Artefact según Data

ESG en la práctica: cómo convertir data de sostenibilidad data inteligencia empresarial

En la última década, la sostenibilidad ha pasado de ser un aspecto secundario de la reputación corporativa a convertirse en un elemento central del rendimiento empresarial. El nuevo libro electrónico Artefact, «ESG in Action: Cómo convertir data ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) data inteligencia empresarial», documenta esta transición a través de entrevistas semiestructuradas con altos directivos de empresas globales como Accor, Legrand, Tarkett, Ardian, Heineken, Siplec y Schenker, así como de las perspectivas de la OCDE y de data en sostenibilidad y data Artefact.

¿ AI el futuro de AI agentiva de los grafos de conocimiento?

A medida que las empresas se apresuran a poner en práctica AI, la mayoría descubre que su data nunca se diseñó para el razonamiento autónomo. Hoy en día, hasta el 80 % del tiempo AI se gasta en data y la armonización de esquemas, un síntoma de que las infraestructuras se crearon para el almacenamiento, no para la comprensión. Sin una base que capte las relaciones y el significado, los agentes seguirán siendo potentes, pero ciegos. A medida que AI se convierten en participantes activos en los flujos de trabajo empresariales, la naturaleza y la escala de data están evolucionando.

Diseño de AI en el sector energético e industrial

Durante los últimos 18 meses, AI AI AI ha acaparado todas las reuniones estratégicas de los altos directivos. Pero, ¿y si ese tema ya fuera cosa del pasado? En los sectores de la energía y la industria, el debate está pasando rápidamente de la AI generativa a AI agentiva. No se trata solo de una actualización gradual, sino de un nuevo paradigma que va más allá de la simple mejora de las tareas para reinventar por completo los procesos industriales fundamentales.

Anuncios AI: el futuro de la publicidad

Cuando OpenAI anunció Atlas, su nuevo navegador basado en ChatGPT, no se limitó a lanzar otro producto. Abrió una puerta que conduce a la próxima era de la interacción entre humanos y ordenadores y, inevitablemente, a una nueva frontera para la publicidad.

Data para la era de los agentes

La mayoría de las empresas no están preparadas para sustituir su data , propia de la era de los paneles de control, por AI . El último informe «State of Data Analytics» de Salesforce revela que el 84 % de los responsables data análisis afirman que sus estrategias requieren una revisión completa para que AI puedan tener éxito. Los líderes estiman que el 26 % de sus data fiables, solo el 43 % cuenta con marcos formales data y alrededor del 50 % no confía en su capacidad para generar y ofrecer información oportuna. Al mismo tiempo, el 70 % cree que la información más valiosa se encuentra en data no estructurados. La conclusión es clara: el obstáculo no es el entusiasmo, sino los cimientos, y esos cimientos deben cambiar antes de que los sistemas autónomos puedan escalar.

Mejorar la experiencia del bricolaje: cómo ADEO utiliza AI conectar contenidos y conocimientos

La optimización del surtido es un proceso fundamental en el sector minorista que consiste en seleccionar la combinación ideal de productos para satisfacer la demanda de los consumidores, teniendo en cuenta las numerosas limitaciones logísticas que ello conlleva. Los minoristas deben asegurarse de ofrecer los productos adecuados, en las cantidades adecuadas y en el momento adecuado. Al aprovechar data el conocimiento del consumidor, los minoristas pueden tomar decisiones fundamentadas sobre qué artículos almacenar, cómo gestionar el inventario y a qué productos dar prioridad en función de las preferencias de los clientes, las tendencias estacionales y los patrones de venta.

MotherDuck al detalle: cómo encaja esta solución AI análisis de última generación en tu Data

MotherDuck amplía el rendimiento analítico de DuckDB a la cloud funciones colaborativas, ofreciendo un rendimiento cuatro veces más rápido que BigQuery y un ahorro de costes respecto a data tradicionales gracias a su modelo de precios sin servidor y de pago por uso. Tras el anuncio de cloud nueva cloud europea cloud de MotherDuck, nos ha impresionado su rendimiento y sus atractivos precios. MotherDuck ya se puede integrar en sus capas de datos para acelerar la gestión de casos data y, al mismo tiempo, ahorrar costes. Consulte la comparativa de rendimiento.

