INFOTECNO

La visibilidad ya no enamora, la confianza sí

Compartí esta noticia !

En algún momento, el éxito en relaciones públicas se volvió fácil de medir. O al menos, fácil de explicar. Más menciones, más alcance, más visibilidad. Durante años, esa fue la métrica dominante: si una marca aparecía en suficientes lugares, se asumía que estaba ganando relevancia. Pero algo cambió. No de forma abrupta, sino progresiva, casi imperceptible al inicio. La saturación de mensajes, la velocidad de la información y, sobre todo, la creciente desconfianza hacia lo que se comunica comenzaron a erosionar esa lógica. Hoy, estar en todas partes ya no garantiza nada. De hecho, en muchos casos, puede significar lo contrario.

Lo que emerge a partir de ese cambio es una redefinición profunda del valor de la comunicación. La visibilidad deja de ser un indicador suficiente y la credibilidad comienza a ocupar su lugar como métrica central. No porque el alcance haya perdido relevancia, sino porque ya no explica por sí solo el impacto real de una marca. La diferencia ya no está en cuánto se dice, sino en qué tan sostenible es lo que se dice en el tiempo.

Este cambio está respaldado por una transformación más amplia en la relación entre marcas y audiencias. El Estudio de Confianza 2025 de PwC ​ señala que más del 70% de los consumidores considera la confianza como un factor clave al decidir con qué empresas relacionarse, especialmente en contextos de incertidumbre. A su vez, el Global Gen Z and Millennial Survey de Deloitte ​ revela que cerca del 60% de los jóvenes evalúa a las marcas en función de su coherencia entre lo que dicen y lo que hacen, más que por su visibilidad o posicionamiento tradicional.

Durante mucho tiempo medimos el éxito por la capacidad de generar visibilidad”, explica Joel Sebastián, Client Services VP en another. “Hoy eso cambió: el verdadero valor está en construir algo que las audiencias consideren confiable, incluso cuando la marca no está activamente comunicando”.

La visibilidad perdió exclusividad; la credibilidad ganó relevancia

Durante años, la visibilidad funcionó como una ventaja competitiva porque era limitada. Acceder a ciertos espacios implicaba una barrera real. Hoy, esa barrera prácticamente desapareció. La capacidad de comunicar se democratizó, pero con ello también se diluyó el valor de simplemente estar presente.

El resultado es un entorno donde la exposición es constante, pero no necesariamente significativa. Las audiencias han desarrollado filtros más exigentes para interpretar lo que consumen, priorizando coherencia sobre repetición. Ya no reaccionan a la frecuencia, sino a la consistencia que logran identificar a lo largo del tiempo.

Esto se refleja en análisis como el State of the Consumer de McKinsey, que muestra que más del 65% de los consumidores ha cambiado de marca debido a una pérdida de confianza o a percepciones de inconsistencia. En este contexto, la visibilidad sin sustento no construye valor; lo expone.

La credibilidad se construye en el tiempo, no en campañas

A diferencia del alcance o las impresiones, la credibilidad no responde a picos. No se construye en una campaña exitosa ni en una cobertura destacada. Es acumulativa y depende de la capacidad de una marca para sostener una narrativa coherente a través de múltiples momentos y decisiones.

Esto implica que cada interacción cuenta: desde un comunicado hasta una respuesta en crisis, desde una declaración pública hasta una acción interna. Las audiencias no evalúan mensajes aislados, sino patrones de comportamiento. Y es en esos patrones donde se define la confianza.

Rankings como el de World’s Most Trustworthy Companies 2025 evidencian esta lógica: las compañías mejor posicionadas en confianza no destacan por picos de visibilidad, sino por su consistencia sostenida en el tiempo. La confianza no se activa, se construye.

Hoy la credibilidad no es algo que se comunica, es algo que se demuestra”, señala el experto de la agencia de comunicación estratégica. “Y eso obliga a que la comunicación esté alineada con decisiones reales, no solo con narrativas aspiracionales”.

