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Modelos de gestión de museos con Inteligencia Artificial

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Modelos de gestión de museos con Inteligencia Artificial

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dc.contributor.author González Garza, Diana es_ES
dc.date.accessioned 2022-06-15T10:40:58Z
dc.date.available 2022-06-15T10:40:58Z
dc.date.issued 2022-01-17
dc.identifier.isbn 9788490489574
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/183321
dc.description.abstract [EN] Each one of our museums is different, not because it's classification or it's characteristics, but because of its context, history, collections and management models. This variety translates to different problems in their management and intensifies when you offer generic solutions only based on theory. The new business models, based on analysis, data interpretation and trend determination, have shown being a true reference to organizations from different fields, including cultural companies and the tourism sector. Organizing resources in an efficient way has been a pending subject in many entities, even more when the changes that the world forces on us demands incorporating technology and digital tools in all their forms. The data you can collect offers big opportunities, but if you join forces with data in general, demographic profiles of the community which the museum belongs to, etcetera, it gives you a custom-made model that responds to specialized and diverse audiences, at the same time identifying strong information connections and analyzing those that seem weak to create new opportunities that are attractive to our communities. The tourism sector for example, has adopted many forms of artificial intelligence, one of them is when they offer you to sign up for complementary activities, there is a lot of valuable information behind it, like their interests, schedule, number of people traveling with each user, etcetera. This information will allow us to offer the public different options adjusted to their necessities and personal interests, and with that, manage the museum's resources in a consistent and disruptive way. es_ES
dc.description.abstract [ES] Cada uno de nuestros museos es distinto, no solo en su clasificación o características sino en su contexto, historia, colecciones y modelos de gestión. Esta diversidad se traduce en distintas problemáticas en la dirección de cada uno de ellos y se intensifica al tratar de ofrecer soluciones genéricas basadas en líneas teóricas. Los nuevos modelos de negocio, basados en el análisis e interpretación de datos y definición de tendencias, han demostrado ser una auténtica referencia para organizaciones procedentes de muchos ámbitos, incluidas las empresas culturales y el sector turístico. Organizar los recursos de forma eficiente ha sido una asignatura pendiente en muchas entidades, mas aun cuando lo exigen las transformaciones que el mundo nos impone haciendo frente a la incorporación de la tecnología y las herramientas digitales en todas sus formas, desde el uso conveniente, y a hoy básico, de redes sociales, hasta la incorporación de la Inteligencia Artificial y Big data en distintas áreas de la organización. La lectura del trafico de datos que se genera desde nuestros sites, la lectura de información relevante y palabras clave en redes sociales, los gustos y búsquedas frecuentes de la comunidad a la que nuestro museo pertenece, las necesidades de esparcimiento, etc, nos invitan a pensar en formas distintas de satisfacer tales necesidades, y esto se produce desde la dirección de cada museo. Los datos que podemos recopilar de herramientas gratuitas como son Google search console o Google analytics nos ofrecen grandes oportunidades, pero sumar esfuerzos con datos sobre búsquedas en temas de esparcimiento en general, perfiles demográficos de la comunidad a la que pertenece el museo, etcétera, nos llevan a la construcción de un modelo de lectura de información para públicos especializados y diversos, identificando al mismo tiempo conexiones potentes de información y observando aquellas que parecieran débiles a simple vista para crear nuevas oportunidades que sean atractivas a nuestras comunidades. El sector turístico por ejemplo, ha adoptado muchas formas de inteligencia artificial, una de ellas llega a ofrecer su registro de actividades complementarias a sus viajeros, pero hay detrás de ello información valiosa, como son sus gustos, horarios libres, cantidad de personas que viajan con cada usuario, etc. Estas lecturas nos permitirán ofrecer al público, desde nuestros museos, alternativas distintas pensadas y ajustadas a sus necesidades y gustos personales, y con ello gestionar los propios recursos del museo de forma coherente y disruptiva. es_ES
dc.format.extent 13 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Editorial Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation.ispartof CIMED21 - I Congreso internacional de museos y estrategias digitales
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Museos es_ES
dc.subject Inteligencia artificial es_ES
dc.subject Gestión de museos es_ES
dc.subject Modelos organizacionales es_ES
dc.subject Modelos de negocio es_ES
dc.subject Museums es_ES
dc.subject Artificial intelligence es_ES
dc.subject Museum management es_ES
dc.subject Organizational models es_ES
dc.subject Business models es_ES
dc.title Modelos de gestión de museos con Inteligencia Artificial es_ES
dc.type Capítulo de libro es_ES
dc.type Comunicación en congreso es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/CIMED21.2021.12401
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation González Garza, D. (2022). Modelos de gestión de museos con Inteligencia Artificial. En CIMED21 - I Congreso internacional de museos y estrategias digitales. Editorial Universitat Politècnica de València. 685-697. https://doi.org/10.4995/CIMED21.2021.12401 es_ES
dc.description.accrualMethod OCS es_ES
dc.relation.conferencename Congreso CIMED - I Congreso Internacional de Museos y Estrategias Digitales es_ES
dc.relation.conferencedate Marzo 25-26, 2021 es_ES
dc.relation.conferenceplace Valencia, España es_ES
dc.relation.publisherversion http://ocs.editorial.upv.es/index.php/CIMED/CIMED21/paper/view/12401 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 685 es_ES
dc.description.upvformatpfin 697 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.relation.pasarela OCS\12401 es_ES


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