¿Qué características ofrece Kherad?
Kherad transforma la toma de decisiones de una acción humana dispersa a un sistema inteligente, monitoreable y mejorable. Esta plataforma está diseñada para entornos donde la velocidad, precisión y coordinación de las decisiones son vitales. Kherad no solo analiza; decide, ejecuta y aprende.
Comprensión del problema y contexto de decisión (Decision Context)
Hoosh no solo mira los datos en bruto; entiende el contexto de la decisión. Las condiciones ambientales, las limitaciones, los objetivos comerciales y el estado actual del sistema se consideran en la decisión. Ejemplo: La decisión de fijación de precios se realiza teniendo en cuenta el inventario, la demanda, la política de beneficios y las condiciones del mercado, no solo un número fijo.
Integración de datos complejos (Data Integration)
Hoosh puede conectarse a diferentes sistemas y recibir datos en tiempo real. Los datos se limpian, alinean y hacen utilizables antes de la toma de decisiones. Ejemplo: Se utilizan datos financieros, operativos y de comportamiento en una sola decisión.
Motor de políticas y principios de decisión (Policy Engine)
La organización puede definir políticas, limitaciones y principios de toma de decisiones. Hoosh toma decisiones que son coherentes con estas políticas, incluso en condiciones complejas o contradictorias. Ejemplo: Está permitido aumentar las ganancias, pero no a costa de reducir la satisfacción del cliente o violar regulaciones.
Construcción y ejecución de decisiones (Decision Automation)
Después de tomar una decisión, Hoosh ejecuta la acción adecuada o la envía a otros sistemas. La decisión pasa de la etapa de análisis a la acción. Ejemplo: La decisión de detener un proceso de alto riesgo se ejecuta inmediatamente.
Monitoreo de resultados y retroalimentación de decisiones
El sistema monitorea los resultados de las decisiones a lo largo del tiempo. Se registran y analizan los indicadores de éxito, fracaso o efectos secundarios.
Aprendizaje y mejora continua de decisiones
Hoosh ajusta su lógica de toma de decisiones basándose en los resultados reales. Se refuerzan las decisiones que han tenido mejores resultados y se descartan las decisiones débiles. Ejemplo: El sistema aprende qué tipo de decisión ha sido más exitosa en condiciones específicas.