Medir diferente para construir mejor

Uno de los mayores retos de este cambio es que la credibilidad no se mide con la misma inmediatez que el volumen. No aparece en dashboards en tiempo real ni responde a métricas tradicionales de performance. Sin embargo, su impacto es más profundo y más determinante en el largo plazo.

Esto obliga a replantear cómo se entiende el éxito en PR. Más allá de outputs, la conversación se mueve hacia outcomes: percepción, confianza, preferencia. Variables menos tangibles, pero mucho más cercanas al valor real de marca.

En este sentido, el PR deja de ser una función enfocada en amplificación y se convierte en una función de coherencia. Su rol no es solo generar conversación, sino asegurar que esa conversación sea consistente, creíble y sostenible.

La confianza como el único KPI que realmente importa

El cambio de fondo no es solo de métricas, sino de mentalidad. Medir la comunicación únicamente por volumen en el contexto actual es operar bajo una lógica que ya no responde a cómo las audiencias consumen, interpretan y validan la información.

Hoy, la comunicación no compite solo por atención, sino por legitimidad. Y esa legitimidad no se obtiene por repetición, sino por consistencia. Es el resultado de alinear lo que se dice con lo que se hace, una y otra vez.

Porque en un contexto donde todos pueden comunicar, la visibilidad deja de ser escasa.

Pero la confianza —esa que realmente construye valor— sigue siéndolo. Y precisamente por eso, hoy más que nunca, es el único KPI que realmente importa.

Compartí esta noticia !

El 70% de los adolescentes ya dependen de la inteligencia artificial y está moldeando emociones, memoria y pensamiento

Compartí esta noticia !

La inteligencia artificial conversacional ya no es una novedad; millones de personas interactúan diariamente con sistemas que responden de manera natural y convincente, y sus efectos sobre la mente humana apenas comienzan a comprenderse. Estudios recientes muestran que estas interacciones prolongadas están modificando la forma en que pensamos, recordamos y sentimos, afectando incluso funciones cognitivas básicas como la memoria, la atención sostenida y la regulación emocional. Aunque usamos estas herramientas con naturalidad, sus impactos psicológicos y conductuales se están haciendo cada vez más evidentes y no siempre somos conscientes de ellos.

Transformaciones neuropsicológicas y secuelas generales asociadas al uso de IA

El impacto de la inteligencia artificial en la mente humana puede compararse con el de la radio en los años 30 o la televisión en los 50, pero con un alcance mucho más profundo y personal. Aquellas tecnologías transformaron hábitos de atención y percepción social; la IA, al interactuar directamente con nuestras emociones y recuerdos, modifica redes neuronales clave, afectando memoria, concentración y regulación emocional. Mientras la radio y la televisión imponían contenidos, la IA adapta sus respuestas a nuestro comportamiento, reforzando patrones de pensamiento y hábitos cognitivos específicos. Entre los efectos más comunes asociados al uso prolongado de IA se encuentran:

  • Prolongación de la sensación de presencia de personas fallecidas, lo que altera la gestión natural del duelo.
  • Reducción de la atención sostenida, generando dificultades para concentrarse en tareas prolongadas.
  • Disminución del pensamiento crítico, al priorizar respuestas rápidas y gratificación inmediata.
  • Sesgo de creencias, ya que la IA tiende a dar la razón y justificar todas las ideas que le sean planteadas, lo que puede reforzar ideologías que pueden ser dañinas.
  • Fragmentación de hábitos de memoria y reflexión, afectando la consolidación emocional y cognitiva.

Más allá de los efectos inmediatos, la IA está configurando la mente de las generaciones más jóvenes. Niños y adolescentes que interactúan desde temprana edad con chatbots y asistentes virtuales muestran dependencia emocional y refuerzo de sesgos, lo que afecta la formación de habilidades cognitivas y la capacidad de gestionar frustración. Este fenómeno apunta a una transformación colectiva, donde la nueva generación aprende a pensar y sentir según los parámetros de la IA más que por la experiencia humana.

