#predicción de tendencias | Explore Tumblr posts and blogs

eurekadiario · 1 year ago

Text

“En cinco años no habrá programadores humanos”, afirma una eminencia de la IA

“Dentro de cinco años no habrá programadores humanos”. Son las palabras del CEO de Stability AI, uno de los tres desarrolladores de inteligencia artificial más importantes del mundo que, según él, es además el mayor desarrollador de software abierto y cuenta con la mayor legión de programadores independientes del planeta. Los programadores están creando el monstruo que terminará devorándoles.

Adiós a los programadores

Moustaque habló sobre esta predicción en una reciente entrevista del podcast Moonshots and Mindsets. Como demostración, apunta a que los datos de GitHub —un repositorio de proyectos de código abierto que incluyen los programas de Stability AI, como Stable Diffusion— revelan que "el 41% de todo el código en este momento es generado por IA". En estos momentos, este código no es ni mucho menos tan bueno como el de un buen programador, pero se acerca, automatizando muchas tareas de forma eficiente. Según Moustaque, la IA está avanzando a un ritmo tan rápido que pronto superará la capacidad humana en la programación: "La IA será capaz de escribir código mejor que los humanos" y "no habrá necesidad de programadores humanos".

La visión de Moustaque no es nueva. Es parte de una tendencia más amplia en la que la IA está reemplazando cada vez más trabajos humanos. Como ya publicamos en su moment, Ben Goertzel, uno de los mayores expertos en inteligencia artificial del mundo, afirma que la IA podría eliminar hasta el 80% de todos los empleos, especialmente aquellos que involucran tareas de papeleo, algo en lo que coinciden las grandes empresas de análisis y financieras, como Goldman Sachs.

De hecho, la sangría ya ha comenzado. IBM anunció recientemente uno de los mayores recortes de empleo en favor de la IA. Arvind Krishna, director general de IBM, mencionó en una entrevista que la compañía suspenderá la contratación en puestos de trabajo que pueden ser sustituidos por la IA, afectando a unos 26.000 trabajadores. Krishna es algo más conservador que Moustaque o Goldman Sachs: "Podría ver fácilmente un 30 por ciento de ellos siendo sustituidos por inteligencias artificiales y automatización en un periodo de cinco años".

British Telecom (BT) se unió a la ola de despidos anunciando que suprimirá hasta 55,000 puestos de trabajo antes del final de esta década, de los cuales 11,000 serán reemplazados por tecnologías como la IA. Philip Jansen, Director General de BT, dijo en ese momento que "siempre que aparecen nuevas tecnologías pueden producirse grandes cambios".

Optimismo a pesar de todo

Un estudio realizado por ingenieros de OpenAI —otra de las grandes de la IA— señala que el 50% de las tareas que se realizan en el 19% de los trabajos ya se pueden llevar a cabo con IA. Las profesiones más afectadas incluyen matemáticos, contables, analistas financieros, periodistas, secretarios jurídicos, diseñadores de interfaz de usuario, traductores, analistas demoscópicos, relaciones públicas e ingenieros de blockchain.

Pero Moustaque es, en el fondo, optimista. Cree que podemos usar la IA para construir una sociedad mejor. Está convencido de que seremos capaces de resolver estos problemas y otros que los humanos no pueden resolver, incluyendo algunos de los mayores desafíos de la humanidad, como el cáncer, la desigualdad o el cambio climático.

Fuente: http://www.elconfidencial.com/

#cinco #años #no #habrá #programadores #humanos #afirma #una #eminencia #IA

2 notes · View notes

bocadosdefilosofia · 2 years ago

Text

«El marxismo, se admitirá sin dificultad, no sería el marxismo sin su aspiración a ser un “conocimiento científico” del futuro, y la cuestión es la de en qué medida es posible dicho conocimiento. La predicción es, por supuesto, no sólo un componente de muchas ciencias, sino un aspecto inseparable de las acciones más triviales, aunque no podamos “conocer” el futuro del mismo modo que el pasado, pues toda predicción tiene un elemento de incertidumbre. El “futuro” es lo que sucederá a continuación o que sucederá dentro de un millón de años; la dificultad de predicción aumenta, obviamente, con la distancia y la implicación del sujeto. En las cuestiones sociales las predicciones son, como sabemos, considerablemente engañosas, incluso si se refieren al futuro inmediato y a un único facto cuantificable, como en los pronósticos demográficos. En general predecimos el futuro extrapolando las tendencias existentes, aun advirtiendo que estas extrapolaciones tienen, siempre y en todo lugar, un valor extremadamente limitado, y que ninguna curva de desarrollo en ningún campo de investigación se extiende indefinidamente de acuerdo con la misma ecuación. En cuanto a los pronósticos a escala global y sin limitación de tiempo, no son más que fantasías, ya sea buena o mala la perspectiva que ofrezcan. No existe medio racional de predecir “el futuro de la humanidad” en un largo período o de predecir la naturaleza de las “formaciones sociales” en el porvenir. La idea de que podemos hacer estas predicciones “científicamente”, y que sin ellas no podemos siquiera comprender el futuro, es la razón por la cual esta teoría es una fantasía, y también la razón por la cual es políticamente eficaz. La influencia que ha tenido el marxismo, lejos de ser el resultado o la prueba de su carácter científico, se debe casi completamente a sus elementos proféticos, fantásticos e irracionales.»

