en la elaboración de informes, al mismo tiempo que se minimizan los riesgos de fraude.

Esto implica que las áreas de Finanzas, al igual que otras áreas de negocio, se digitalicen para que la función financiera asuma un rol destacado en las empresas. 

¿Cuál es su impacto? Una mejora en la planificación basada en datos en tiempo real que promueva la ejecución de planes, presupuestos y mejores pronósticos a corto y mediano plazo.

Recordemos que los equipos de Finanzas pueden usar los datos de manera eficiente y además, mediante la creación de informes y una planificación financiera consistente, pueden identificar limitaciones o errores en los activos de datos de toda la empresa.

De esta manera, este área cuenta con las capacidades técnicas necesarias y las capacidades comerciales específicas que le permiten calcular índices financieros clave, como el costo e ingreso o el rendimiento del capital tangible.

Esto le confiere la capacidad para proporcionar orientación prospectiva a la compañía acerca de los ingresos, la liquidez y la planificación estratégica.

¿Cómo cambiar por completo el modelo operativo para aprovechar el impacto de los equipos de Finanzas?

Para que los equipos de Finanzas puedan apropiarse de la analítica de datos e impactar en las empresas positivamente, estas deben modificar el modelo operativo que utilizan por una visión holística de los ingresos, los costos, el capital, las ganancias y los riesgos en toda la organización.

Invirtiendo en plataformas tecnológicas implicadas en el análisis de los datos, la automatización y el uso de IA, y basadas en una visión BI liderada por equipos de Finanzas, las empresas pueden alcanzar sus objetivos. De esta manera podrán:

  1. Contar con un análisis predictivo basado en conjuntos de datos enriquecidos que mejorará las capacidades de pronóstico.
  2. Aumentar la rentabilidad reconociendo patrones de éxito. 
  3. Explotar al máximo el potencial de los datos proporcionados por el área de Finanzas y utilizarlos de manera efectiva. 

El cambio fundamental será permitir una mayor participación y dirección conjunta de iniciativas individuales por parte de la función financiera, priorizando la toma de decisiones basada en hechos e impulsada por datos.

Un enfoque holístico e integrado de los datos es crucial para la adecuada planificación y dirección comercial, para optimizar operaciones, aprovechar más oportunidades de venta cruzada y brindar a los colaboradores o clientes el rápido acceso a información útil.

En KMG promovemos que los equipos de Finanzas de nuestros clientes ocupen un rol esencial en la gobernanza de los datos y transformen los negocios. ¿Cómo lo hacemos? A través de soluciones tecnológicas de última generación. Contáctanos.

28 Jan 2022
tendencias tecnológicas

12 tendencias tecnológicas estratégicas para el 2022

Las tendencias tecnológicas de este 2022 marcan la agenda de las empresas que tienen una certeza: para ser rentables y competitivas, deben incorporar tecnología inteligente. Descúbrelas en este informe de Gartner.

Gartner ha publicado un informe exhaustivo que incluye 12 tendencias tecnológicas estratégicas para 2022, que impulsan el futuro digital de los negocios y que permitirán a los CEOs generar crecimiento, digitalización y eficiencia, además de posicionar a los CIOs y a los ejecutivos de TI como socios estratégicos en la empresa.

Las organizaciones están constantemente azotadas por acontecimientos inesperados. Vivimos en un escenario impredecible generado por el surgimiento del COVID-19, seguido por disturbios políticos a nivel mundial y un cambio climático inminente. Todos estos factores influyen en la manera de hacer negocios, y en la digitalización y la inclusión de soluciones tecnológicas inteligentes las empresas están encontrando cómo adaptarse, construir resiliencia y generar valor. 

Ya no hay dudas de que la innovación impulsa estrategias que aceleran el crecimiento organizacional:   

  • Conexiones digitales confiables entre colaboradores y dispositivos en cualquier parte y mediante diversas plataformas digitales.
  • Soluciones para escalar rápidamente la creatividad digital en cualquier lugar.
  • Capacidades innovadoras para acelerar el crecimiento empresarial en el presente y en el futuro.

Las tendencias tecnológicas 2022 que impulsarán los negocios 

A medida que transcurren los años, las empresas deben sortear mayores desafíos. Estos se vinculan a cuestiones de ciberseguridad, manejo de grandes cantidades de datos, feroz competencia en el mercado y la necesidad de tomar decisiones inteligentes y rentables en tiempo real.

