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Datos como habilitadores de decisiones - Coggle Diagram
Datos como habilitadores de decisiones
Ximena Hernandez Buffa
El posicionamiento profesional como estrategia empresarial
Construcción de conexiones
Las alianzas se construyen sobre relaciones auténticas.
El networking efectivo en tech permite identificar oportunidades de colaboración, mentorías, y proyectos conjuntos que aceleran crecimiento profesional y empresarial.
Ejemplos
Impacto económico regional
El ejemplo de Guatemala y como sus vecinos países se promocionan ilustra cómo el marketing puede influir en la mente de las personas, esto se asocia a la generación de talento y atracción de oportunidades.
Autoventa profesiona
No se trata solo de hacer buen trabajo, sino de comunicar efectivamente tu valor.
En tecnología, los profesionales deben aprender a visibilizarse, documentar logros y participar en espacios de reconocimiento
Ing. Preng Biba
Estrategia de precios dinámicos adaptada a condiciones del mercado
Implementación actual
Plataformas como Uber, Airbnb, Netflix y aplicaciones de e-commerce ajustan precios en tiempo real según demanda, disponibilidad, competencia y comportamiento del usuario. Esto optimiza ingresos y experiencia.
Cuándo aplicar
Funciona mejor en mercados con alta demanda fluctuante, productos perecederos o con capacidad limitada, y cuando hay datos suficientes para decisiones algorítmicas. Requiere transparencia para evitar pérdida de confianza del cliente.
Beneficios clave
Maximiza ingresos
Optimiza inventario
Responde a cambios de demanda
Mejora competitividad
Permite segmentación de clientes
Aumenta márgenes sin necesariamente subir precios para todos.
Ing. Gustavo Peláez
Analytics en Vehículos Autónomos
Reconocimiento de imágenes
Es fundamental para que vehículos autónomos interpreten el entorno
Cámaras capturan video en tiempo real, procesa mediante redes neuronales convolucionales para identificar objetos, peatones, señales, obstáculos y tomar decisiones de conducción.
Desafíos principales
La seguridad es crítica (errores pueden ser fatales), hay variabilidad de condiciones climáticas/luz, necesidad de datasets masivos de entrenamiento, ciberseguridad, regulación legal incierta, y la necesidad de que el sistema sea interpretable
Contexto
La participación del experto en proyectos europeos de movilidad autónoma o investigación en universidades/centros tecnológicos de vanguardia le ha permitido tener una perspectiva completa de las ventajas y desventajas de la AI
Inga. Valerie Angelkos
Analytics en Fintech
Experiencia Google
Trasfondo en manejo de datos masivos, algoritmos de recomendación y monetización mediante publicidad
Participación en proyectos de gran magnitud que incluso llevaron años desarrollarse
Conocimiento es transferible a decisiones en Fintech sobre segmentación, targeting y personalización.
Google Ads como referencia
En Google Ads, la analytics permite optimizar campañas, ROI y costo por conversión
En Fintech, lógica similar se aplica a adquisición de clientes, retención y cross-selling de productos financieros.
Diferencia corporaciones vs. Pymes
Grandes empresas tienen acceso a data lakes, equipos especializados, infraestructura cloud y pueden invertir en modelos complejos.
Pymes deben ser ágiles, usar herramientas accesibles, enfocarse en insights accionables y pueden tener ventajas de proximidad al cliente.
Inga. Gladys Rodriguez
Aplicaciones de BI en Industria Financiera
Mejores prácticas
Automatización de procesos ETL
Documentación de métricas
Gobernanza clara
Seguridad de información sensible
Arquitectura de datos robusta
Actualización continua de modelos según cambios del negocio.
Feature Engineering
Crear nuevas variables a partir de datos brutos que tengan mayor poder predictivo
BI en finanzas
Integra datos de múltiples fuentes (transacciones, clientes, mercado) en dashboards y reportes que permiten monitoreo de riesgo, rentabilidad, cumplimiento normativo y oportunidades de negocio. Facilita decisiones rápidas y basadas en datos.
Ing. Luis Fernando Guzmán
Analytics en Cadena de Suministro
Temporalidad y patrones
Productos tienen ciclos de demanda (estacional, cíclico). Empresa Lambda probablemente ejemplificó cómo analytics predice picos de demanda, ajusta órdenes de compra y optimiza almacenamiento según estas temporalidades
Caso farmacéutico
Ilustra un desafío especial—productos de alto costo y baja frecuencia de compra (1-2 veces/año). Aquí analytics es crítico para: evitar compra excesiva (riesgo de obsolescencia/caducidad), predecir cuándo se agotará inventario, y mantener stock mínimo eficiente sin afectar disponibilidad.
Desafíos
Volatilidad de demanda
Múltiples proveedores
Tiempos de entrega variables
Gestión de inventario compleja
Riesgo de desabastecimiento
Costos de almacenamiento