Leszek Kolakowski: Las principales corrientes del marxismo, III. Alianza Editorial, pág. 503. Madrid, 1983.

TGO

@bocadosdefilosofia

@dias-de-la-ira-1

3 notes · View notes

karaokulta · 11 days ago

Text

🚀🎮 ¡Atención, gamers y visionarios de la industria! 🎮🚀 Nintendo acaba de lanzar una noticia que, sin duda, moverá el escenario de los videojuegos en China: el cierre de su eShop y servicios online para la Switch en 2026. ¿Qué nos dice esto? Hagamos algunas predicciones lúdicas: 1️⃣ **Mercado en metamorfosis**: La decisión de Nintendo podría ser el preámbulo de una reinvención. ¿Nuevas plataformas? ¿Alianzas estratégicas? El gigante japonés podría estar cocinando algo grande. 2️⃣ **Oportunidad para desarrolladores locales**: Este espacio podría dar luz verde a la creatividad china en el mundo gaming. ¿Veremos un boom de juegos Made in China en el horizonte? 3️⃣ **Usuario Final ¡Aventurero Alerta!**: Los gamers en China probablemente buscarán otras consolas o sistemas para saciar su sed de entretenimiento. Esta migración digital podría causar ¡una verdadera odisea en el mercado! Sé que nos encontramos ante una partida de ajedrez a nivel corporativo donde las estrategias están aún por revelarse. Así que, summoners de la predicción y maestros Pokémon de las tendencias: - ¿Es esto un juego de espera por un anuncio más grande? - ¿Cómo creen que cambiará la experiencia gaming en China? Déjenme decirles, la consola de nuestra curiosidad está encendida y esperando sus respuestas. ¡Los invito a compartir sus insights! ¿Quién será el próximo maestro del dojo del gaming en China? Comenta, pregunta o simplemente etiqueta a ese amigo que adora teorizar sobre el futuro de los videojuegos. 🕹️ #Nintendo #Gaming #China #Innovación #TecnologíaGaming 🎲

0 notes

mumuex · 11 days ago

Text

Mumuex analiza las oportunidades futuras en el mercado de criptomonedas: ¿Bitcoin superará los 200,000 dólares?

A medida que el mercado de criptomonedas continúa evolucionando, Mumuex exchange ha publicado sus diez predicciones de mercado para 2025, cubriendo áreas clave como Bitcoin, stablecoins, tokens de inteligencia artificial, tokenización de RWA, entre otros. Estas predicciones no solo reflejan el potencial del sector, sino que también ofrecen a los inversionistas una referencia de mercado crucial. Mumuex, a través de su profundo entendimiento y servicios profesionales, sigue promoviendo el desarrollo saludable de la industria de criptomonedas, creando más oportunidades para los usuarios globales.

Bitcoin lidera el mercado: Meta de 200,000 dólares y tendencias de internacionalización

Mumuex predice que el precio de Bitcoin superará los 200,000 dólares en 2025. Esta predicción se basa no solo en el crecimiento continuo de los flujos de fondos hacia ETFs de Bitcoin, sino también en los cambios en las políticas de tenencia de Bitcoin por parte de más países. Se espera que el número de países que poseen Bitcoin se duplique para 2025, lo que indica que Bitcoin está avanzando de un activo comunitario a un activo soberano.

Mumuex exchange ayuda a los usuarios a participar mejor en el mercado de Bitcoin mediante una amplia gama de herramientas de negociación y contenidos educativos. Además, la plataforma actualiza datos en tiempo real del mercado de Bitcoin, asegurando que los usuarios puedan aprovechar las oportunidades clave de inversión. Con su red global, Mumuex permite una participación fluida en el comercio de Bitcoin, ofreciendo servicios estables y confiables tanto en mercados alcistas como volátiles.

Tendencias de inteligencia artificial y tokenización: el surgimiento de nuevos puntos calientes

Con el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, Mumuex predice que los tokens basados en agentes de IA liderarán la ola de memecoins en 2025. Además, el mercado de tokenización de RWA (activos del mundo real) alcanzará los 500 mil millones de dólares. Ambos segmentos están experimentando un rápido crecimiento, lo que demuestra que el mercado de criptomonedas se está expandiendo hacia una mayor diversidad de activos, ofreciendo nuevas oportunidades para los inversionistas.

Mumuex exchange está activamente posicionada en la negociación de activos innovadores, apoyando a los usuarios a explorar el potencial del mercado de tokens de IA y tokenización de RWA. La plataforma utiliza tecnología avanzada y colaboraciones de la industria para ofrecer un entorno de negociación seguro y proporciona soluciones de tokenización a desarrolladores de empresas, impulsando la innovación en el mercado de criptomonedas.