Las principales tendencias tecnológicas para 2022 identificadas por Gartner ofrecen el impulso que los negocios necesitan en la actualidad y a futuro para que los desafíos se transformen en oportunidades.

¿Cómo inciden? Generando confianza en las tecnologías, porque promueven una base TI eficiente que maneja datos integrados y en tiempo real fuera y dentro de la nube. 

Además, permiten responder al ritmo acelerado de cambios, utilizando la automatización y la Inteligencia Artificial como activos fundamentales. 

Finalmente, las tendencias tecnológicas para 2022 liberan la fuerza de TI, que permite participación en el mercado y maximiza la creación de valor de la empresa, mejorando sus capacidades digitales.

Top 12 de tendencias tecnológicas 2022

Las tendencias tecnológicas de 2022 ayudarán a las organizaciones a escalar, adaptarse y crecer en un mundo cada vez más competitivo. Te invitamos a conocerlas:

Data Fabric

El tejido de datos proporciona una integración flexible y resistente de datos entre plataformas y usuarios, permitiendo que la información esté 100% disponible en cualquier lugar donde se necesite, independientemente de dónde se encuentren almacenados.

Cybersecurity Mesh

Esta arquitectura integra servicios de seguridad dispares y ampliamente distribuidos, permitiendo que las soluciones de seguridad independientes trabajen juntas para mejorar la seguridad general. Verifica ágilmente y de manera confiable la identidad, el contexto y el cumplimiento de políticas en entornos en la nube y fuera de la nube.

Privacy-Enhancing Computation (PEC)

Las tecnologías que mejoran la privacidad y el procesamiento de datos personales en entornos no confiables también son una tendencia destacada. Mediante ellas, se sortean desafíos cada vez más importantes vinculados a las leyes de privacidad y la protección de datos de los consumidores.

Plataformas nativas de la nube 

Las plataformas nativas de la nube son tecnologías que crean nuevas arquitecturas de aplicaciones resistentes, flexibles y ágiles, mejorando la aceleración digital hacia la nube.

Composable Applications

Estas aplicaciones se crean a partir de componentes modulares (packaged-business capabilities o PBC) centrados en el negocio, facilitando el uso y reutilización del código, lo que acelera el tiempo de comercialización de nuevas soluciones de software y libera valor empresarial.

Decision Intelligence

La integración de datos, el uso de la analítica y la IA permiten la creación de plataformas de decisiones inteligentes para apoyar, aumentar y automatizar las decisiones organizacionales.

Hiper Automatización

La hiper automatización es un enfoque impulsado para identificar, examinar y automatizar rápidamente la mayor cantidad de procesos empresariales y de TI posibles.

AI Engineering

La ingeniería de Inteligencia Artificial automatiza las actualizaciones de los modelos de IA para garantizar valor comercial continuo y una sólida gobernanza.

La Empresa Distribuida

Esta tendencia hace referencia a dos nuevas realidades que toda empresa enfrenta hoy: el trabajo remoto o híbrido que llegó para quedarse y la necesidad de contar con herramientas para sostenerlo. Los consumidores que abandonan las vías físicas de contacto y priorizan las digitales, llevando a las empresas a un modelo virtual first. 

Experiencia Total

Esta estrategia comercial integra la experiencia de empleados, clientes y usuarios en los múltiples puntos de contacto para acelerar el crecimiento de la empresa. Esto impulsa una mayor confianza, satisfacción, lealtad y defensa tanto por parte de los clientes como de los empleados.

Autonomic Systems

Son sistemas que aprenden de sus entornos y modifican dinámicamente sus propios algoritmos en tiempo real para optimizar su comportamiento en ecosistemas complejos. De esta manera, crean un conjunto ágil de capacidades tecnológicas que optimizan el rendimiento y pueden defenderse contra ataques sin intervención humana.

Generative AI

La IA generativa aprende a partir de los datos para generar creaciones innovadoras que son similares a las originales, pero no las repiten. Ejemplo de ello son los videos y los ciclos de I+D en campos que van desde la medicina hasta la creación de productos.

En KMG fomentamos la innovación y aplicamos las últimas tendencias tecnológicas para brindar soluciones inteligentes que impulsan los negocios. Contáctanos y recibe asesoría.