¿Software desarrollado internamente o software de pruebas?

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Muchos ingenieros de pruebas automatizan y optimizan las tareas de rutina con herramientas de software desarrollado internamente. Este enfoque tiene sus ventajas, como el control absoluto y el conocimiento íntimo de las herramientas, además de la flexibilidad para adaptarlas en función de requisitos específicos de pruebas. Sin embargo, ante la creciente complejidad de las pruebas, muchas compañías comienzan a preguntarse si el software desarrollado internamente es la solución ideal en todos los casos.

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¿Qué es eso de la agilidad? ¿Existe más allá del software?

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¿Qué es eso de la agilidad? ¿Aplica sólo al mundo del desarrollo de software? Inicialmente sí, el término fue pensado para construir mejor software. Nosotros mismos lo conocimos en ese ámbito. Pero luego de varios años de aplicar ciertas técnicas ágiles, pudimos observar que las características de esos equipos que construyen soluciones tecnológicas, también están presentes en otros entornos complejos.

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Del marketing digital a la analítica de datos: Jordi Rodríguez Oliver, CIO de GEPP

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PROYECTO: Pepsi Limón.

DESCRIPCIÓN: GEPP es la empresa embotelladora de bebidas que manufactura sus propias marcas como E pura y asociadas, entre ellas Gatorade, Lipton, Squire, Mirinda y 7up, siendo embotellador exclusivo de PepsiCo en México. Debido al lanzamiento nacional de una nueva marca –Pepsi Limón–, esta firma estableció una fuerte inversión en medios digitales teniendo como prioridad y alcance a Facebook.

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Uso estratégico de datos para lograr ventaja competitiva: José Luis Cisneros, CIO de Casa de Bolsa Finamex

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disponer de mayor cantidad de datos estructurados para su posterior análisis.

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PROYECTO: Camino al Big Data e Inteligencia Artificial.

DESCRIPCIÓN: Casa de Bolsa Finamex es una firma proveedora de servicios financieros a inversionistas individuales, corporativos o profesionales en los mercados mexicanos de dinero, capitales, derivados y de cambios, que brinda diversos productos de acceso directo y mezclas especializadas.

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IA y ML, para lograr ahorros en la cadena de suministro

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“Una empresa mediana dedicada al retail gasta entre 50 y 150 millones de dólares en logística. Con una solución de cadena de suministro que incluye herramientas de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) se podrían lograr ahorros de un 3 a un 8%, lo que equivaldría a 3 o hasta 8 millones de dólares al año”, aseguró Antonio Boccalandro, Presidente de Latinoamérica de JDA Software.

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