Stabilcoins y cambios políticos: integración de activos criptográficos en la economía tradicional

Para 2025, se espera que el tamaño del mercado de stablecoins se duplique a más de 400 mil millones de dólares, y el Departamento de Trabajo de Estados Unidos relajará las pautas para los criptoactivos en los planes 401(k). Estos cambios indican que los activos criptográficos están siendo integrados gradualmente en el sistema financiero tradicional, proporcionando una gama más rica de opciones para inversores individuales e institucionales.

Mumuex exchange amplía su oferta en operaciones de stablecoins y optimiza los servicios de cumplimiento para facilitar el intercambio de valor entre la economía tradicional y los activos criptográficos. La plataforma también impulsa la transparencia y la conformidad con políticas, proporcionando un entorno seguro y conveniente para la gestión de activos criptográficos a inversionistas institucionales, facilitando la integración de activos criptográficos en más canales de inversión tradicionales.

Mumuex ayuda a los usuarios a aprovechar las nuevas oportunidades del mercado de criptomonedas

Desde el rompimiento del precio de Bitcoin hasta el auge de los tokens de inteligencia artificial y la expansión de los stablecoins, las diez predicciones de 2025 de Mumuex trazan un mapa claro para el mercado. La plataforma continuará desempeñando un papel en la innovación de la industria, ofreciendo servicios diversificados y productos innovadores para ayudar a los usuarios a aprovechar las oportunidades en un mercado en rápida evolución, y colaborando para abrir un nuevo capítulo en la industria de criptomonedas.

#mumuex #criptomonedas #bitcoin

1 note · View note

lasnoticiasdevesko-blog · 22 days ago

Link

0 notes

blog-oscar-iglesias-casado-23675 · 22 days ago

Text

El tiempo en España hoy

Fuente: https://www.aemet.es/es/eltiempo/prediccion/espana Validez: 2 de diciembre de 2024 Fenómenos significativos Nieblas con probabilidad de ser densas y persistentes en el Ebro y depresiones del nordeste peninsular. Intervalos de tramontana fuerte en Ampurdán al final. Descenso notable de las máximas en el Cantábrico. Predicción Se prevé una tendencia a la inestabilización en la…

0 notes

mezcaleads · 3 months ago

Text

Cómo el Machine Learning Revoluciona las Ventas: Predicciones y Estrategias Efectivas

Introducción al Machine Learning en Ventas

El machine learning, una rama de la inteligencia artificial, ha transcendido en diversas industrias y se ha consolidado como una herramienta crucial en el ámbito de las ventas. Esta tecnología permite a las empresas analizar grandes volúmenes de datos y extraer patrones que pueden resultar en decisiones estratégicas más informadas. A medida que los consumidores se vuelven más exigentes y el mercado se vuelve más competitivo, es esencial que las organizaciones comprendan y adopten el machine learning para optimizar sus operaciones de ventas. La aplicación del machine learning en las ventas ha evolucionado considerablemente en los últimos años. Inicialmente, las técnicas se enfocaban en el análisis descriptivo de datos, pero hoy en día permiten realizar pronósticos precisos sobre comportamientos de compra y tendencias del mercado. A través de algoritmos sofisticados, las empresas pueden predecir qué productos tendrán más demanda, identificar segmentos de consumidores y personalizar las interacciones. Esto no solo mejora la eficiencia en la conversión de ventas, sino que también enriquece la experiencia del cliente al ofrecer soluciones adaptadas a sus necesidades específicas. Un aspecto vital del machine learning es su capacidad para influir en la toma de decisiones comerciales. Las organizaciones que utilizan estos modelos de predicción pueden anticiparse a las necesidades del mercado, gestionar su inventario de manera más efectiva y ajustar sus estrategias de marketing en tiempo real. Este enfoque proactivo es fundamental en el entorno comercial actual, donde los cambios son rápidos y las decisiones deben ser inmediatas. Al adoptar estas innovaciones, las empresas se posicionan favorablemente para no solo reaccionar a las tendencias del mercado, sino también para ser pioneras en la creación de nuevas oportunidades de negocio.

