Microsoft AI: Integración en negocios y usos empresariales.

Microsoft AI: Integración en negocios y usos empresariales.

La voluntad de que los datos se integren con mayor velocidad y las actualizaciones de todo tipo de datos integrados a procesos puedan realizarse en tiempo real está llevando a todas las nubes a ofrecer su tecnología en IA con más capacidades. Esta velocidad de integración de datos no se puede desligar de los análisis y de la comprensión aumentada de los análisis; estos últimos son los que impulsarán los desarrollos, las mejoras y las innovaciones en todas las Empresas.

Las Empresas que decidan migrar al Cloud, Infraestructuras y Sistemas, se encontrarán con avances considerables y múltiples opciones en la nube. La Arquitectura Cloud Nativa junto a Microsoft AI ayudarán a escalar flujos de trabajos eficientes a gran velocidad con accesos desde cualquier lugar.
 

En un momento en que crear valor diferencial de servicios y productos es más difícil y en un entorno digital ilimitado en el que la omnicanalidad mixta será importante, las Empresas tomarán sus decisiones en base al Cloud que les ofrezca "más con menos": más capacidades, rentabilidad, inteligencia y seguridad. 

Dada la magnitud de oferta, la Compañías tendrán que impulsar estrategias diferenciadoras escogiendo aquellas tecnologías que las ayuden a obtener modernización diferencial, beneficios claros y retornos: Microsoft IA puede ofrecer un punto de inflexión en la creación de Innovaciones diferenciadoras y retornos de inversión TI.

Microsoft Cloud llegó segmentado por actividad e industria lo que significa que abarca desde su punto de partida de “más para añadir con menos”; ahora llega aumentando la rapidez de mejorar procesos con datos con herramientas de IA de uso fácil que ayuden a potenciar innovaciones con Machine Learning, Deep Learning o Digital Twins, entre otras tecnologías, en situaciones y escenarios complejos, mientras se simplifican trabajos con Arquitecturas nativas y Desarrollos específicos en entornos digitales, reales y mixtos. 

Los datos y análisis aumentados para la obtención de nuevos conocimientos, que generen cambios beneficiosos en los procesos de gestión empresarial, serán algunos de los usos más relevantes del despliegue estratégico de la Inteligencia Artificial en los negocios y sus usos prácticos empresariales. 

  1. Inteligencia Artificial como parte estratégica de Conocimiento. A mayor velocidad, mayor capacidad de generar acciones estratégicas con el flujo de conocimiento gracias a los Análisis de datos integrados. Unos datos derivados (los que se desprenden de la operativa real) y otros datos sintéticos (los que se desprenden de modelos o simulaciones digitales) que por la velocidad en la que van a generarse e integrarse pueden contener errores o informaciones falsas. Por tanto y principalmente, las empresas deberán integrar la experiencia de sus recursos en conocimientos de negocio de cada área y analítica avanzada e integrar sus Data Drivers para evitar generar análisis equivocados que las lleven a cometer desafortunadas decisiones.
     
  2. Apps de Negocio como parte estratégica de Innovación. Los desarrollos Low- Code o No- Code para crear Innovaciones rápidas de un modo menos costoso y más sencillo pueden ayudar a las Empresas a la generación de datos que ahora mismo desconocen para luego integrar en sus análisis los datos que puedan obtener de sus aplicaciones. Las Apps de Negocio, dada la necesidad de ofrecer mayor conectividad y omnicanalidad se verán como las herramientas "más cómodas" para obtener información relevante al mismo tiempo que innovaciones continuas, aumentando el valor tanto de la información que obtengan como de la innovación que hayan integrado.

     
  3. Monitorización y defensa como parte estratégica de la Confianza. Los usuarios quieren obtener fiabilidad, dar visibilidad a la Ciberseguridad y hacerles copartícipes de su propia seguridad es una buena idea de marca. Las Organizaciones deben ser más transparentes en el tratamiento de los datos sensibles de los usuarios integrando políticas de transparencia en el uso de estos datos en las herramientas que utilizan para interactuar.

     
  4. Armonización y transparencia como parte estratégica de la Ética. Infraestructuras, Plataformas, Aplicaciones, Dispositivos, Sensores y Conectores deberán garantizar la transparencia y ética en el uso de datos. Las prácticas de ética asociadas a la actividad global que realiza cada negocio, visibilizando la seguridad de la información que generan proliferarán de modo que los usuarios junto a las interacciones que hagan obtengan más Confianza y la Organización más proyecciones para escalar innovaciones inteligentes con los Datos que manejan.

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