Qaleon
La dinamización de la economía en la era de los datos y la IA
Fecha de publicación
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La llegada de la COVID-19 ha acelerado las tendencias en el mundo laboral y empresarial, marcado por un claro impulso del proceso de digitalización en las empresas, para convertirlas en estructuras más flexibles y dinámicas gracias al desarrollo de la tecnología.
La transformación digital tiene ventajas innegables para las empresas desde el punto de vista del negocio, ya que permite acelerar y optimizar procesos, obtener una mayor productividad y ahorro de costes, permitiendo, por tanto, ampliar su mercado sin aumento de recursos, y cubrir de forma más efectiva las necesidades de los clientes, así como de la gestión del talento en todas sus dimensiones. El teletrabajo ha funcionado, y la mayoría de las empresas lo han implementado como una dinámica más en sus procesos organizativos y operacionales.
“Actualmente nos movemos en un concepto del futuro del trabajo más líquido, muy relacionado con la modernidad líquida que acuñó el sociólogo Zygmunt Bauman, que hace referencia a la volatilidad del mundo actual. En el impulso de la transformación digital ganan peso factores como la formación continua, el flex-office e inteligencias tecnológicas como la Inteligencia Artificial que ayudan a optimizar procesos existentes, mejorar procedimientos y automatizar tareas tanto físicas como cognitivas”, explica Maria J. Alonso, CEO de Qaleon.
Qaleon es una empresa de soluciones tecnológicas y de negocio especializada en Inteligencia Artificial y Business Intelligence, de capital 100% español y creada con recursos propios. Desarrolla proyectos a medida para clientes y tiene soluciones propias para diversos sectores y necesidades que ayudan a las empresas en todo su proceso de transformación digital para seguir siendo competitivas en un entorno cambiante.
El valor añadido de los modelos predictivos en las empresas
En el ámbito empresarial, los modelos predictivos explotan los patrones encontrados en los datos históricos y transaccionales para identificar riesgos y oportunidades en las unidades de negocio. El análisis predictivo engloba una serie de técnicas estadísticas de minería de datos, modelización predictiva y machine learning que analizan hechos actuales e históricos para hacer predicciones sobre acontecimientos futuros o desconocidos, porque no son intuitivos sino auténticos descubrimientos de relaciones antes no identificadas.
El análisis de datos es una de las inversiones que más ha crecido recientemente en las empresas porque proporciona información relevante para la toma de decisiones, la reducción de costes y el incremento de las ventas de muchos negocios, pero el verdadero valor viene con la Inteligencia Artificial y el análisis predictivo, ya que a través de los datos se puede llegar a hacer un análisis de la tendencia y, de manera no inducida, encontrar de modo autónomo patrones de repetición que ayudan a las empresas a anticipar escenarios y poder tomar decisiones de manera acertada como la evaluación del riesgo, la detección de anomalías en la fabricación, de posibles desvíos en la producción, o en determinadas operaciones del tipo que sean.
“En plena revolución de la industria 4.0, la implementación del análisis predictivo mediante la Inteligencia Artificial está siendo un factor determinante en el mantenimiento predictivo de las máquinas, produciendo un ahorro en los costes de casi un 70%, gracias a la capacidad para determinar el estado de una máquina en servicio, lo que le permite estimar cuándo se debe realizar el mantenimiento de manera planificada, permite prevenir fallos inesperados de la maquinaria, ya que en todo momento poseemos información puntual de la misma, reduce los tiempos de inactividad de las instalaciones, evita pérdidas de producto en curso, ante una parada propone mantener otro equipo que tuviese plazo próximo, optimizando el uso de esa parada y por tanto favorece la eficiencia de costes”, comenta Alonso. Todo ello conlleva un impacto no solo en el negocio sino en la sostenibilidad de cualquier industria que permite cumplir con los criterios del European Green Deal.
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