Fundamentos del Machine Learning

El machine learning, o aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender y hacer predicciones a partir de datos sin ser programadas explícitamente. Este enfoque se divide principalmente en dos categorías: aprendizaje supervisado y no supervisado. En el aprendizaje supervisado, se utilizan datos etiquetados, lo que significa que el modelo se entrena con un conjunto de datos donde la respuesta deseada es conocida. Esto le permite al algoritmo aprender patrones y aplicar ese conocimiento a nuevos datos para hacer predicciones precisas. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado se basa en datos no etiquetados. Aquí, el algoritmo intenta identificar patrones y agrupaciones en los datos sin tener una respuesta predefinida. Los algoritmos de machine learning procesan grandes volúmenes de datos a través de diferentes técnicas. Estas pueden variar desde métodos de regresión lineal, que se utilizan para predecir valores continuos, hasta redes neuronales profundas, que son especialmente efectivas en la captura de relaciones complejas y patrones en datos grandes y complejos como imágenes y textos. Entre las técnicas más comunes se encuentran los árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial y k-means clustering, cada uno con sus ventajas y desventajas según la naturaleza del problema a resolver. Las empresas están adoptando estas técnicas para modelar y prever comportamientos de los consumidores, lo que les permite optimizar sus estrategias de ventas. A través del análisis predictivo, pueden identificar tendencias de compra, segmentar el mercado de manera más efectiva y personalizar ofertas para aumentar la satisfacción del cliente. En conjunto, estos conceptos y técnicas del machine learning no solo ofrecen insights valiosos para las empresas, sino que también revolucionan la forma en la que se llevan a cabo las transacciones comerciales, optimizando la eficiencia y la efectividad en el proceso de ventas.

Cómo el Machine Learning Predice Comportamientos del Consumidor

El machine learning ha emergido como una herramienta crucial para predecir comportamientos del consumidor, transformando la manera en que las empresas interactúan con sus clientes. A través de algoritmos avanzados, las organizaciones pueden analizar grandes volúmenes de datos históricos, así como datos en tiempo real, para identificar patrones de compra y tendencias en el comportamiento de los consumidores. Esta capacidad de análisis permite a las empresas no solo comprender qué productos son más atractivos en determinados contextos, sino también anticipar futuras preferencias de consumo. Uno de los mecanismos que hacen posible estas predicciones es el uso de modelos de clusterización y clasificación, que permiten segmentar a los consumidores en grupos con características y comportamientos similares. De esta manera, las empresas pueden adaptar sus estrategias de marketing y ventas para cada segmento, optimizando así el impacto de sus campañas. Por ejemplo, al analizar el historial de compras, una empresa podría identificar que un grupo particular de consumidores está inclinándose más hacia productos ecológicos, lo que podría dar lugar a campañas específicas que resalten los atributos sostenibles de sus productos. Los modelos de aprendizaje supervisado son igualmente beneficiosos, ya que se nutren de datos etiquetados para aprender a predecir comportamientos futuros. Al combinar esta técnica con el análisis previsional, las empresas pueden establecer proyecciones sobre la probabilidad de compra de un cliente en función de sus acciones pasadas. Esto permite realizar recomendaciones más precisas, que son fundamentales para mejorar la experiencia del cliente y fomentar la lealtad. Además, el machine learning realza la capacidad de las compañías para reaccionar adaptativamente a cambios en la demanda, lo que resulta en una gestión más eficiente de los recursos y del inventario.

Aplicaciones Prácticas en Campañas de Ventas

El machine learning ha transformado profundamente la gestión de campañas de ventas, permitiendo a las empresas adoptar enfoques más inteligentes y personalizados. Una de las aplicaciones más destacadas de esta tecnología es la personalización de ofertas. Mediante el análisis de datos de usuarios y comportamientos pasados, las empresas pueden crear campañas de marketing dirigidas que se ajusten a las preferencias individuales de cada cliente. Esto no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también aumenta las posibilidades de conversión. Además, las recomendaciones de productos impulsadas por machine learning han cambiado la forma en que los minoristas interactúan con sus clientes. Sistemas de recomendación, como los utilizados por grandes plataformas de comercio electrónico, analizan los patrones de compra y comportamientos de navegación para sugerir productos relevantes. Esta estrategia no solo facilita una experiencia de compra fluida, sino que también fomenta una mayor tasa de ventas al atraer a los clientes con productos que les interesan realmente, aumentando así la probabilidad de compras adicionales. La optimización de precios es otra área donde el machine learning demuestra su eficacia. Algoritmos sofisticados pueden analizar una variedad de factores, incluyendo la competencia, la demanda del mercado y el comportamiento del cliente, para establecer precios óptimos en tiempo real. Esto permite a las empresas ajustar precios dinámicamente, asegurando que siempre sean competitivos y alineados con la percepción del valor por parte del consumidor. Esta estrategia ha resultado en un incremento significativo en los márgenes de ganancia y ha potenciado la fidelización del cliente, ya que los consumidores perciben un valor real en sus compras. En conjunto, estas aplicaciones prácticas no solo optimizan las campañas de ventas, sino que también crean relaciones más fuertes con los clientes, impulsando la lealtad y la satisfacción general.

