e1. TranSformación digital / Analítica de datos
TranSformación digital / Analítica de datos
Incorporar analítica de datos (data driven institution) en transformación digital
a) Diseñar y experimentar los modelos basados en inteligencia artificial (IA) en 2 proyectos:
Modelo de Retención - Alertas tempranas
Perfiles para captación
Transformación digital / Analítica de datos
Entregables
Propuesta de valor
Situación a resolver
Situación a resolver
El Equipo del objetivo T1 implementará dos casos de uso transversales aplicando modelos de lA para apoyar a los decisores en la UDEM enriqueciendo sus procesos de decisión con datos pertinentes, válidos y confiables, aportando así valor y apoyo el cumplimiento de la estrategias institucionales.
Propuesta de valor
Diseñar una plataforma de decisiones generada por modelos de IA y datos institucionales que permita optimizar las decisiones. A diferencia de otras instituciones y modelos de atención, nuestros modelos de IA y sus plataformas habilitan nuestras estrategias para entregar una propuesta de valor diferenciada.
Entregables
Tendremos, para el Noviembre de 2023, dos modelos de IA implementados: uno en apoyo a generar alertas tempranas para mejorar la retención, y otro para identificar los perfiles de captación para optimizar las decisiones de admisión y dar un acompañamiento efectivo para nuestros alumnos. Se integrará la gobernanza de los datos de los modelos y la capacitación para los actores incumbentes.
Índice
ÍNDICE
Mapeo de datos
Socialización
Modelos IA preliminares
Hipótesis
Siguientes pasos
socialización
Compartir con distintas áreas incumbentes el objetivo y alcance del proyecto, así como sus necesidades.
VID
VIES
VIEMS
VIFI
VIESA
VICSA
VIA
Sesiones de socialización/trabajo
mapeo de datos
Académicos Banner y BD integradas
ExtracurricularesBD integrada/ Banner
FinancierosBD integrada/Banner
BienestarBD integrada
Habilidades socioemocionalesBD integrada
hipótesis
Modelo preliminar
Perfiles de Captación
MODELO PRELIMINAR
Modelos IA
¿Qué factores influyen en una eficiencia terminal ideal?
MODELO PRELIMINAR
Modelos IA
¿Qué factores influyen en una eficiencia terminal?
Siguientes pasos
Modelos IA
step 1
Consolidar los modelos de retención y captación
Duis autem vel eum iriure dolor in hendrerit in
Capacitación y construcción de sistemas
Validación de los algoritmos
Deployment
+info
Bienvenidas preguntas y comentarios. Muchas gracias.
¿Dudas?
Calendario
Modelos IA
Calendario
Modelos IA
sesiones de trabajo
Modelos IA
Sesiones con Vicerrectores(as)
Sesiones equipos de Vicerrectorías (Directores(as) /Decanos(as)
VICSA, VIES, VIEMS, VIESA, VIFI, DICME, VID
17
Sesiones con Direcciones incumbentes
DIBAE, DIFDAL, DIFI,DISE, DITSI, DEAC, DIACBI, DICIAP
21
Sesiones con gerencias y puestos específicos
Plan-transversal_27Junio2023
Luis Mario Cisneros Cortés
Created on March 13, 2023
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e1. TranSformación digital / Analítica de datos
TranSformación digital / Analítica de datos
Incorporar analítica de datos (data driven institution) en transformación digital
a) Diseñar y experimentar los modelos basados en inteligencia artificial (IA) en 2 proyectos:
Modelo de Retención - Alertas tempranas
Perfiles para captación
Transformación digital / Analítica de datos
Entregables
Propuesta de valor
Situación a resolver
Situación a resolver
El Equipo del objetivo T1 implementará dos casos de uso transversales aplicando modelos de lA para apoyar a los decisores en la UDEM enriqueciendo sus procesos de decisión con datos pertinentes, válidos y confiables, aportando así valor y apoyo el cumplimiento de la estrategias institucionales.
Propuesta de valor
Diseñar una plataforma de decisiones generada por modelos de IA y datos institucionales que permita optimizar las decisiones. A diferencia de otras instituciones y modelos de atención, nuestros modelos de IA y sus plataformas habilitan nuestras estrategias para entregar una propuesta de valor diferenciada.
Entregables
Tendremos, para el Noviembre de 2023, dos modelos de IA implementados: uno en apoyo a generar alertas tempranas para mejorar la retención, y otro para identificar los perfiles de captación para optimizar las decisiones de admisión y dar un acompañamiento efectivo para nuestros alumnos. Se integrará la gobernanza de los datos de los modelos y la capacitación para los actores incumbentes.
Índice
ÍNDICE
Mapeo de datos
Socialización
Modelos IA preliminares
Hipótesis
Siguientes pasos
socialización
Compartir con distintas áreas incumbentes el objetivo y alcance del proyecto, así como sus necesidades.
VID
VIES
VIEMS
VIFI
VIESA
VICSA
VIA
Sesiones de socialización/trabajo
mapeo de datos
Académicos Banner y BD integradas
ExtracurricularesBD integrada/ Banner
FinancierosBD integrada/Banner
BienestarBD integrada
Habilidades socioemocionalesBD integrada
hipótesis
Modelo preliminar
Perfiles de Captación
MODELO PRELIMINAR
Modelos IA
¿Qué factores influyen en una eficiencia terminal ideal?
MODELO PRELIMINAR
Modelos IA
¿Qué factores influyen en una eficiencia terminal?
Siguientes pasos
Modelos IA
step 1
Consolidar los modelos de retención y captación
Duis autem vel eum iriure dolor in hendrerit in
Capacitación y construcción de sistemas
Validación de los algoritmos
Deployment
+info
Bienvenidas preguntas y comentarios. Muchas gracias.
¿Dudas?
Calendario
Modelos IA
Calendario
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sesiones de trabajo
Modelos IA
Sesiones con Vicerrectores(as)
Sesiones equipos de Vicerrectorías (Directores(as) /Decanos(as)
VICSA, VIES, VIEMS, VIESA, VIFI, DICME, VID
17
Sesiones con Direcciones incumbentes
DIBAE, DIFDAL, DIFI,DISE, DITSI, DEAC, DIACBI, DICIAP
21
Sesiones con gerencias y puestos específicos