Reto 1 Innovación para Grupo Empresarial Crystal

Problema: En un mundo cada vez más digital y competitivo, el Grupo Empresarial Crystal busca conectar sus marcas GEF, Punto Blanco y Galax con las nuevas generaciones (Generación Z y Alfa), las cuales poseen hábitos de consumo y valores distintos a los de generaciones anteriores.

Para estas audiencias, la afinidad y cercanía con una marca no solo se mide en la calidad de los productos, sino también en la autenticidad de la marca, su responsabilidad social y su capacidad de ofrecer experiencias personalizadas y atractivas en los canales digitales. 

Sin embargo, el reto actual está en lograr esta conexión en un entorno digital cambiante, maximizando el uso de herramientas avanzadas para mejorar la afinidad y lograr un incremento en las ventas a través de experiencias digitales interactivas, seguras y basadas en tecnología de vanguardia.

Este reto busca innovar en la forma en que GEF, Punto Blanco y Galax interactúan con las nuevas generaciones, creando experiencias digitales únicas que reflejen los valores de cada marca y fomenten la lealtad del cliente en el largo plazo.

Reto 1 de innovación en tres niveles de dificultad:

Reto 1 Nivel Básico

Objetivo: Crear una plataforma digital básica que permita a las marcas interactuar con los consumidores de la Generación Z y Alfa. La solución debe incluir funciones de programación de software y diseño intuitivo que resulten atractivas para estas generaciones.

Requisitos:

1. Desarrollar una interfaz de usuario amigable que facilite el acceso a los productos y promociones de las marcas.
2. Incorporar funcionalidades sencillas de personalización mediante análisis de datos para ofrecer recomendaciones de productos según las preferencias de los usuarios.
3. Almacenar los datos en una infraestructura de nube básica para asegurar la accesibilidad y rapidez de la plataforma.

Reto 1 Nivel Intermedio

Objetivo: Desarrollar una aplicación que no solo permita la interacción básica con los usuarios, sino que emplee inteligencia artificial y análisis de datos para personalizar la experiencia de compra, optimizando las recomendaciones de productos.

Requisitos:

1. Implementar un motor de recomendación de productos basado en inteligencia artificial que sugiera artículos a los usuarios según sus comportamientos y preferencias de compra previos.
2. Utilizar análisis de datos para conocer patrones de consumo de las Generaciones Z y Alfa, y segmentar las ofertas en base a estos datos.
3. Asegurar que la plataforma esté alojada en una arquitectura en la nube que garantice escalabilidad y rapidez.
4. Integrar una funcionalidad que registre los intereses y compras en blockchain para mayor seguridad y transparencia en las transacciones.

Reto 1 Nivel Avanzado

Objetivo: Desarrollar una plataforma robusta e innovadora que emplee inteligencia artificial avanzada, blockchain y análisis de datos en tiempo real para ofrecer una experiencia de compra inmersiva, segura y altamente personalizada para la Generación Z y Alfa.

Requisitos:

1. Implementar inteligencia artificial para crear experiencias personalizadas y dinámicas que adapten los productos y promociones en tiempo real según el perfil del usuario.
2. Utilizar análisis de datos en tiempo real para ofrecer ofertas exclusivas, enviar recordatorios de tendencias y sugerir productos en el momento adecuado.
3. Aprovechar la tecnología blockchain para crear un sistema de fidelización seguro y transparente, donde los usuarios puedan acumular puntos de lealtad o recompensas en cada compra y canjearlos fácilmente.
4. Asegurar que la arquitectura en la nube tenga la capacidad de escalar de manera automática, adaptándose a picos de demanda para brindar siempre una experiencia rápida y sin interrupciones.
5. Desarrollar una funcionalidad de autenticación segura y seguimiento de la trazabilidad de los productos, desde su origen hasta su adquisición, generando transparencia y confianza en el usuario.

Reto 2 Grow Data Ecosistema de Transporte en Colombia: Un Reto de Innovación

Reto propuesto por la empresa Grow Data.