Cómo AI cambiando AI las búsquedas y qué significa esto para los clientes, los profesionales del marketing y las marcas

AI transformando la búsqueda, pasando de la clasificación y la recuperación de información al razonamiento y la síntesis. Este informe técnico traza esta evolución, explica el funcionamiento de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) y expone las implicaciones para los profesionales del marketing y las marcas. En el centro del nuevo panorama de la medición se encuentra el triángulo de oro del MROI: El modelado del mix de marketing (MMM) ofrece una visión estratégica, cuantificando el impacto del marketing en las ventas y proporcionando optimizadores y simuladores para orientar la asignación presupuestaria. Las pruebas de incrementalidad validan si las campañas realmente generan resultados adicionales, utilizando experimentos de prueba frente a control para establecer la causalidad. También calibran tanto los modelos MMM como los de atribución. La atribución informa la optimización en tiempo real al asignar el mérito a lo largo de los recorridos de los clientes. En 2025, los modelos avanzados utilizarán el aprendizaje profundo y los mecanismos de atención para capturar las interacciones entre canales de forma más eficaz. Estas metodologías son más potentes cuando se utilizan conjuntamente: el MMM para la planificación a largo plazo, la incrementalidad para la realidad sobre el terreno y la atribución para la agilidad en tiempo real. Las empresas también se enfrentan a la decisión entre soluciones internas y soluciones SaaS. Las soluciones internas aportan personalización y control, pero requieren talento e inversión, mientras que Servicios SaaS Servicios y experiencia. La elección correcta depende de los recursos y data . Los ejemplos del mundo real ponen de relieve las mejores prácticas: Meridian, de Google, presenta un conjunto de herramientas MMM de código abierto para mejorar la calibración, la medición de la parte superior del embudo y la corrección de sesgos. Accor utiliza pruebas de incrementalidad para cuestionar supuestos y optimizar la asignación presupuestaria. Nike demuestra el poder de la persistencia y el cambio cultural, integrando la medición en los procesos y democratizando los insights. Artefact la regla del 95-5, mostrando cómo la medición del valor de marca vincula el crecimiento a largo plazo con la eficiencia del rendimiento a corto plazo. De cara al futuro, cinco tendencias marcarán el rumbo de la medición: la mejora data , nuevos marcos para los medios minoristas y la televisión conectada, el MMM interno con pruebas, los enfoques que priorizan la privacidad y las métricas basadas en la atención. La conclusión es clara: la medición del marketing es ahora un facilitador estratégico. Al integrar metodologías, incorporarlas a la cultura y centrarse tanto en el rendimiento como en la marca, los directores de marketing pueden defender sus presupuestos y alcanzar un crecimiento sostenible.

Guía para directivos sobre la medición del marketing en 2025

En 2025, la medición del marketing se ha convertido en una prioridad fundamental para los altos directivos. Si bien AI generativa AI transformando la ejecución de las campañas, es la medición la que demuestra el valor y garantiza los presupuestos. Sin embargo, el nivel de madurez sigue siendo bajo: la mayoría de los directores de marketing (CMO) siguen teniendo dificultades para ajustar dinámicamente el gasto en función del rendimiento. El reto radica en equilibrar el marketing de marca y el de rendimiento, hacer frente a la fragmentación data y armonizar las decisiones entre los niveles estratégico y operativo. En el centro del nuevo panorama de la medición se encuentra el triángulo de oro del MROI: El modelado del mix de marketing (MMM) proporciona la visión estratégica, cuantificando el impacto del marketing en las ventas y ofreciendo optimizadores y simuladores para orientar la asignación presupuestaria. Las pruebas de incrementalidad validan si las campañas realmente generan resultados adicionales, utilizando experimentos de prueba frente a control para establecer la causalidad. También calibran tanto el MMM como los modelos de atribución. La atribución informa la optimización en tiempo real al asignar el mérito a lo largo de los recorridos de los clientes. En 2025, los modelos avanzados utilizan el aprendizaje profundo y los mecanismos de atención para capturar las interacciones entre canales de forma más eficaz. Estas metodologías son más potentes cuando se utilizan conjuntamente: MMM para la planificación a largo plazo, la incrementalidad para la realidad sobre el terreno y la atribución para la agilidad en tiempo real. Las empresas también se enfrentan a la decisión entre soluciones internas y soluciones SaaS. Las soluciones internas aportan personalización y control, pero requieren talento e inversión, mientras que Servicios SaaS Servicios y experiencia. La elección correcta depende de los recursos y data . Los ejemplos del mundo real ponen de relieve las mejores prácticas: Meridian, de Google, presenta un conjunto de herramientas MMM de código abierto para mejorar la calibración, la medición de la parte superior del embudo y la corrección de sesgos. Accor utiliza pruebas de incrementalidad para cuestionar supuestos y optimizar la asignación presupuestaria. Nike demuestra el poder de la persistencia y el cambio cultural, integrando la medición en los procesos y democratizando los insights. Artefact la regla del 95-5, mostrando cómo la medición del valor de marca vincula el crecimiento a largo plazo con la eficiencia del rendimiento a corto plazo. De cara al futuro, cinco tendencias marcarán el rumbo de la medición: la mejora data , nuevos marcos para los medios minoristas y la televisión conectada, el MMM interno con pruebas, los enfoques que priorizan la privacidad y las métricas basadas en la atención. La conclusión es clara: la medición del marketing es ahora un facilitador estratégico. Al integrar metodologías, incorporarlas a la cultura y centrarse tanto en el rendimiento como en la marca, los directores de marketing pueden defender sus presupuestos y alcanzar un crecimiento sostenible.

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