Cómo evitar los cuellos de botella de los sistemas obsoletos

Hasta ahora, en nuestra serie de blogs sobre la importancia de la continuidad operativa y los escenarios que hay que evitar, hemos hablado de los fallos críticos del sistema y de cómo evitar los fallos de seguridad. En la edición de esta semana, el escenario que discutiremos se centra en la pérdida de oportunidades debido a los cuellos de botella de sistemas obsoletos.

Aunque se sabe que las plataformas locales obsoletas proporcionan resultados fiables y consistentes a muchas organizaciones, una de sus limitaciones es su capacidad para soportar algunos de los avances tecnológicos más innovadores y diferenciadores disponibles. Tanto si hablamos de automatización de procesos robóticos (RPA) como de aprendizaje automático (ML), la mayoría de las iniciativas de inteligencia artificial (IA) no serían viables para aplicaciones obsoletas.

Es la propia naturaleza de un entorno en la cloud la que ha hecho que las oportunidades de la IA sean accesibles para muchas organizaciones.

Existe un enorme interés por mejorar la productividad encontrando nuevas formas de hacer más con menos. La IA, los lagos de datos y otras tecnologías innovadoras están automatizando tareas mundanas y descubriendo nuevas formas de analizar y agregar datos. El uso de conjuntos de datos en todo el ecosistema empresarial hace posible una mayor transparencia de la que se había imaginado.

Pero primero hay que tener una plataforma que admita estas opciones. En entornos altamente competitivos, la aplicación de soluciones verdaderamente innovadoras puede cambiar profundamente el juego.

Miller Industries es una organización que superó estos cuellos de botella heredados pasándose a la nube, obteniendo rápidamente beneficios sustanciales. Armonizaron los datos en toda la organización y proporcionaron nuevos cuadros de mando para una mayor transparencia, y redujeron el análisis manual de datos en un 80%. La siguiente fase de Miller incluye el uso de IA y ML para extraer estos datos y aprovechar el aprendizaje automático para anticipar la demanda futura. Los resultados pueden mostrarse en cuadros de mando automatizados, proporcionando a la empresa una imagen en tiempo real de su demanda actual y prevista.

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