Entendiendo el Contexto del Reto 2

Antes de plantear la problemática, estos son los puntos clave de la solución requerida:

• Objetivo: Centralizar información de diversas entidades gubernamentales y privadas para optimizar la gestión del transporte y mejorar la movilidad.
• Problemática a solucionar: Fragmentación de datos, falta de coordinación entre entidades, dificultad para tomar decisiones basadas en datos en tiempo real.
• Plataformas a integrar: Sistemas de información de autoridades de tránsito, entidades territoriales, empresas de transporte, concesionarios viales, puertos, aeropuertos y organismos de control.
• Tecnologías a utilizar: Big data, inteligencia artificial, IoT, geoprocesamiento.

Información y datos para el reto 2

Puedes obtener los datos para analizar en el siguiente link.

Reto 2 Propuesta de Problemática para la Hackathon

Problema:

El sistema de transporte en Colombia enfrenta desafíos de ineficiencia, altos costos y baja satisfacción de los usuarios debido a la fragmentación de datos y la falta de coordinación entre los diferentes actores. La información sobre tráfico, demanda de transporte, estado de la infraestructura vial, y regulaciones se encuentra dispersa en múltiples sistemas y entidades, dificultando la toma de decisiones informadas y la implementación de soluciones efectivas.

Desafío:

Desarrollar una solución tecnológica que integre datos de los diferentes actores del ecosistema de transporte en Colombia, desde el nivel nacional hasta el local, para optimizar la eficiencia, la seguridad, la sostenibilidad y el cumplimiento normativo, mejorando la experiencia de los usuarios y promoviendo un transporte más moderno e integrado.

La plataforma debe ser capaz de:

• Monitorear en tiempo real: El estado del tráfico, la ocupación de los vehículos, las incidencias en el servicio, y la demanda de transporte.
• Optimizar rutas: Sugerir las rutas más eficientes para los usuarios de transporte público y privado, considerando las condiciones del tráfico y las preferencias de los usuarios.
• Predecir la demanda: Anticipar la demanda de transporte en diferentes zonas y horarios, permitiendo una mejor asignación de recursos.
• Gestionar la infraestructura: Optimizar el uso de la infraestructura vial, como semáforos inteligentes y gestión de estacionamientos.
• Promover la movilidad sostenible: Fomentar el uso de modos de transporte sostenibles, como bicicletas y transporte público.

Enfoque para la Solución

• Integración de datos: Utilizar tecnologías de big data para recolectar y unificar los datos provenientes de diferentes fuentes (sensores de tráfico, sistemas de pago, aplicaciones móviles, etc.).
• Análisis de datos: Aplicar técnicas de análisis de datos y machine learning para identificar patrones, tendencias y generar insights valiosos para la toma de decisiones.
• Interfaz intuitiva: Desarrollar una interfaz de usuario amigable que permita a los usuarios acceder a la información de forma fácil y rápida.
• Módulos personalizables: Crear módulos que puedan adaptarse a las necesidades específicas de cada ciudad.

Recomendaciones para el desarrollo del Reto 2

Hacer una investigación inicial en cuanto a las distintas herramientas ya desarrolladas por entes gubernamentales y privados, en aras de tener un enfoque claro y preciso de soluciones ya implementadas, que se pueden integrar al desarrollo final con información argumentada.

Niveles de Solución para el Reto 2

Reto 2 Nivel Básico (Perfil Junior)

Desarrollar una interfaz de usuario que permita visualizar información relevante del ecosistema de transporte a nivel nacional, como el estado del tráfico en las principales vías, la ubicación de terminales de transporte, la disponibilidad de servicios de transporte público intermunicipal, y puntos de interés para los conductores (estaciones de servicio, paradores).

