La inteligencia artificial generativa en la gestión de servicios de campo
En los últimos meses, varios ejecutivos de organizaciones de servicios de campo (FSO) han expresado su interés y entusiasmo por entender cómo sus empresas pueden aprovechar la Inteligencia Artificial Generativa (IA Gen) para beneficiar sus operaciones en el campo. Esto plantea preguntas y desafíos muy interesantes. Dado que muchas FSOs son extremadamente reacias al riesgo y luchan por realizar grandes cambios organizacionales, ¿es posible preparar a los equipos para adoptar esta tecnología en sus primeras etapas?
La IA ha existido durante un tiempo y ya está integrada en los procesos diarios de los equipos de servicio de campo. La IA generativa puede aportar aún más valor en algunos casos clave y facilitar esos procesos tediosos y el trabajo repetitivo, pero aún queda mucho trabajo por hacer para prepararse adecuadamente para el despliegue completo de la IA Gen.
¿Qué es exactamente la IA generativa?
Hay una cantidad interminable de artículos y contenido disponible, pero en resumen, la Inteligencia Artificial Generativa (IA Gen) es un subconjunto de la IA capaz de generar contenido (texto, imágenes, videos) tal como lo haría un humano. Para entrenar correctamente estos Modelos de Lenguaje Grande se requiere una ingente cantidad de datos y una potencia de cómputo sustancial.
Si damos un paso atrás, podemos ver que las FSOs han estado aprovechando varios tipos de IA en los últimos años. Algunos ejemplos de estos casos de uso incluyen:
- Optimización de rutas – Aprovecha datos históricos sobre trabajos, recursos, habilidades, clientes, patrones de tráfico y más para generar el programa ideal para miles de trabajadores de campo.
- Mantenimiento predictivo – Asegura que los activos y maquinaria se mantengan proactivamente para prevenir tiempos de inactividad o fallos y extender su vida útil.
- Asistencia remota para la gestión de servicios de campo – Agentes virtuales o reales que apoyan a los trabajadores de campo de manera remota, utilizando tecnología de reconocimiento de imágenes para ayudar a tomar decisiones más inteligentes sobre diagnósticos y resolver solicitudes de servicio.
- Pronósticos y planificación de capacidad – Modelos de IA entrenados con datos históricos de carga de trabajo y muchos factores externos pueden predecir la demanda estacional de trabajo y proporcionar recomendaciones sobre la dotación de personal
Estos son solo algunos ejemplos de cómo la IA ya está cambiando las FSOs y muchos están adoptando estos avances actualmente. Más información sobre este tema aquí Capacity Planning.
¿Dónde puede aportar más valor la IA generativa?
Las mejores tareas que pueden ser automatizadas con IA generativa son aquellas que implican la creación repetitiva de informes o contenido con poca necesidad de creatividad. Al utilizar IA Gen, existe la posibilidad de inexactitudes en el contenido generado, lo que requerirá que los humanos lo revisen. La IA generativa puede aportar el mayor valor para los trabajadores nuevos o sin experiencia, quienes son los que pueden experimentar las mayores ganancias de productividad y beneficiarse más.
Esto ayuda a orientar los casos de uso y los tipos de trabajadores que pueden beneficiarse de la IA generativa. En OverIT, ya estamos explorando y probando estos casos de uso con nuestros clientes.
Ejecución en el campo – Los técnicos de campo pasan mucho tiempo capturando datos del trabajo realizado que ingresan en formularios móviles o incluso en papel mientras se encuentran sobre el terreno. Aunque es un proceso susceptible a errores, es de vital importancia, pues sin un informe exacto, algunas compañías no serán remuneradas por su trabajo. La IA generativa puede acelerar significativamente el debriefing de órdenes de trabajo capturando detalles en tiempo real con simples comandos de voz o texto, validando los datos y generando informes en dispositivos móviles.
Entrenamiento en el trabajo – Los trabajadores junior que necesitan resolver problemas complejos en el campo pueden aprovechar un “chat-bot” impulsado por IA Gen para resumir los pasos necesarios para resolver ese problema en particular. Al entrenar a la IA Gen con datos específicos de la empresa, manuales de usuario, rendimiento de activos e historial de experiencias con clientes, los trabajadores pueden recibir instrucciones y orientación muy específicas basadas en los problemas que encuentran. Esto puede ayudar a resolver problemas de clientes con una velocidad sin precedentes y mejorar la satisfacción del cliente mientras se proporciona capacitación en el trabajo.
Optimización interactiva de la programación – Los despachadores y gerentes de operaciones pasan la mayor parte de su tiempo organizando los horarios de los trabajadores de campo mientras ocurren cambios inesperados durante el día. Parte de esto ya se puede abordar hoy aprovechando la optimización de rutas. La IA generativa puede cambiar totalmente esta experiencia. El mayor obstáculo para adoptar la optimización de rutas es la falta de detalle sobre por qué y cómo se realizan los cambios en cierto horario. La IA generativa facilita la obtención de información detallada y retroalimentación en tiempo real de los despachadores para garantizar mejoras en la productividad mientras se crean los horarios que mejor se ajustan a las necesidades o limitaciones del contexto empresarial actual.
¿Cómo prepararse?
Alrededor del 40% de los trabajadores de primera línea están preocupados por el impacto de la IA generativa en su trabajo. En realidad, los trabajadores de campo tienen mucho más que ganar con la IA generativa de lo que podrían perder. Piensa en esto como un copiloto del servicio de campo, guiando y asistiendo a los trabajadores de campo a lo largo de su jornada.
En primer lugar, las FSOs deben estar completamente digitalizadas, trabajando con software de gestión de servicios de campo basado en la nube para gestionar sus horarios y resúmenes de trabajo. Este puede ser un proceso de varios años con muchas etapas complejas de implementación y adopción. En OverIT, hemos tenido el privilegio de guiar a cientos de clientes a lo largo de este viaje digital en los últimos 20 años.
Hemos aprendido lo importante que es involucrar a los trabajadores de campo y a los despachadores en el proceso desde el principio para obtener su colaboración y mostrando cómo las innovaciones tecnológicas pueden simplificar su trabajo diario. A medida que adoptan estos sistemas y reconocen su valor, estarán más abiertos a futuros cambios. La presencia de la IA generativa en nuestros casos de uso personal también facilitará su adopción en el lugar de trabajo.
Aumentar la IA generativa con los datos específicos de las empresas significa que primero deben tener todos los datos relevantes almacenados y fácilmente accesibles para entrenar adecuadamente su modelo de IA Gen. Esto implica tener una estrategia eficaz para capturar y almacenar datos y luego consolidar sistemas para que los datos sean fácilmente accesibles.
¡Prepárate!
Aún queda trabajo por hacer, pero muchas empresas FSO están en el camino correcto y haciendo las preguntas correctas. ¿Cuál será el impacto total de la IA generativa en la fuerza laboral? No creemos que lo sepamos completamente aún, hay muchas incógnitas. Al final, es solo una herramienta, una herramienta muy poderosa con dinámicas competitivas, y ahora es el momento de explorar cómo podemos usarla para transformar nuestros equipos de gestión de servicios de campo para el futuro.