50HORAS |
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Contenidos
Objetivo. Identificar los principios básicos de las aplicaciones ERP (planificación de recursos empresariales) y su aplicación en el sector de las telecomunicaciones.
Identificación de los conceptos introductorios de los ERP.
Aplicaciones ERP y su función en la planificación de recursos empresariales.
Módulos clave de un sistema ERP.
Análisis sobre la implementación efectiva de un ERP en empresas.
Ventajas y beneficios de las aplicaciones ERP.
Responsabilidad en la implementación de ERP en empresas.
Atención al detalle en la función de planificación de los recursos empresariales.
Cooperación con equipos empresariales en el desarrollo de aplicaciones ERP.
Objetivo. Identificar las herramientas de los CRM en el entorno de la IA.
Utilización de los CRM para la detección avanzada de anomalías.
Patrones de clientes en cuanto a impagos de crédito.
Fraudes.
Otras anomalías.
Implantación eficiente de los módulos de Helpdesk en sistemas CRM.
Funciones clave para gestionar el soporte al cliente.
Adaptación a las necesidades específicas de la empresa.
Integración de canales, automatización de procesos y creación de informes analíticos.
Aplicación de técnicas predictivas de comportamiento.
Predicción del abandono.
Mejora en la calidad del servicio.
Formulación de nuevas formas de relación con los clientes.
Plataformas de IA.
Asistentes virtuales.
Chatbots.
Preocupación con la detección de anomalías avanzadas en los CRM.
Curiosidad con nuevas técnicas predictivas de comportamiento.
Sensibilización en las nuevas formas de relación con los clientes.
Objetivo. Reconocer las herramientas de gestión de la protección de datos en el entorno de la IA.
Identificación de las herramientas para la gestión de la protección de datos en la IA.
Principios fundamentales de la protección de datos en el entorno de la IA.
Herramientas específicas de privacidad y seguridad de datos.
Descripción del marco normativo.
Legislación europea.
Legislación estatal.
Legislación autonómica, si la hubiera.
Interés en conocer nuevas formas de protección de datos en el entorno de la IA.
Rigor en la privacidad y seguridad de los datos de herramientas específicas de I A.
Compromiso con la normativa reguladora de protección de datos.