Estudio de Caso: Éxitos Impulsados por Machine Learning

En el contexto actual de la era digital, muchas empresas están adoptando el machine learning para optimizar sus ventas e incrementar su efectividad en un mercado altamente competitivo. Un caso destacado es el de una reconocida compañía de comercio electrónico que implementó técnicas avanzadas de machine learning para transformar su estrategia de ventas. Este enfoque le permitió no solo entender mejor a sus clientes, sino también personalizar la experiencia de compra, lo que resultó en un aumento significativo de las conversiones. La empresa comenzó analizando datos históricos de ventas y comportamiento del cliente. Mediante algoritmos de predicción, pudieron identificar patrones y tendencias que antes pasaban desapercibidos. Estos insights permitieron segmentar su audiencia de manera más eficaz, asegurando que los productos adecuados fueran promovidos a los grupos más susceptibles a la compra. Como resultado, la empresa observó un incremento del 25% en el cierre de ventas durante los primeros seis meses de implementación. Además, la compañía utilizó el machine learning para optimizar sus campañas de marketing. A través del análisis de datos en tiempo real, ajustaron los anuncios y promociones en función del comportamiento de los consumidores. Esta adaptabilidad no solo mejoró la tasa de respuesta a las campañas, sino que también aumentó la lealtad del cliente, resultando en un aumento de la tasa de retención de clientes del 15% en el primer año. Por último, se implementaron chatbots impulsados por machine learning para ofrecer atención al cliente personalizada y eficiente. Esta medida redujo el tiempo de resolución de consultas y mejoró la satisfacción del cliente, lo que se tradujo en una mayor probabilidad de compra repetida. Estas métricas demuestran cómo la integración de machine learning puede impulsar sustancialmente el rendimiento de ventas y la experiencia del cliente en una empresa moderna.

Desafíos del Machine Learning en el Sector de Ventas

El uso del machine learning en el sector de ventas presenta varios desafíos que las empresas deben abordar para implementar estas soluciones de manera efectiva. Uno de los principales obstáculos es la calidad de los datos. La efectividad de los modelos de machine learning depende de la información con la que son alimentados. Datos incompletos, inexactos o desactualizados pueden resultar en predicciones erróneas, lo que podría afectar las decisiones estratégicas. Por lo tanto, es fundamental que las empresas inviertan en la recopilación, limpieza y mantenimiento de datos relevantes para maximizar el rendimiento de sus algoritmos. Otro desafío significativo es la resistencia al cambio que a menudo se encuentra dentro de los equipos de ventas. La implementación de tecnologías de machine learning puede generar incertidumbre en empleados que están acostumbrados a métodos tradicionales. Para superar esta resistencia, es esencial involucrar a los equipos desde el principio en el proceso de transformación. Fomentar una cultura de innovación y destacar los beneficios que el machine learning puede traer, como la mejora de la precisión en las predicciones de ventas y la optimización de estrategias, puede facilitar la aceptación de estos cambios. Además, la necesidad de formación y desarrollo de habilidades en el personal es un aspecto a considerar. A medida que las empresas adoptan tecnologías avanzadas de machine learning, su personal necesita estar adecuadamente equipado para utilizarlas. Esto implica proporcionar programas de capacitación que aborden tanto las habilidades técnicas como el entendimiento del valor añadido que el machine learning ofrece en la optimización de las ventas. A través de una capacitación continua, los empleados no solo se adaptarán mejor a estas herramientas, sino que también estarán motivados para aprovechar al máximo el potencial del machine learning en sus esfuerzos de ventas.

Tendencias Futuras en Machine Learning y Ventas

El avance del machine learning está generando una transformación radical en el campo de las ventas, impulsada por nuevas tecnologías que mejoran la interacción entre empresas y clientes. Entre las tendencias emergentes, la inteligencia artificial (IA) destaca como una herramienta clave que permite automatizar procesos y personalizar la experiencia del cliente. A medida que las empresas adoptan soluciones basadas en IA, cada vez se hace más evidente su potencial para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Esto no solo mejora la toma de decisiones, sino que también optimiza la relación con los consumidores, al ofrecerles una atención más personalizada y ajustada a sus necesidades. Por otro lado, el análisis predictivo avanzado está revolucionando la manera en que las empresas proyectan sus ventas futuras y desarrollan estrategias comerciales. Utilizando algoritmos complejos, el machine learning permite predecir comportamientos de compra y tendencias de mercado con una precisión sin precedentes. Adicionalmente, la identificación de patrones en el comportamiento de los consumidores facilita la creación de campañas de marketing más efectivas y ajustadas a segmentos específicos. Esto lleva a una mayor satisfacción del cliente y a un aumento de la lealtad hacia las marcas. A medida que las tecnologías continúan evolucionando, se espera que la integración de la realidad aumentada (AR) y la realidad virtual (VR) en el ámbito de las ventas atraiga a los consumidores de formas nuevas y emocionantes. Estas herramientas, combinadas con el machine learning, permitirán a los clientes experimentar productos antes de comprarlos, mejorando considerablemente su experiencia de compra. Además, el uso de chatbots y asistentes virtuales en el servicio al cliente está en aumento, lo que permite una atención constante y eficiente, mejorando la satisfacción general del consumidor.

