Colaboración | Noticias | 19 SEP 2018

MASMOVIL y la Carlos III ponen en marcha una cátedra para mejorar la experiencia de los clientes

La cátedra trabajará en mejorar la experiencia de usuario de los clientes del grupo a través de Inteligencia Artificial y Big Data.
Masmovil y Carlos III
Redacción

Para MASMOVIL, esta colaboración con la UC3M  supone una apuesta por el talento de los jóvenes ingenieros de la Universidad, así commo la incorporación de forma continua la innovación en todos sus procesos para lo que ha creado una unidad específica llamada Hub Digital, formada por ingenieros y desarrolladores especialistas en digitalización. Los temas de las cátedras han sido cuidadosamente seleccionados por este equipo y las líneas de investigación responden a cuestiones que solucionan, facilitan y mejoran la experiencia de usuario de los clientes de telecomunicaciones. 

Las líneas de investigación de las cátedras sirven para encontrar soluciones que mejoren aún más la cobertura y la velocidad de acceso a las redes; realicen predicción de fallos en infraestructuras y recomendaciones de tarifas personalizadas; y sean capaces de hacer lecturas emocionales a través el uso del lenguaje textual digital. MASMOVIL ofrecerá a los proyectos becados todo el soporte y la información necesaria para el desarrollo de sus proyectos, como son: recursos, conocimiento y algo muy preciado por los investigadores de Inteligencia Artificial: datos y un laboratorio real donde explorar, profundizar y comprobar sus tesis. 

El Hub digital de MASMOVIL es la unidad que lidera la relación digital entre las marcas del grupo y sus clientes. Su principal objetivo es mejorar la experiencia de usuario, ofreciendo soluciones personalizadas, sencillas e innovadoras a través de todas las webs, aplicaciones, redes sociales y resto de plataformas digitales de relación con el cliente.

Las temáticas de las cátedras propuestas son: estudio del comportamiento de redes, recomendación de tarifas, estudio de satisfacción de los usuarios, análisis de lenguaje natural,  análisis de rendimiento de servidores y predicción de fallos en infraestructura.



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