• Enfoque: Solución simple y funcional que resuelva un problema específico de movilidad.
• Posibles soluciones: 
• Implementar un algoritmo básico para la planificación de rutas considerando la distancia, el tiempo de viaje y el tipo de vehículo, a nivel nacional.
• Aplicación móvil que muestre información en tiempo real sobre el estado del tráfico y las rutas de transporte público.
• Dashboard que visualice los datos de un solo sistema de transporte (por ejemplo, buses).
• Sistema de alertas para informar a los usuarios sobre incidentes en la vía.
• Tecnologías: 
• Bases de datos sencillas (SQL, NoSQL), frameworks web básicos (Flask, Django), APIs de mapas (Google Maps, Mapbox).

Reto 2 Nivel Intermedio (Perfil Semi-Senior)

Integrar datos de diferentes fuentes a nivel nacional, incluyendo información de las autoridades de transporte, empresas de transporte de carga y pasajeros, plataformas de comercio electrónico, y proveedores de servicios de movilidad.

• Enfoque: Solución más compleja que integre datos de múltiples fuentes y ofrezca funcionalidades más avanzadas.
• Posibles soluciones: 
• Desarrollar un algoritmo más avanzado para la planificación de rutas, considerando variables como el estado de las vías, restricciones de circulación, costos de peajes, y la posibilidad de combinar diferentes modos de transporte.
• Incluir funcionalidades para el control del consumo de combustible, la gestión de tiempos de conducción y descanso de los conductores, y la generación de alertas en caso de eventos de riesgo.
• Plataforma que permita a los usuarios planificar sus viajes multimodales, combinando diferentes medios de transporte.
• Sistema de predicción de la demanda de transporte en tiempo real.
• Plataforma de gestión de flotas para optimizar las rutas de los vehículos de transporte público.
• Tecnologías: 
• Big data (Hadoop, Spark), machine learning (scikit-learn, TensorFlow), microservicios, contenedores (Docker).

Reto 2 Nivel Avanzado (Perfil Senior)

Implementar un sistema de análisis de datos que permita identificar patrones y tendencias en el transporte a nivel nacional, como la demanda de transporte en diferentes regiones, la congestión en puntos críticos, y el comportamiento de los conductores.

• Enfoque: Solución integral que aborde múltiples desafíos de la movilidad urbana y utilice tecnologías de vanguardia.
• Posibles soluciones: 
• Desarrollar un módulo para la gestión de la infraestructura vial a nivel nacional, incluyendo la identificación de puntos críticos que requieren intervención, la planificación de obras, y la optimización del flujo del tráfico.
• Integrar tecnologías de inteligencia artificial para la predicción de la demanda de transporte, la optimización de rutas en tiempo real, y la detección temprana de eventos que puedan afectar la movilidad.
• Plataforma de ciudad inteligente que integre datos de diversos sensores (cámaras, radares, IoT) para optimizar el flujo del tráfico y gestionar la infraestructura vial.
• Sistema de movilidad compartida que conecte a usuarios y proveedores de servicios de transporte (ride-sharing, bicicletas compartidas).
• Plataforma de simulación para evaluar diferentes escenarios de movilidad y tomar decisiones estratégicas.
• Tecnologías: 
• Graf bases de datos, inteligencia artificial avanzada (redes neuronales profundas, aprendizaje reforzado), gemelos digitales, blockchain.

Plus de tecnologías por considerar

• Backend: Python (con frameworks como Flask o Django), Node.js, Java
• Bases de datos: PostgreSQL, MongoDB, Cassandra
• Cloud: AWS, Google Cloud, Azure
• Big data: Hadoop, Spark
• Visualización: Tableau, Power BI, Grafana
• Mapas: Mapbox, Leaflet
• Machine learning: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn

Evaluación de las Soluciones

• Funcionalidad: La solución debe cumplir con los requisitos establecidos y resolver el problema planteado.
• Innovación: La solución debe ser original y aportar un valor diferencial.
• Escalabilidad: La solución debe ser capaz de crecer y adaptarse a las necesidades futuras.
• Usabilidad: La interfaz de usuario debe ser intuitiva y fácil de usar.
• Impacto: La solución debe tener un impacto positivo en la movilidad urbana.