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Instalaciones sin errores, documentación automática y máxima escalabilidad: la IA permite verificar instalaciones de medidores inteligentes en tiempo real por primera vez. Descubre en este artículo cómo el análisis de imágenes y la automatización del cumplimiento normativo ahorran tiempo, costes y esfuerzo a los operadores de puntos de medición.

Muchas empresas del sector de ciencias de la vida se enfrentan a una decisión estratégica: ¿cuál es el futuro de su entorno SAP BW ya establecido? Entre requisitos regulatorios, sistemas validados y el impulso hacia la innovación mediante inteligencia artificial, computación en la nube y otras tecnologías, se necesita una hoja de ruta clara. Este artículo muestra cómo una evaluación neutral en cuanto a tecnología y escenarios bien fundamentados pueden ayudarte a dar el siguiente paso en tu estrategia de datos.

Descubre cómo las aseguradoras están utilizando la inteligencia artificial no solo para optimizar procesos, sino también para generar verdadero valor para el cliente. Este artículo muestra las principales áreas de aplicación y dónde la IA ofrece el mayor impacto a lo largo de la cadena de valor.

Las compañías de seguros cuentan con una gran cantidad de datos a su disposición que, a menudo, están infrautilizados, y con la ayuda de la inteligencia artificial, pueden desbloquear un nuevo potencial en sus interacciones con los clientes. Los modelos de negocio están cambiando en dirección hacia el Seguro Basado en Datos (Data Driven Insurance). El siguiente artículo describe cómo podría ser este escenario.

Los agentes de IA prometen eficiencia, rapidez y autonomía, pero también conllevan riesgos. ¿Qué sucede cuando los sistemas toman decisiones y actúan por su cuenta? ¿Cómo podemos asegurarnos de que actúan en el mejor interés de los seres humanos? Este artículo analiza la gobernanza de los agentes de IA, destaca dónde fallan los mecanismos de control tradicionales y presenta los principios que permitirán un control sostenible en el futuro.

Scrum@Scale is a modular framework designed to scale Scrum across organizations while preserving agility. Created by Jeff Sutherland, it emphasizes minimal bureaucracy, decentralized decision-making, and seamless scaling. With roles like Chief Product Owner and Scrum of Scrums Master, it promotes cross-team coordination and leadership support. Ideal for organizations with strong Scrum maturity, it enables agile growth without rigid structures, enhancing collaboration, productivity, and responsiveness to change.

En el panorama en rápida evolución de la IA generativa, es comprensible que las organizaciones estén ansiosas por explorar su potencial mediante pruebas de concepto iniciales. Aunque estas primeras implementaciones muestran capacidades prometedoras, el camino hacia sistemas de IA de nivel de producción revela una «brecha de implementación»: El espacio entre la validación de una idea y la creación de una solución sostenible que aporte valor empresarial de forma sistemática.

En la era digital actual, la inteligencia artificial (IA) está integrada en casi todos los aspectos de nuestras vidas y negocios. Aunque la IA ocupa una enorme cantidad de nuestro tiempo, energía y atención, pocos comprenden sus fundamentos. Por eso no es de extrañar que algunos la consideren un peligro. Por lo tanto, es esencial desarrollar un conocimiento profundo de la IA, una habilidad denominada «alfabetización en IA». Más información en esta entrada del blog.

La nueva política arancelaria de EE.UU. y las reacciones internacionales ante ella plantean grandes retos a las empresas de todo el mundo. Al igual que en la crisis de COVID-19 en 2020, las condiciones marco están cambiando de forma rápida e impredecible. Quienes sigan confiando en datos «incompletos» e «incoherentes» sólo corren el riesgo de reconocer nuevos peligros como icebergs en la niebla cuando apenas es posible corregir el rumbo. Las reacciones tardías pueden tener graves consecuencias, y ninguna empresa quiere encontrarse en una situación que recuerde a la del Titanic.