Consejos prácticos, errores a evitar y recomendaciones por parte de Ángel Castán, Cognitive Consumer Lead de IBM durante el Congreso de Innovación Logística organizado por Slimstock.

• En un entorno en el que la optimización es clave, ¿qué mejoras sugeriría respecto cómo y por dónde empezar a sacar partido a datos, algoritmos e Inteligencia Artificial?
• Forecasting, surtido óptimo, última milla…¿Cuáles diría que son los errores más comunes de las empresas al plantear estos puntos?
• Con su experiencia, hablando de aplicación práctica del Big Data y la Inteligencia Artificial, ¿Cuál sería su recomendación?