Consejos para Implementar Machine Learning en Ventas

La implementación de machine learning en estrategias de ventas puede ser un proceso transformador para las empresas que desean optimizar sus operaciones y mejorar su rendimiento. Sin embargo, es crucial abordar esta integración de manera estructurada. A continuación, se ofrecen algunas recomendaciones prácticas para que las empresas puedan comenzar este camino con éxito. En primer lugar, al seleccionar herramientas de machine learning, las organizaciones deben evaluar sus necesidades específicas y los objetivos de ventas. Esto incluye entender qué tipos de datos se recopilan y cómo estos pueden ser útiles en la modelización. Es recomendable utilizar plataformas que sean escalables y que ofrezcan capacidad de personalización, porque cada empresa tiene un contexto distinto. Investigar las opciones disponibles en el mercado y considerar soluciones que hayan demostrado efectividad en modalidades de ventas similares puede facilitar esta selección. En segundo lugar, la capacitación del personal es fundamental para asegurar una adopción efectiva de las herramientas de machine learning. La formación debe abarcar no solo la tecnología en sí, sino también la interpretacion de los datos que estas generan. Esto ayudará a que el equipo de ventas pueda abordar la información proporcionada por el machine learning y tomar decisiones informadas basadas en análisis precisos. Fomentar un ambiente de aprendizaje continuo y disposición hacia la experimentación ayudará a maximizar los beneficios de esta nueva tecnología. Finalmente, establecer una cultura orientada a datos dentro de la organización es clave para el éxito. Esto implica incentivar a todos los equipos a utilizar la analítica en su toma de decisiones diarias. Comprometerse a realizar un seguimiento constante de los resultados y a ajustar las estrategias basándose en hallazgos obtenidos a partir de machine learning, permitirá a las empresas adaptarse de manera proactiva a las tendencias del mercado.

Conclusión

En resumen, el impacto del machine learning en las ventas es innegable. A lo largo del artículo, hemos explorado cómo esta tecnología no solo optimiza los procesos de ventas, sino que también proporciona herramientas para prever tendencias, identificar patrones de comportamiento de los clientes y personalizar las ofertas. La implementación de algoritmos de machine learning permite a las empresas analizar grandes volúmenes de datos para extraer información valiosa que puede guiar sus estrategias comerciales. La capacidad de realizar predicciones precisas se traduce en decisiones más informadas y en una elevación del rendimiento general del equipo de ventas. Las estrategias efectivas basadas en machine learning permiten a las organizaciones adaptarse proactivamente a las necesidades del mercado y a las expectativas cambiantes de los consumidores. Esto no solo beneficia a las empresas en términos de ingresos, sino que también mejora la experiencia del cliente al ofrecer productos y servicios más alineados con sus preferencias. Es crucial que las organizaciones no solo adopten tecnologías de machine learning, sino que también fomenten una cultura de innovación que aliente a la experimentación y adaptación continua. La capacitación en habilidades de analítica y ciencia de datos entre los equipos de ventas será fundamental para maximizar el potencial de estas herramientas. Reflexionar sobre la implementación de machine learning en sus propias organizaciones puede llevar a los lectores a pensar en cómo pueden beneficiarse de esta revolución tecnológica para ganar ventajas competitivas en el mercado. Read the full article

#machinelearning

0 notes

damitchfitz · 4 months ago

Text

Rogers apego

Desde hace muchos años (1950, por lo menos) ha existido gran preocupación y debate acerca de si el desarrollo de un niño se reduce a la herencia genética, a los factores ambientales o al aprendizaje social proveniente de las personas a su alrededor (familia, escuela, grupos de convivencia)

Luego de que el Dr. Canadiense, Albert Bandura, publicó su Teoría del Aprendizaje Social, donde postula que toda conducta humana es aprendida a través de la imitación social y las repeticiones o refuerzo, en lugar de heredarse a través de factores genéticos, una de las áreas que recibió más atención fue la de la agresión, y basándose en su teoría, como buen conductista clásico, Bandura propuso que la agresividad proviene de la imitación en la infancia de patrones agresivos que observan los niños y niñas de modelos tales como sus padres, hermanos, profesores, amigos y por medio de la televisión.

Debido a esto, en 1961, Albert Bandura, diseñó el Experimento del Muñeco Bobo -un juguete inflable de aproximadamente un metro y medio de altura, diseñado para recuperar inmediatamente su posición vertical cada vez que sea derribado- para tratar de demostrar que los niños imitarían el comportamiento de un modelo adulto, es decir, mostrar mediante agentes agresivos y no agresivos, que un niño tendería a imitar y aprender del comportamiento de un adulto en quien confíe.

Como sujetos de estudio fueron elegidos los niños, ya que ellos tienen menos condicionamiento social; además han sido menos instruidos y, en comparación con los adultos, no se encuentran tan familiarizados con las reglas de la sociedad.

