Lenovo y COCOCO lanzan innovadora herramienta para optimizar la gestión de PCs en empresas costarricenses

La plataforma Lenovo Device Intelligence Plus promete mejorar la productividad con monitoreo y análisis predictivo.

Lenovo y COCOCO Business presentaron a empresarios costarricenses, durante el VII Congreso de Zonas Francas organizado por AZOFRAS, la innovadora plataforma Lenovo Device Intelligence Plus, una herramienta de monitoreo en tiempo real que permite detectar posibles fallos en hardware y software antes de que afecten la productividad.

Lenovo Device Intelligence Plus está diseñada para asistir a los administradores de TI mediante la recopilación de datos de miles de puntos cada 15 segundos por dispositivo, lo que permite supervisar millones de datos en tiempo real. Esto no solo facilita la monitorización de equipos, sino que también aplica analíticas predictivas basadas en inteligencia artificial para prever y evitar problemas antes de que sucedan.

La herramienta no solo informa sobre el estado de los dispositivos, sino que también ofrece análisis detallados de las causas de los problemas, ayudando a las empresas a tomar decisiones informadas. Esto incluye la inversión adecuada en hardware y software para mejorar tanto la productividad como la experiencia de los usuarios finales.

Con este lanzamiento, Lenovo fortalece su presencia en el ámbito de la monitorización de la experiencia digital en Costa Rica, brindando a las empresas herramientas para optimizar costos y aumentar la productividad y satisfacción de los empleados

William Gracia, General Manager Central America y Caribe de Lenovo.

Silvia Muñoz, Gerente de Producto de COCOCO Business, destacó que Lenovo Device Intelligence Plus ya está disponible en Costa Rica, permitiendo a las empresas monitorizar y gestionar la salud de sus flotas de PCs en tiempo real, con sensores que ofrecen visibilidad de millones de puntos de datos. Además, la herramienta ayuda a predecir y prevenir problemas, optimizando el tiempo productivo de los empleados.

Esta solución utiliza modelos de machine learning para predecir fallos comunes, como pantallas azules o problemas de batería, con una precisión de más del 85%, mejorando con cada uso a medida que recopila más datos. Además, ofrece estrictas políticas de privacidad, garantizando que los datos de los clientes estén protegidos y cumplan con las normativas de cada región.

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