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La inteligencia artificial ha tomado el centro del escenario en Microsoft Inspire 2023, demostrando su impacto transformador en el mundo empresarial. Durante este evento, Microsoft ha presentado emocionantes avances y soluciones basadas en IA, resaltando la importancia de la colaboración y el papel vital de los partners alrededor del mundo para el éxito empresarial. A continuación les contamos algunas de las novedades destacadas que prometen revolucionar: Bing Chat Enterprise: Se lanzó Bing Chat Enterprise, una plataforma de chat empresarial impulsada por IA que ofrece colaboración segura y eficiente. Con protección de datos avanzada y respuestas mejoradas basadas en IA, Bing Chat Enterprise fomenta la creatividad y la eficiencia en el entorno laboral. Bing Chat Enterprise comenzará a implementarse hoy en versión preliminar para organizaciones con licencia para Microsoft 365 sin costo adicional. Microsoft 365 Copilot: Microsoft 365 Copilot proporciona habilidades basadas en IA para aumentar la productividad y obtener respuestas precisas y relevantes. Integrado con las aplicaciones populares de Microsoft, ofrece una experiencia personalizada basada en datos empresariales y contextuales. También se anunciaron nuevas capacidades e inversiones en Azure para aumentar la escala y disponibilidad de Azure Migrate & Modernize, así como el lanzamiento de Azure Innovate en respuesta a las mayores demandas de...

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,...

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