El documento describe la necesidad de mejorar la información sobre innovación que se proporciona en los estados financieros de las empresas. Actualmente, los gastos de investigación y desarrollo suelen tratarse como gastos o activos fijos en los balances, pero ambos enfoques tienen ventajas e inconvenientes. El documento analiza alternativas como incluir esta información de forma voluntaria en informes de gestión u otros documentos, así como el uso de marcos como el Cuadro de Mando Integral o el Monitor de Activos Intelectuales.
Herramientas de Machine Learning para grandes empresas
La presentación de informes es uno de los objetivos principales de la inteligencia empresarial y los dashboards suelen ser la plataforma más común. Las herramientas de Machine Learning son softwares que recopilan de forma automática los datos disponibles en gráficos que dan una idea del estado actual de una organización.
Es decir, podríamos resumir el Machine Learning como un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Se trata de una rama de la inteligencia artificial que se basa en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con una intervención humana mínima.
A continuación, toma nota de las mejores herramientas de Machine Learning para grandes empresas:
TensorFlow 2.0
TensorFlow es una de las herramientas más populares y versátiles para el aprendizaje automático. En su versión 2.0, se han realizado mejoras significativas en cuanto a facilidad de uso y rendimiento. Esta biblioteca de código abierto desarrollada por Google permite a los usuarios crear y entrenar modelos de aprendizaje profundo de manera eficiente.
Con TensorFlow 2.0, la comunidad de desarrolladores ha ampliado la funcionalidad y ha mejorado la documentación para facilitar el proceso de desarrollo de modelos complejos.
PyTorch
PyTorch es otra biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto que ha ganado popularidad debido a su enfoque en la simplicidad y la flexibilidad. Es ampliamente utilizado por la comunidad de investigación debido a su facilidad para crear modelos complejos y experimentar con nuevas arquitecturas de redes neuronales.
Con su modo de ejecución definido por el usuario (Eager mode), PyTorch permite a los desarrolladores depurar y ejecutar código de manera interactiva, lo que acelera el proceso de desarrollo y mejora la eficiencia.
Scikit-learn
Scikit-learn es una de las mejores opciones cuando se trata de aprendizaje automático con Python. Esta biblioteca es conocida por su facilidad de uso y su amplia gama de algoritmos y herramientas para la minería de datos y el análisis predictivo.
Scikit-learn es ideal para aquellos que están dando sus primeros pasos en el aprendizaje automático, ya que proporciona una interfaz sencilla y clara para la construcción y evaluación de modelos.
H2O.ai
H2O.ai es una plataforma de código abierto que ofrece una variedad de herramientas para el aprendizaje automático y análisis de datos a gran escala. Es conocida por su eficiencia y rendimiento en la gestión de grandes volúmenes de datos.
H2O.ai permite a los usuarios construir modelos de aprendizaje automático de manera rápida y sencilla, lo que la convierte en una opción popular para aplicaciones empresariales y científicas.
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Microsoft Azure Machine Learning
Azure Machine Learning es una plataforma de nube desarrollada por
La InnovacióN En El Sistema De InformacióN Empresarial.Ppt
1. La Innovación en el Sistema de Información Empresarial Papel de las cuentas anuales y modelos alternativos de revelación externa Luis Rodríguez Domínguez Universidad de Salamanca Curso de Verano: La Gestión de la Innovación y la Tecnología desde la Gestión del Conocimiento
9. Innovación en las cuentas anuales Implicaciones CUANTITATIVAS CONCEPTUALES CAPITALIZACIÓN Impacto paulatino y gradual sobre la Cuenta de Resultados Innovación como un bien o activo de la empresa IMPUTACIÓN DIRECTA A RESULTADOS Mayor impacto sobre la Cuenta de Resultados Innovación como un gasto necesario
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19. Innovación en las Cuentas Anuales INNOVACIÓN - Importancia creciente de los activos intangibles - Fracaso del modelo de información financiera para reflejar la creciente tasa de cambio en el entorno empresarial MENOR RELEVANCIA DE LA INFORMACIÓN CONTABLE
29. Uso de documentos específicos Balanced Business Scorecard PERSPECTIVA FINANCIERA PERSPECTIVA DE INNOVACIÓN Y APRENDIZAJE PERSPECTIVA DE CLIENTES PERSPECTIVA DE NEGOCIOS INTERNOS
30. Uso de documentos específicos Balanced Business Scorecard Perspectiva Pregunta De clientes ¿Cómo nos ven los clientes? De negocios internos ¿En qué debemos sobresalir? De innovación y aprendizaje ¿Podemos continuar mejorando y creando valor? Financiera ¿Cómo vemos a los accionistas y demás grupos de interés?
