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Estrategias con AI - Coggle Diagram

- - - - Es notable porque planifican navidad con meses de anticipación mediante analytics. Datos históricos + tendencias predicen qué productos, volúmenes y tipos de promociones necesitarán. Permite negociaciones con proveedores, presupuestos y campañas alineadas.
    - - Oportunidad grande pero con retos. Guatemala tiene mercado diferente a Chile (dinámica de precios, poder adquisitivo, competencia local). Expansión internacional vs local: replicar modelo exitoso vs adaptación cultural-económica.
- - - - Técnicas son necesarias pero insuficientes.
      - Blandas son críticas: comunicación (explicar modelos a no-técnicos), pensamiento crítico, curiosidad, trabajo en equipo, y capacidad de aprender continuamente.
      - Cambio paradigmático. Un candidato con 2 años en el rol correcto puede valer más que 10 años haciendo otra cosa.
    - - Applicant Tracking System. Filtro automatizado que parsea CVs. Para no ser eliminado: usar palabras clave del job description, formato limpio, evitar tablas/gráficos complejos, incluir logros cuantificables. Primer filtro es máquina, no humano.
    - - Varían según necesidad. Data Engineer (infraestructura, pipelines), Data Analyst (insights, SQL, visualización), Data Scientist (modelado, estadística, ML), Analytics Manager (traducir datos a negocio). Cada perfil requiere mix diferente de habilidades.
- - - - Acelera ciclo desde pregunta → búsqueda → síntesis → draft. Herramientas como ChatGPT, Claude, Perplexity ayudan a: explorar temas rápidamente, generar preguntas de investigación, sintetizar papers, identificar gaps en literatura, y redactar borradores iniciales. Estudiante sigue siendo responsable de validación y crítica.
    - - Reduce tiempo en tareas repetitivas (búsqueda, formateo bibliografía), permite exploración más amplia de temas, ayuda a escribir con claridad, facilita iteración rápida en drafts, y democratiza acceso a conocimiento. Especialmente útil para investigadores sin recursos de bibliotecas premium.