Convertir datos en información: el desafío
que tienen las empresas de cara al futuro
La última edición de Infobae Talks Pensamiento Techie, el ciclo de entrevistas conducido por Agostina Scioli, reveló algunas estrategias que están implementando las empresas de cara a lo que viene y la manera en que incorporan tecnología para transformar sus operaciones.
Uno de los profesionales invitados fue Diego Sodor, gerente de Data Driven Transformation en AXION energy, quien dio a conocer el enfoque innovador que posee la empresa no solo en sus estaciones de servicio, sino también en aspectos que no siempre son evidentes para sus clientes.
Este trabajo implica el uso de una amplia variedad de herramientas tecnológicas para negocios. De esta forma, la compañía logró establecer una cultura de toma de decisiones basada en evidencia, la cual es posible conseguir a través de diferentes herramientas.
En ese sentido, Sodor dejó en claro la diferencia entre dos conceptos clave al momento de sacar conclusiones: “Los datos son el registro de una observación de algún hecho, mientras que la información es el procesamiento de eso
para extraer un significado o darle utilidad”.
Antiguamente, la evidencia en la que se basaba la compañía era el resultado de lo que pensaba un profesional con muchos años de experiencia, lo cual podía contar con algún sesgo. Sin embargo, desde hace aproximadamente una década, surgió desde distintos sectores de la organización la necesidad de hacer una transformación para darle mayor prioridad a la tecnología.
Este trabajo implica el uso de una amplia variedad de herramientas tecnológicas para negocios. De esta forma, la compañía logró establecer una cultura de toma de decisiones basada en evidencia, la cual es posible conseguir a través de diferentes herramientas.
En ese sentido, Sodor dejó en claro la diferencia entre dos conceptos clave al momento de sacar conclusiones: “Los datos son el registro de una observación de algún hecho, mientras que la información es el procesamiento de eso para extraer un significado o darle utilidad”.
Antiguamente, la evidencia en la que se basaba la compañía era el resultado de lo que pensaba un profesional con muchos años de experiencia, lo cual podía contar con algún sesgo. Sin embargo, desde hace aproximadamente una década, surgió desde distintos sectores de la organización la necesidad de hacer una transformación para darle mayor prioridad a la tecnología.
“Fue algo que venía desde abajo y que se juntó con una idea que también existía en la cúpula de la empresa. Una vez que esto empezó a correr y superó determinado umbral, se produjo lo que pasa en una epidemia: empezó el contagio”, reveló Sodor sobre el origen del giro de 360 grados que dio AXION energy.
Tareas simples:
el objetivo
al incorporar
tecnología
La transformación se vio reflejada en la creación de almacenes de datos con los que la empresa diseña paneles de gestión para diferentes áreas comerciales. De esta manera, es capaz de proporcionar información valiosa en tiempo real que permite lograr una gestión eficaz.
Asimismo, el gerente de Data Driven Transformation de AXION energy, señaló que la organización posee una gran batería de soluciones y modelos que ha incorporado en el último tiempo. La utilización de uno u otro depende del tema que se quiera atender o la acción que se desee llevar a cabo.
Una de las innovaciones consistió en la creación
de mapas en tiempo real
Que muestran la posición competitiva de cada estación de servicio en el mercado.
Para el desarrollo de estas herramientas de vanguardia basadas en el uso de machine learning e inteligencia artificial, AXION cuenta con un equipo de ingenieros, matemáticos, economistas e informáticos dedicados exclusivamente a estos temas.
Detrás de esta estrategia tecnológica está el objetivo de mejorar la atención al cliente.
Bajo esa premisa, la empresa monitorea de manera constante lo que los usuarios expresan en las redes sociales: se presta especial atención a las reseñas que dejan en Google Maps sobre cada estación de servicio.
“De cara al futuro, buscamos mejorar algunos aspectos que tienen que ver con la predicción de volúmenes de venta y de cantidad de unidades que se van a vender. Tenemos modelos que funcionan bastante bien, claro, pero siempre son perfectibles”, concluyó Sodor.
Asimismo, cuando AXION inaugura un nuevo establecimiento, busca estimar con precisión sus futuras ventas. Para lograrlo, la organización desarrolló un modelo de aprendizaje automático que está entrenado con todos los datos relevantes disponibles.
A su vez, la compañía también cuenta con un sistema similar al ChatGPT, que posee la capacidad de vaticinar las transacciones de una tienda de conveniencia por producto y por día. De esta forma, puede gestionar los inventarios y el abastecimiento de manera eficiente.
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