31. Uso de documentos específicos Balanced Business Scorecard PERSPECTIVA FINANCIERA PERSPECTIVA DE CLIENTES Objetivos Medidas Objetivos Medidas Supervivencia Éxito Crecimiento Cash flow Crecimiento trimestral de las ventas y beneficio operativo por división Incremento en la cuota de mercado y en el ROE Productos nuevos Suministro Clientes clave Porcentaje de ventas procedentes de nuevos productos Entrega puntual Cuota de compras de los mayores clientes Ranking de los mayores clientes
32. Uso de documentos específicos Balanced Business Scorecard PERSPECTIVA DE NEGOCIOS INTERNOS PERSPECTIVA DE INNOVACIÓN Y APRENDIZAJE Objetivos Medidas Objetivos Medidas Capacidades tecnológicas Excelencia Productividad de los diseños Introducción de nuevos productos Diseño de la fabricación frente a la competencia Coste unitario, costes estándares, benchmarking Eficiencia de ingeniería Esquema de introducción real vs. planificada Liderazgo tecnológico Aprendizaje en la fabricación Enfoque hacia el producto Enfoque hacia el mercado Tiempo necesario para desarrollar productos de nueva generación Tiempo de procesos hasta alcanzar la madurez Porcentaje de productos cuyas ventas superan el 80 % Introducción de productos nuevos frente a la competencia
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40. Uso de documentos específicos Skandia Navigator INDICADORES DE RENOVACIÓN Y DESARROLLO 1. Gasto en desarrollo de competencias / empleado 2. Índice de empleados satisfechos 3. Gasto en marketing / cliente 4. Gasto en marketing / activos manejados 5. Participación en horas de “método y tecnología” 6. Participación en horas de formación 7. Participación en horas de desarrollo 8. Gasto en I+D / Gasto administrativo 9. Gasto en TI / Gasto administrativo 10. Gasto en formación / empleado 11. Gasto en formación / Gasto administrativo 12. Margen proveniente de nuevos lanzamientos 13. Aumentos en margen neto 14. Gasto de desarrollo de negocios / Gasto administrativo 15. Proproción de empleados menores de 40 años 16. Gasto en TI para desarrollo / Gasto en TI 17. Gasto en TI para formación / Gasto en TI 18. Recursos de I+D / Recursos totales
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43. Aplicaciones más recientes Informes de Capital Intelectual APLICACIONES EN ESPAÑA INDICADORES MÁS UTILIZADOS · Inversión destinada a la innovación, investigación y desarrollo · Número de programas de I+D en los que participa la empresa · Inversión en sistemas de información para la gestión · Inversión en proyectos de Internet · Número de empleados con acceso a los sistemas integrales de gestión · Número de patentes registradas · Número de productos nuevos · Número de empleados dedicados a mejorar la calidad · Número de empleados dedicados a mejorar el I+D · Inversión en I+D / Ventas
44. Aplicaciones más recientes Informes de Capital Intelectual Resultados de la Innovación 1) Nº de productos o servicios 2) Nº de nuevos productos o servicios 3) Volumen de ventas vinculadas a nuevos productos o servicios introducidos en el último año 4) Innovación total Inversión en Innovación 1) Nº de ideas y de experiencias compartidas 2) Nº medio de ideas por empleado 3) Inversión en desarrollo de productos 4) Inversión en mejora de procesos 5) Inversión en proyectos de I+D+i 6) Centros de excelenc ia Proyectos continuos APLICACIONES EN ESPAÑA INDICADORES MÁS UTILIZADOS
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47. Ventajas e inconvenientes de la revelación voluntaria VENTAJAS INCONVENIENTES Reducción de la asimetría informativa -> Establecimiento de precios de mercado más acordes con la situación de la empresa -> Facilidad a la hora de obtener mayores fondos, con un menor coste de capital Mejoras en la situación de las acciones en el mercado -> Disminución en la volatilidad de las acciones -> Mejora en la liquidez de los títulos Alto grado de heterogeneidad -> Dificultades de comparabilidad Costes derivados de la recogida, tratamiento y difusión de la información Costes procedentes de desventajas competitivas Costes políticos Costes derivados de una mayor exposición a litigios
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49. Tendencias futuras: ¿hacia dónde va la revelación sobre la innovación? BATERÍA HOMOGÉNEA Y COMPARABLE DE INDICADORES CARACTERÍSTICAS CUALITATIVAS DE LA INFORMACIÓN FINANCIERA
50. La Innovación en el Sistema de Información Empresarial Papel de las cuentas anuales y modelos alternativos de revelación externa Luis Rodríguez Domínguez Universidad de Salamanca Curso de Verano: La Gestión de la Innovación y la Tecnología desde la Gestión del Conocimiento