Consecuencias sociales y debates éticos

La adopción masiva de la IA como sustituto parcial de la interacción humana también ha generado inquietudes entre psicólogos y sociólogos. Investigadores de la UNAM advierten que más del 70% de los adolescentes ya utiliza estas aplicaciones para buscar apoyo emocional, y estudios recientes muestran que los sistemas de inteligencia artificial dan la razón a los usuarios casi un 50% más que los humanos, reforzando sesgos y creencias preexistentes.

La lógica de satisfacción inmediata de estas plataformas puede entorpecer la adquisición de resiliencia emocional, al evitar la confrontación con la incomodidad necesaria para el crecimiento psicológico. Este tipo de interacción puede fomentar dependencia tecnológica, retrasando la búsqueda de ayuda profesional en situaciones complejas. A nivel cultural, se redefine la noción de empatía y autenticidad en las relaciones humanas, lo que plantea dilemas éticos sobre la sustitución de apoyo humano con respuestas automatizadas.

Lo que nos da y lo que nos quita la inteligencia artificial

La IA ofrece comodidad, eficiencia y acceso instantáneo a información y compañía, pero también acarrea efectos psicológicos y ambientales significativos. A nivel cognitivo, puede reducir la atención sostenida, reforzar sesgos y debilitar la resiliencia emocional. Por otro lado, su infraestructura tecnológica consume enormes cantidades de energía, agua y territorio fértil, planteando riesgos para la sostenibilidad de nuestros recursos y aumentando la huella de carbono.

La única forma de mitigar estos impactos es gestionar el uso desde múltiples niveles: mediante regulación gubernamental que establezca límites claros y mecanismos de supervisión del despliegue de IA, actitudes educativas y de crianza que enseñen a niños y adolescentes a interactuar de forma crítica y saludable con estas tecnologías, y una transición energética en infraestructura digital que reduzca el consumo de recursos y optimice la eficiencia mediante soluciones como energías renovables, estrategias para reducir el consumo energético y energía solar. Solo un cambio estructural profundo permitirá preservar la salud mental de las personas y los recursos naturales esenciales para continuar con nuestra calidad de vida actual, y si como sociedad decidimos que la IA llegó para quedarse, deberemos equilibrar lo que la IA nos brinda, con lo que nos quita.

Fuente: papernest.es

Compartí esta noticia !

Trading de skins en CS2 en 2026: mecánicas, plataformas y estrategias de intercambio más inteligentes

Compartí esta noticia !

El ecosistema del intercambio de skins en CS2 ha madurado hasta convertirse en un entorno estructurado donde el valor, el timing y la elección de la plataforma importan tanto como los propios objetos. Lo que antes eran simples intercambios de ítems evolucionó hacia un sistema complejo que involucra marketplaces, intercambios automatizados y negociaciones impulsadas por la comunidad.

Comprender cómo funciona este sistema en 2026 requiere ir más allá de los intercambios superficiales y enfocarse en cómo interactúan la liquidez, la demanda y el comportamiento de los usuarios.

Cómo funciona el trading hoy
En esencia, el intercambio sigue girando en torno a skins de valor percibido similar. Sin embargo, “igual” rara vez significa precio idéntico. Los traders consideran factores como la deseabilidad, la liquidez y el potencial futuro.

El trading moderno se desarrolla en tres formatos principales:

  • Intercambios peer-to-peer: acuerdos directos entre usuarios, generalmente negociados manualmente.
  • Plataformas automatizadas: sistemas que calculan ofertas de intercambio de forma instantánea mediante algoritmos.
  • Modelos asistidos por marketplaces: esquemas híbridos donde los datos de precios guían las transacciones.

Cada formato tiene sus ventajas y limitaciones. El trading manual ofrece flexibilidad, mientras que los sistemas automatizados priorizan velocidad y previsibilidad.

El rol de plataformas como Key-Drop
Plataformas como Key-Drop han transformado la forma de intercambiar skins mediante interfaces simplificadas y operaciones instantáneas. En lugar de buscar un contraparte, el usuario interactúa con un sistema que evalúa su inventario y propone alternativas en segundos.