De acuerdo con Martyn Shuttlewoth (2009) Bandura formuló cuatro predicciones acerca de los resultados de su experimento, uniéndolas con sus perspectivas en relación a la teoría del aprendizaje social de enfoque conductista (las cursivas son nuestras), en la que está implicado el concepto de “interiorización” de la psicología cultural de Vigotsky, quien postula que toda conducta es primero socialmente aprendida mediante la interacción con otros y luego individual, es decir, que a través de la observación y la interacción social se produce el paso de la regulación interpsicológica a la intrapsicológica, conceptos que conforman la renombrada Ley de la Doble Formación de los Procesos Superiores (Vigotsky. 1962).

Los niños que presencien un comportamiento agresivo por parte de un modelo adulto probablemente imiten un comportamiento similar, incluso si el adulto no está presente.

Los niños que hayan observado a un adulto no agresivo tienen menos posibilidades de mostrar tendencias violentas, aunque el adulto no esté presente e incluso serían menos propensos a presentar este tipo de agresión que el grupo de control que no ha visto a ningún modelo.

Sería más probable que los niños imiten el comportamiento de un modelo del mismo sexo por identificación con él.

Los niños tienden a ser más agresivos que las niñas, ya que la sociedad siempre ha tolerado y defendido más el comportamiento violento en los varones que en las mujeres.

Los resultados del experimento comprobaron la primera y cuarta predicción o hipótesis; las medidas para el comportamiento verbal agresivo demostraron que los niños expuestos a modelos agresivos eran más proclives a imitarlos, y los niveles de agresión verbal expresado fueron aproximadamente los mismos tanto para los niños como para las niñas; los sujetos expuestos al modelo no agresivo o a ningún modelo mostraron muy poco comportamiento agresivo imitativo, lo cual comprobó parcialmente la segunda predicción de Bandura.

Bandura llamó al fenómeno Aprendizaje por la observación o modelado, y su teoría usualmente se conoce como la teoría social del aprendizaje. Bandura llevó a cabo un buen número de variaciones sobre el experimento del muñeco bobo y ello le permitió establecer que existen ciertos pasos implicados en el proceso de modelado: la atención, la retención, la reproducción y la motivación. (Shutterworth. 2009).

Al interpretar la conducta desde una perspectiva social, Bandura necesariamente tuvo que inferir que está mediada por los procesos de pensamiento, por la motivación, la afectividad y los procesos influyentes en la ejecución de las actividades humanas (Bandura.1987)

Con la concepción de socialización a través de modelos, se planteó una nueva forma de explicar las condicionantes del desarrollo dura nte la niñez.

Concluyendo, diremos que los experimentos conductistas del muñeco bobo resultaron inconclusos pues la mayoría de las predicciones no fueron completamente comprobadas. Además, creemos que el hecho de que en la segunda fase se llevara al sujeto a una habitación llena de interesantes juguetes, con los que no se les permitía jugar, elevaba los niveles de frustración de los niños y niñas y motivaba su violencia o agresividad, no por efectos de imitación del modelo, sino como resultado mismo de su frustración de no poder usar los juguetes.

Y finalmente, diremos que cada vez que es golpeado el muñeco bobo se endereza de nuevo a su posición vertical, por lo que hay una gran probabilidad de que los niños vieron esto como un juego más que cualquier otra cosa.

Albert Bandura propone un paradigma que mantiene preferencia por la investigación focalizada en el desarrollo humano, sólo entendible por la acción del aprendizaje dentro de contextos sociales a través de modelos en situaciones reales y simbólicas.

Este paradigma fue configurado bajo la concepción del proceso de aprendizaje observacional, el cual se explica con la incorporación de los procesos psicológicos internos como mediadores cognitivos, porque la personas, además de ser conocedoras y ejecutoras, son autorreactivas y con capacidad de autodirección, ya que la regulación de la motivación y de la acción actúan en parte, a través de criterios internos y de respuestas evaluativas de las propias ejecuciones.

En el mundo moderno estos resultados constituyen aún un objeto de debate y hay muchas preocupaciones en lo referente al afecto de las influencias sociales en el crecimiento y desarrollo de la personalidad y la moralidad del niño.

La televisión, los juegos por computadora, loa aditivos alimentarios, la música y la falta de modelos a seguir, son citados como razones para un supuesto quiebre en la sociedad y una creciente tendencia a la violencia.

REFERENCIAS

Martyn Shuttleworth. 2009

Experimento del muñeco bobo

Explorable.com/es/experimento-del-muñeco-bobo

#SoundCloud

0 notes

negocioiqcom · 4 months ago

Text

Pronosticos En Los Negocios Hanke Pdf Gratis

En el competitivo mundo empresarial, la capacidad de tomar decisiones informadas es vital para asegurar el éxito y la sostenibilidad de cualquier organización. Los pronósticos en los negocios son una herramienta esencial que permite a los empresarios anticipar tendencias, enfrentar desafíos potenciales y aprovechar oportunidades antes de que se materialicen. Estos pronósticos no solo ayudan a prevenir errores costosos, sino que también proporcionan una base sólida para la planificación estratégica.

