Estudio Findasense
Las principales tendencias que se refuerzan este año son: la automatización de procesos en real time; la IA colaborando con sensibilidad humana; y la importancia de las bases de datos que optimizan el Big Data, según un informe presentado por Findasense.
En cuanto a la automatización de procesos en real time el informe destaca que es factible aplicar automatizaciones en la mayoría de los campos; en algunos totales y en otros parcialmente. Por ejemplo, en reportes periódicos. Las automatizaciones ahorran mucho tiempo y ayudan a minimizar el trabajo manual y monótono. Un gran beneficio que pueden traer las automatizaciones a las marcas es el real time. Acceder a procesos automatizados para visualizar datos en tiempo real, lo que permite a las marcas tomar decisiones y pensar accionables en el acto. Conectar plataformas de social media management como Sprinklr con visualizadores de datos como Power Bi para automatizar la captura y visualización de los datos, son algunos de los ejemplos en este sentido.
Con respecto a la IA colaborando con sensibilidad humana hoy en día es tal el avance en el campo de la inteligencia artificial que es posible generar reportes real time automáticamente que analicen texto, sentimiento, y hasta nos brinden insights sin necesidad de intervención humana.
“El futuro en esta área es prometedor, sin embargo, tiene sus limitaciones las cuales se convierten en la oportunidad para los humanos; siempre se necesitará la interpretación humana para agregar valor a los resultados obtenidos, adicionalmente el factor humano será imprescindible a la hora de integrar los modelos, generar nuevos o hacer preguntas previamente no conceptualizadas” comenta Catalina Serrano, Regional Intelligence Lead de Findasense LatAm.
“En Findasense se trabaja con variables como el sentimiento desde hace muchos años y actualmente estamos trabajando en modelos con Python para automatizar esta tarea” comenta Luisina Rubio, CX Intelligence Specialist de Findasense LatAm.
En cuanto a las bases de datos que optimizan el Big Data, el principal reto es la masividad de datos, un reto que se ha ido achicando ya que los lenguajes de programación evolucionan y se adaptan a estos grandes volúmenes de datos.
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