Este modelo reduce fricciones, pero también modifica las expectativas: la velocidad gana protagonismo, mientras que la negociación pierde espacio.

Estas plataformas suelen destacar:

  • evaluación rápida del inventario
  • ratios de intercambio transparentes
  • flujos de uso simplificados

Para quienes priorizan eficiencia, representan una solución práctica.

Enfoques alternativos de trading

Trading basado en comunidad
Foros y servidores de Discord siguen siendo espacios clave para negociar. Allí, el valor se construye mediante diálogo más que por algoritmos.

Flipping en marketplaces
Consiste en comprar skins infravaloradas y venderlas o intercambiarlas luego con ganancia. Requiere entender tendencias y ciclos de demanda.

Este enfoque convierte al trading en una estrategia de largo plazo.

Qué determina el valor real de intercambio
Los gráficos de precios son solo una parte. En la práctica, los traders combinan factores objetivos y subjetivos:

  • consistencia de la demanda
  • reconocimiento visual
  • condición y float
  • saturación del mercado

Una skin con demanda estable puede rendir mejor que una rara pero poco líquida.

Errores comunes que persisten
A pesar de la evolución del mercado, siguen repitiéndose patrones:

  • sobrevalorar skins raras sin considerar su liquidez
  • depender ciegamente de valoraciones automáticas
  • apresurar decisiones

Un enfoque más analítico suele dar mejores resultados.

Estrategia: construir un inventario negociable
El éxito no pasa por tener lo más raro, sino por mantener un inventario equilibrado:

  • combinar skins de alta demanda y gama media
  • evitar concentrarse en nichos
  • mantener liquidez para intercambios rápidos

Esto permite adaptarse a cambios del mercado.

Dinámica de mercado y timing
El timing es clave. Los precios pueden variar por actualizaciones, tendencias o ciclos de hype.

Los traders experimentados identifican patrones y distinguen entre picos temporales y cambios estructurales.

Automatización vs control
El trading en 2026 se define por el equilibrio entre automatización y decisiones manuales.

Las plataformas automatizadas aportan rapidez, pero operan bajo reglas fijas. El trading manual permite creatividad y mejores acuerdos en operaciones complejas.

La mayoría combina ambos enfoques.

Hacia dónde va el trading
El futuro apunta a mayor eficiencia sin perder flexibilidad.

El trading comunitario seguirá siendo relevante, especialmente para quienes entienden el intercambio como algo más que una transacción.

El éxito dependerá de comprender no solo los precios, sino también el comportamiento del mercado y de los jugadores.

Compartí esta noticia !

Estudio de Accenture describe cómo será el futuro de la manufactura

Compartí esta noticia !

¿Cómo serán las fábricas más competitivas en 2040? De acuerdo con un nuevo estudio de Accenture, la respuesta no estará determinada únicamente por la eficiencia de costos y los niveles de calidad; de hecho, alcanzar altos estándares en ambos será solo el punto de partida. Los verdaderos factores diferenciadores serán la flexibilidad, sostenibilidad y la inteligencia, cualidades de lo que Accenture llama “hiperautomatización”.

Para 2040, si las empresas logran avanzar en esta dirección, sus fábricas se verán radicalmente distintas a las actuales. Serán fábricas auto-optimizadas e impulsadas por inteligencia artificial, que integrarán de forma fluida robótica, gemelos digitales y supervisión humana en un ecosistema de producción inteligente e hiperautomatizado. De este modo, no solo podrán ejecutar procesos a gran escala, sino también anticipar disrupciones, adaptarse de manera dinámica y optimizar la producción en tiempo real, con un nivel de autonomía casi total. Un ejemplo de cómo la inteligencia artificial transforma el trabajo reorganizando tareas y funciones se ve en la industria manufacturera argentina, donde el 34% de las horas de trabajo son susceptibles de ser transformadas y potenciadas por la IA, alcanzando al 38% cuando tenemos en cuenta las transformaciones potenciales a lo largo de su cadena de valor.

