mayo 2023

Durante la conferencia SAP Sapphire 2023, presenciamos una serie de innovaciones en inteligencia artificial (IA) y sostenibilidad que fortalecerán nuestra capacidad como Partner para seguir colaborando con nuestros clientes en su transformación y abordar los desafíos empresariales actuales. Como Partner Gold, estamos entusiasmados de compartir las novedades presentadas en este evento que marcará el rumbo de la industria. En el ámbito de la IA, SAP Business AI se destacó por ofrecer capacidades personalizadas que permiten una interacción más efectiva con los clientes, así como el aumento de la productividad en los procesos de compras y contrataciones. Además, esta innovación facilita la identificación de talento cualificado, lo cual es fundamental para el éxito de las empresas en un entorno competitivo. La alianza con Microsoft  Esto representa un paso significativo en el compromiso de SAP con la innovación y el impulso de la transformación empresarial. A través de la colaboración con la API del servicio Azure OpenAI y la integración de soluciones como Microsoft Copilot 365, SAP garantiza el acceso a potentes modelos de lenguaje basados en IA generativa, lo que permite establecer nuevas experiencias y estrategias para atraer a potenciales clientes. La colaboración también agiliza los procesos de contratación, aprendizaje e integración de soluciones...

Es común para las empresas buscar optimizar costos y maximizar ganancias, es por ello que recurren a los datos para lograr realizar este tipo de análisis y determinar los puntos en los cuales pueden realizar ajustes para lograr los objetivos. En el caso de empresas de retail o CPG un punto en el cual pueden buscar optimizar costos es en la gestión del stock de sus productos. En el pasado se recurría al conocimiento de los vendedores y de estos respecto a sus clientes para lograr esto, sin embargo, en la actualidad se puede buscar, a través de los datos, realizar análisis óptimos que nos lleve a resultados más acertados. En el siguiente gráfico de nuestro modelo podemos observar una comparación entre el valor real que poseemos en nuestro histórico de datos versus el pronóstico que realiza el modelo. Contando con información básica como tipo de producto, cliente, ruta o sucursal, periodicidad de compra, etc., dentro de nuestra base de datos, podemos realizar; a través de analítica tradicional, el análisis de lo ocurrido y, a través de analítica avanzada, podemos realizar predicciones de demanda de productos que nos lleven a determinar un stock optimizado para cada cliente, con base incluso en variables como estacionalidad, región, etc. Nuestro modelo se entrena con,...

CURSO BIG DATA NIVEL 1

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