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Chatbots con inteligencia artificial en la educación superior

Redacción - 5 mayo, 2021

chatbots con inteligencia artificial

El uso de los robots conversacionales en las universidades tiene beneficios tangibles en campos que van desde facilitar el proceso de inscripción hasta el de brindar información sobre actividades y trámites académicos. Los más potentes son aquellos chatbots con inteligencia artificial. Los robots más sencillos son útiles para automatizar tareas simples, como transmitir mensajes, y canalizar las peticiones de información...

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La gestión de datos es clave en todas las organizaciones, incluidas las instituciones de educación superior. Éstas deben vigilar de cerca si los datos ayudan o dificultan sus actividades. La creciente información que transita los sistemas de TIC provoca que muchas organizaciones no tengan una gestión de datos de correcta. ¿Cuánto es demasiado? ¿Qué es relevante? Los datos pueden ser tanto una bendición como una maldición. Según McKinsey, «invertir en iniciativas de datos brinda una oportunidad importante para mantener un crecimiento constante, adoptar nuevos modelos de negocio, mejorar la eficiencia, y proporcionar el nivel de seguridad que exigen los clientes». En otras palabras, los datos deben funcionar para la organización. Si no es así, algo anda mal. De acuerdo con Nutanix, existen cuatro señales reveladoras de que la gestión de datos de una organización está estancada y necesita un replanteamiento. ●La gestión de datos lleva más tiempo que el análisis. Los silos y los datos inconsistentes o incompatibles pueden socavar los esfuerzos de cualquier organización por utilizar la información para la inteligencia de negocios. Si se pasa mucho tiempo tratando de encontrar datos relevantes para análisis, entonces definitivamente hay un problema de administración. La mala calidad de los datos puede conducir a decisiones inexactas, ya que los análisis se basarán en información incorrecta o incompleta. Los mayores culpables de esto son los centros de datos heredados o aislados. Las organizaciones necesitan volver a evaluar el rendimiento del centro de datos y determinar si mantener vivas las tecnologías heredadas es prudente. Energía y gestión de datos ●Los datos no estructurados dominan en la empresa. No hay nada de malo con los datos no estructurados. Pueden ser una fuente de conocimientos significativos que las organizaciones pueden utilizar para obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, no es positivo tener demasiados. En este caso, la gestión de datos puede ser un desafío, pues son cualitativos y no se pueden procesar con herramientas convencionales. Nuevamente, las tecnologías heredadas y en silos están expuestas por su incapacidad para ayudar cuando se trata de administrar datos no estructurados. Alternativamente, la base de datos como servicio (DBaaS) puede ser una forma efectiva de ayudar a los usuarios a acceder y administrar conjuntos de datos no estructurados. ●Los costos de energía son demasiado altos. Los costos de energía son un buen indicador de la eficiencia del centro de datos. Si las facturas siguen siendo altas, independientemente de cualquier cambio, es una clara señal de que algo está pasando. Según National Grid, hasta el 90% de la energía consumida por los centros de datos es cuando están inactivos. Es una fuente de gran desperdicio, en términos de costo, pero también conduce a emisiones de carbono innecesarias. La consolidación del big data en la nube y el uso de infraestructuras hiperconvergentes es una forma efectiva de enfrentar estos problemas. Su uso aumenta la eficiencia energética y reduce las emisiones, al tiempo que se mejora la seguridad de los datos. Mejorar la visibilidad y la comprensión de los datos ●El trabajo remoto o híbrido poco estructurado. En los últimos dos años, la mayoría de las organizaciones ofrecen opciones de trabajo remotas e híbridas. Durante la pandemia, esto condujo a un mosaico de soluciones rápidas, y con eso surgieron problemas de seguridad y gestión de datos. Muchos de estos problemas todavía permanecen. Las organizaciones necesitan revisar las herramientas de trabajo remoto para garantizar un acceso rápido, eficiente y seguro a los datos, independientemente de la ubicación. Las tecnologías y los procesos de privacidad y seguridad de datos deben integrarse en cualquier transformación digital. La gobernanza de datos es un aspecto vital de cualquier estrategia de gestión de datos. Las organizaciones necesitan visibilidad. ¿Cómo se gestionan los datos? ¿Hay áreas potenciales de explotación? Comprender cómo se mueven los datos en los sistemas, cómo se almacenan y cómo los utilizan las aplicaciones es una responsabilidad fundamental. Sin visibilidad, ¿cómo pueden las organizaciones saber qué sucede realmente con los datos?

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