La industria manufacturera argentina necesita potenciar la difusión y sofisticación en el uso de IA. Hoy, las empresas invierten en tecnologías básicas y generales. Los resultados preliminares de un relevamiento realizado por Accenture en conjunto con la UIA muestran que menos del 30% de las empresas industriales argentinas utilizan IA para soporte en la toma de decisiones, acelerar sus procesos de I+D+i o realizar automatización inteligente.             

La principal barrera de adopción es la falta de conocimiento y de una visión clara sobre las oportunidades de la IA. Lo que requiere transformar el foco de la reducción de costos a la IA como driver de competitividad y operar sobre los cuatro aspectos principales que impulsan la transformación:  talento, automatización, optimización a través de la IA y digitalización.

  1. Talento

Una amplia mayoría (70%) de los gerentes de planta encuestados por Accenture a nivel mundial considera que la transformación de la fuerza laboral es el factor más crítico para el éxito. Y tienen razón. Sin embargo, el talento disponible para la industria manufacturera se está reduciendo por y la aceleración de los cambios en los modelos productivos. En el caso de Argentina, entre las empresas industriales que buscaron personal especializado para sus iniciativas de IA, casi la mitad tuvo dificultades para acceder al talento.

Sebastián Feldberg, director ejecutivo de Industry X de Accenture Argentina destaca que, en este escenario, la capacitación y el desarrollo continuo del talento no son solo una necesidad operativa, sino un habilitador estratégico para la competitividad de largo plazo. Las fábricas del futuro requerirán personas con nuevas habilidades digitales, analíticas y cognitivas, capaces de interactuar con sistemas inteligentes, interpretar datos en tiempo real y tomar decisiones de mayor valor agregado.

La mayor parte de la fuerza laboral dejará de trabajar directamente en la producción para pasar a trabajar para la producción. Esto implica un cambio profundo desde tareas manuales y repetitivas hacia roles de supervisión de procesos, optimización, resolución de excepciones y toma de decisiones apoyadas por inteligencia artificial. Para que esta transición sea exitosa, será clave implementar modelos de formación continua, flexibles y personalizados, que permitan actualizar habilidades en tiempo real a medida que la tecnología evoluciona.

Además, el engagement de las personas será un factor decisivo. En entornos altamente automatizados y autónomos, el compromiso con el rol, el sentido de propósito y la confianza en la tecnología impactarán directamente en la seguridad, la productividad y la calidad. Las organizaciones deberán crear experiencias de trabajo que empoderen a las personas, fomenten el aprendizaje permanente y refuercen su rol como orquestadores del sistema productivo, en lugar de simples operadores.

Feldberg subraya que “las personas deberán participar en un ciclo constante en el que aprenden de la inteligencia artificial y junto a ella, y al mismo tiempo enseñan a la IA, a medida que la naturaleza del trabajo evoluciona. Tendrán que sentirse cómodas colaborando con sistemas inteligentes, operando entornos autónomos y supervisando procesos de automatización complejos. En la fábrica del futuro, el talento humano no desaparece: se vuelve más estratégico que nunca”.

  1. Automatización:

Una mayoría significativa (63%) de los gerentes de planta está priorizando la automatización en el mediano plazo, lo que no resulta sorprendente dadas las oportunidades inmediatas que ofrece para mejorar la eficiencia y reducir costos. Sin embargo, solo alrededor del 60% de los gerentes también está priorizando innovaciones clave como los vehículos guiados autónomos (AGV), la transformación de la intralogística y la manipulación de materiales, y los robots móviles autónomos (AMR), que serán necesarios para concretar su visión hacia 2040. De hecho, pese a esa visión de largo plazo, solo el 38% apunta a la fábrica hiperautomatizada.

Feldberg resalta que “es probable que resulte más rentable actualizar y reacondicionar infraestructuras existentes, con instalaciones bien mantenidas, mediante el uso de inteligencia artificial y robots humanoides, en lugar de construir líneas de producción completamente nuevas desde cero. De hecho, los primeros adoptantes en la industria automotriz ya están probando el potencial de los robots humanoides, con resultados positivos.”