El libro “Pronósticos en los Negocios” de John E. Hanke se ha establecido como una referencia indispensable para empresarios, gerentes y estudiantes de administración que desean perfeccionar sus habilidades en la predicción de tendencias del mercado. En esta obra, Hanke ofrece una serie de herramientas y métodos prácticos que permiten a empresas de todos los tamaños realizar pronósticos con mayor precisión. Este artículo explora los aspectos más relevantes del libro y destaca su importancia en la gestión empresarial moderna.

¿Qué es el Libro “Pronósticos en los Negocios”?

“Pronósticos en los Negocios” es una guía exhaustiva que explora diversas técnicas y métodos para predecir el comportamiento de los mercados y las economías. John E. Hanke, reconocido experto en el campo, ofrece un enfoque detallado que abarca desde los principios básicos hasta las técnicas avanzadas. La obra es ampliamente valorada por su claridad en la exposición y por proporcionar herramientas que facilitan la aplicación práctica de los conceptos.

La Estructura del Libro: Capítulos Clave

El libro está organizado en varios capítulos clave que abordan diferentes aspectos del proceso de pronóstico. Entre los temas tratados se incluyen:

Fundamentos del Pronóstico: Introducción a los conceptos básicos y la importancia de los pronósticos en la toma de decisiones empresariales.

Métodos Cuantitativos: Técnicas basadas en datos numéricos, como análisis de series temporales y modelos estadísticos.

Métodos Cualitativos: Enfoques basados en juicios expertos y estudios de mercado.

Aplicación de Modelos de Pronóstico: Cómo implementar y ajustar modelos de pronóstico en contextos empresariales reales.

Casos de Estudio y Ejemplos Prácticos: Aplicaciones de los métodos en diferentes industrias y escenarios empresariales.

Cada capítulo ofrece una combinación de teoría y práctica, proporcionando al lector no solo los conocimientos necesarios, sino también ejemplos prácticos que facilitan la comprensión y aplicación de los métodos.

Beneficios de Usar “Pronósticos en los Negocios” en la Gestión Empresarial

Utilizar los métodos y técnicas presentados en “Pronósticos en los Negocios” ofrece numerosos beneficios para las empresas:

Toma de Decisiones Informadas: Permite a los empresarios basar sus decisiones en datos y análisis, reduciendo la incertidumbre.

Planificación Estratégica: Facilita la creación de planes de negocio más robustos y adaptativos al anticipar posibles cambios en el mercado.

Optimización de Recursos: Ayuda a asignar recursos de manera más eficiente al prever las demandas futuras.

Identificación de Oportunidades y Riesgos: Permite detectar oportunidades emergentes y mitigar riesgos potenciales antes de que se conviertan en problemas significativos.

Cómo Acceder al Libro “Pronósticos en los Negocios” en Formato PDF Gratis

Para aquellos interesados en acceder al libro en formato PDF, existen varias opciones disponibles en línea. Muchas universidades y bibliotecas digitales ofrecen el acceso a textos académicos y profesionales en formato electrónico. También es posible encontrar el libro en sitios web especializados en la distribución de libros de texto gratuitos. Es importante asegurarse de que el acceso al material sea legal y respetuoso con los derechos de autor.

Aplicaciones Prácticas: Pronósticos para Pequeñas y Medianas Empresas

El libro de Hanke no está dirigido únicamente a grandes corporaciones; también ofrece valiosos recursos para pequeñas y medianas empresas (PYMES). Las técnicas de pronóstico pueden adaptarse a las necesidades específicas de las PYMES, ayudándolas a:

Prever la Demanda del Mercado: Adaptar la producción y el inventario según las tendencias del mercado.

Planificar el Crecimiento: Identificar áreas de expansión y desarrollar estrategias para aprovechar nuevas oportunidades.

Gestionar el Riesgo: Evaluar y preparar estrategias para enfrentar posibles desafíos financieros o de mercado.

Hanke J 2006: Edición 8a de “Pronósticos en los Negocios” en México

La edición más reciente del libro, la octava, publicada en 2006, ha sido bien recibida en México y en toda América Latina. Esta edición actualizada incluye nuevas secciones y métodos que reflejan los cambios en el entorno empresarial global y local, haciendo el libro aún más relevante para los lectores en esta región.

Descargar PDF

Para quienes deseen descargar el PDF del libro, es aconsejable buscar en plataformas académicas o bibliotecas digitales que ofrezcan acceso legal al material. Alternativamente, se puede considerar la compra del libro a través de librerías en línea para obtener una copia legítima y apoyar al autor.

La Relevancia del Conocimiento en Pronósticos para el Éxito Empresarial

En resumen, el conocimiento en pronósticos es fundamental para el éxito empresarial. El libro de John E. Hanke proporciona las herramientas y técnicas necesarias para realizar pronósticos precisos y efectivos. Ya sea que estés liderando una gran corporación o gestionando una PYME, el dominio de estas técnicas puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso en el dinámico mundo de los negocios.

0 notes