#140 Falabella y la verdad sobre la IA: cómo escalar decisiones con data

¿Cómo se aplica realmente la inteligencia artificial en una empresa del tamaño de Falabella?En este episodio de IA para los Negocios, conversamos con Christopher Pope, Gerente de Business Intelligence Corporativo, sobre cómo una compañía de escala regional usa datos e IA para tomar mejores decisiones, mejorar la experiencia del cliente y ganar eficiencia operativa.Hablamos de data lakes, ciencia de datos, visualización, recomendaciones personalizadas, agentes de IA en e-commerce y tiendas físicas, y del mayor desafío actual: gestionar expectativas reales frente a la IA generativa. Un capítulo imprescindible para líderes, profesionales de data y equipos de negocio que buscan aplicar IA sin humo y con impacto real.👉 Escucha este episodio y descubre cómo la IA se usa de verdad en empresas grandes, junto a EvoAcademy.⭐ Recuerda evaluarnos con 5 estrellas ⭐ así nos ayudas a llegar a más personas y seguir compartiendo conocimiento sobre IA y tecnología aplicada a los negocios.---📲 Síguenos en nuestras redes:https://www.tiktok.com/@evoacdmhttps://www.instagram.com/evoacdm/⁠⁠https://www.linkedin.com/company/evoacmd/⁠⁠Host: Sebastián CisternaInvitado: Christopher Pope#ChatGPT #InteligenciaArtificial #IAparaNegocios---(00:00) - Qué es Falabella y el rol de la data en retail(02:23) - El volumen de datos de Falabella y el desafío de escalar BI(05:34) - Recomendaciones personalizadas en e-commerce(09:56) - Compra con IA: buscadores, agentes y el nuevo e-commerce(11:10) - IA en tiendas físicas: agentes internos y eficiencia operacional(14:22) - Cómo se estructura un equipo de data a escala regional(16:57) - Data Lake: la base de datos que sostiene toda la IA en Falabella(20:35) - Cultura de datos, visualización y BigQuery en Falabella(25:52) - Formación de talento y aprendizaje continuo en data(32:18) - Habilidades clave para trabajar en data e IA hoy(38:16) - Cómo escalar la data: data champions y modelo federado(44:56) - Gestión de expectativas: cuándo usar IA y cuándo no(49:14) - Cierre y aprendizajes finales