  1. Optimización a través de la IA

Un número significativo de gerentes de planta (62%) considera que la inteligencia artificial es un habilitador clave para todos los aspectos de las operaciones fabriles. Sin embargo, en el corto plazo, la mayoría está priorizando los procesos de mantenimiento, reparación y overhaul (MRO), la optimización logística y las eficiencias productivas. Esto tiene sentido si el objetivo fuera únicamente preparar las fábricas para operar con éxito en los próximos años.

Sin embargo, en el futuro cercano, las operaciones fabriles estarán definidas no solo por la eficiencia, sino también por la flexibilidad, la agilidad y la capacidad de adaptación rápida. Esto requerirá que la IA conecte máquinas de forma autónoma, priorice tareas, distribuya cargas de trabajo y genere secuencias óptimas de operación. Los procesos basados en analítica predictiva supervisarán datos de sensores y de visión artificial, automatizando los calendarios de mantenimiento y los controles de calidad mediante la detección y predicción anticipada de fallas de equipos y defectos de producto.

El ejecutivo explica que “para lograr ese cambio, los gerentes de planta deberán acelerar el uso de la inteligencia artificial. Sin embargo, un 38% de ellos aún se muestra reticente a aplicar IA generativa en sus fábricas. El principal obstáculo es la mala calidad y la falta de consistencia de los datos. Los gerentes de planta necesitan datos confiables para habilitar analítica en tiempo real y generar insights impulsados por IA; sin ellos, las fábricas no pueden anticiparse ni actuar de forma proactiva. Por eso, para construir la fábrica del 2040, los líderes industriales deben poner el foco hoy en los datos.”

  1. Digitalización

La digitalización es la base de la fábrica hiperautomatizada. Sin embargo, el estudio de Accenture reveló que la mayoría de los gerentes de planta sigue enfocándose en medidas de digitalización que, en rigor, ya deberían estar implementadas. Sus principales prioridades son las medidas de ciberseguridad (77%), seguidas por la implementación de sistemas de ejecución de manufactura (MES) (70%) y plataformas en la nube, lo que evidencia que el sector manufacturero presenta un bajo nivel de madurez digital.

Lo preocupante es que capacidades críticas de la fábrica del futuro, como los gemelos digitales de máquinas y productos, el Internet Industrial de las Cosas (IIoT) o incluso la computación en el borde (edge computing), no son prioridades clave para casi la mitad de los gerentes de planta encuestados. Sin embargo, estas tecnologías constituyen los cimientos digitales de la fábrica moderna, gracias a su capacidad para simular, analizar y optimizar los sistemas productivos en entornos virtuales. Su ausencia genera silos, separando el diseño de la producción y limitando la toma de decisiones basada en simulación, así como la agilidad operativa.

Feldberg concluye que “para 2040, las fábricas más avanzadas no serán gestionadas: serán orquestadas. Y el talento humano tendrá un rol fundamental en esta orquestación, al tomar decisiones de alto valor agregado. La inteligencia artificial gobernará la producción en tiempo real, los gemelos digitales modelarán cada decisión antes de ejecutarla e interactuarán con la figura del robot humanoide. La manufactura se convertirá en ecosistemas totalmente autónomos y sensibles a la demanda. Este futuro no es especulativo: ya está comenzando a materializarse. Las fábricas del mañana no esperarán decisiones. Las tomarán. La única elección que enfrentan hoy los fabricantes es si diseñarán ese futuro o si se verán obligados a adaptarse a él”.

Compartí esta noticia !

El FC Bayern acelera su juego con RISE with SAP

Compartí esta noticia !

 SAP SE (NYSE: SAP) anunció que FC Bayern migró sus sistemas on-premise a la nube a través del recorrido de RISE with SAP. Este movimiento estratégico está diseñado para acelerar la innovación, fortalecer la protección de datos y preparar las operaciones digitales del club para el futuro.

El club de fútbol más exitoso de Alemania y una de las principales organizaciones deportivas profesionales del mundo, el FC Bayern fortalece su partnershio a largo plazo con SAP eligiendo RISE with SAP para la transición a las soluciones SAP Cloud ERP Private, el core digital de SAP Business Suite. Esto complementa la gama existente de soluciones en la nube del club. Estas incluyen las soluciones SAP SuccessFactors, SAP Emarsys, SAP Concur, SAP Analytics Cloud, SAP Datasphere y SAP Sports One, así como SAP Business Technology Platform (SAP BTP), SAP HANA Cloud y el software SAP Event Ticketing.

RISE with SAP ayuda a posicionar al club para que esté preparado para el futuro liberando innovación continua, analíticas en tiempo real e información estratégica habilitada por IA. El nuevo entorno en la nube mejora la gestión financiera, acelera el cumplimiento de las mercancías y optimiza la gestión de socios para ayudar a garantizar una logística más fluida para kits, instalaciones y la cadena de suministro. En la actualidad, más de 9.5 millones de registros de datos de fans y miembros y más de 25.000 registros de datos maestros de productos se gestionan en las aplicaciones de SAP Cloud ERP, lo que brinda una base unificada para el compromiso de los aficionados, la comercialización y la excelencia operativa.

La nube gestiona los picos del día de partido

Al pasar a la nube, FC Bayern obtiene un tiempo de creación de valor más rápido y una escalabilidad elástica para ayudar a gestionar los picos de tráfico del día de partido y, al mismo tiempo, simplificar las operaciones de TI a través de una plataforma de datos unificada. La transición también permite un modelo de gastos operativos predecible, con seguridad gestionada por SAP y cumplimiento que reduce significativamente la carga operativa del club.

“FC Bayern demuestra cómo las organizaciones pueden aprovechar las soluciones en la nube de SAP Business Suite para impulsar la innovación y el crecimiento”, dijo Thomas Saueressig, miembro de la Junta Directiva de SAP SE, Customer Services & Delivery. “A través de RISE with SAP, el club ahora se beneficia de actualizaciones continuas, analíticas integradas y capacidades de IA que mejoran las experiencias de los aficionados y fortalecen la agilidad operativa”.

SAP Cloud ERP Private ofrece innovación e integración continúas impulsadas por SAP con servicios en SAP BTP, incluyendo analíticas avanzadas, machine learning e integración de procesos. Las soluciones se alojan en centros de datos certificados con capacidades de recuperación ante desastres, actualizaciones y monitoreo de seguridad centralizados, un acuerdo de nivel de servicio del 99,9% y opciones de residencia de datos de la Unión Europea (UE). Esto respalda el cumplimiento de normas como las de la Organización Internacional de Normalización y el Reglamento General de Protección de Datos de la UE (GDPR).

El cambio de un modelo autoalojado se completó solo después de que se tomaran medidas rigurosas de seguridad, control y garantía, en cumplimiento de los estrictos requisitos operativos y de privacidad del FC Bayern.

Poner al FC Bayern a la vanguardia de la innovación digital

“Nuestra asociación con SAP garantiza que el FC Bayern se mantenga a la vanguardia de la innovación digital. Al pasar a la nube, podemos escalar el compromiso de los aficionados, optimizar las analíticas de rendimiento de los jugadores y optimizar las operaciones comerciales en todos los centros globales”, dijo Jan-Christian Dreesen, CEO del FC Bayern München AG.

El nuevo entorno admite un enfoque de núcleo limpio (clean core) para el ERP en la nube y proporciona un plan de acción claro para adoptar innovaciones de software de SAP actuales y futuras, incluidas las soluciones Joule y SAP Green Ledger y las capacidades adicionales admitidas por IA. Esto permite al FC Bayern escalar el compromiso de los aficionados, el análisis del rendimiento de los jugadores, las operaciones comerciales y los procesos de RR. HH. y finanzas de manera más eficiente y sostenible.

Compartí esta noticia !

Categorías

Solverwp- WordPress Theme and Plugin