{"id":22283,"date":"2023-02-01T15:37:19","date_gmt":"2023-02-01T14:37:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lksnext.com\/?p=22283"},"modified":"2023-02-01T15:43:44","modified_gmt":"2023-02-01T14:43:44","slug":"optimizacion-de-field-services-aplicando-ia-cognitiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lksnext.com\/es\/optimizacion-de-field-services-aplicando-ia-cognitiva\/","title":{"rendered":"Optimizaci\u00f3n de Field Services aplicando IA Cognitiva"},"content":{"rendered":"

En los \u00faltimos a\u00f1os, el negocio de la prestaci\u00f3n de servicio en campo (Field-Services) ha recuperado la senda de crecimiento. Seg\u00fan el estudio de Facts & Factors, \u00abel mercado de gesti\u00f3n de SAT prev\u00e9 que alcance los 6.161,9 millones de d\u00f3lares para 2028\u00bb. Esto es as\u00ed porque las inversiones en Automatizaci\u00f3n, Cloud, IA, IoT y otras tecnolog\u00edas se han acelerado, aportando avances sustanciales en el mantenimiento predictivo y monitorizaci\u00f3n de servicios de campo. Retomando el art\u00edculo anteriormente publicado C\u00f3mo ser eficiente en la gesti\u00f3n del Field Service<\/em>, \u2018El SAT tiene como fin mantener los activos en un correcto funcionamiento. Para un mantenimiento eficiente, el Field Service deber\u00eda contar con un buen sistema preventivo para evitar as\u00ed al m\u00e1ximo posible las intervenciones correctivas\u2019. Para ello, existen herramientas como la app SAT Next que facilita la gesti\u00f3n completa de las intervenciones.<\/p>\n

En este contexto, LKS Next<\/strong> <\/span>est\u00e1 desarrollando un Sistema Inteligente<\/strong>, que va a permitir a los servicios de post-venta optimizar el proceso de intervenci\u00f3n, anticipando las necesidades del cliente con Inteligencia Artificial (IA)<\/strong>.\u00a0 Este Sistema se basa en el uso de tecnolog\u00eda colaborativa, modelos de predicci\u00f3n y sistemas cognitivos acompa\u00f1ados de gamificaci\u00f3n, para dirigir la actuaci\u00f3n de los operarios a partir de las conclusiones extra\u00eddas de los resultados de los modelos cognitivos. Estos modelos nos permiten interpretar el entorno a trav\u00e9s del reconocimiento de im\u00e1genes y an\u00e1lisis del lenguaje natural; replican las\u00a0 habilidades sensitivas de los humanos, haci\u00e9ndolos imprescindibles en el campo de Customer Experience. No se pretende sustituir a un t\u00e9cnico, sino que un asistente sugerir\u00e1 soluciones que ayuden al agente a resolver los problemas de su cliente. Los asistentes estar\u00e1n incluidos en la operativa diaria del agente. Recomendar\u00e1n la soluci\u00f3n o abanico de soluciones m\u00e1s eficientes, generando documentaci\u00f3n t\u00e9cnica de forma autom\u00e1tica. El agente seleccionar\u00e1 la soluci\u00f3n que mejor se adapte al contexto y\u00a0 necesidades particulares del cliente, retroalimentando al sistema con m\u00e1s informaci\u00f3n de la intervenci\u00f3n, para optimizar los modelos cognitivos.<\/p>\n

Entre los beneficios<\/strong> proporcionados por este sistema, se pueden destacar:<\/p>\n

    \n
  1. Mejora de la satisfacci\u00f3n de los clientes<\/strong>, permitiendo realizar las reparaciones en menos tiempo.<\/li>\n
  2. Aumento de la eficiencia de los agentes<\/strong> de campo, aprovechando la generaci\u00f3n autom\u00e1tica de predicciones t\u00e9cnicas asociadas al producto y al comportamiento del cliente (gracias a la explotaci\u00f3n del conocimiento adquirido en un amplio historial de intervenciones).<\/li>\n
  3. Reducci\u00f3n de costes de intervenci\u00f3n<\/strong>, capacitando en tiempo real al agente con gu\u00edas t\u00e9cnicas personalizadas podr\u00e1 realizar m\u00e1s intervenciones.<\/li>\n
  4. Innovaci\u00f3n en producto y en servicio<\/strong>, potenciando la gesti\u00f3n y transferencia de conocimiento entre los agentes, utilizando herramientas colaborativas inteligentes.<\/li>\n<\/ol>\n

    En conclusi\u00f3n, este sistema inteligente supondr\u00e1n un salto cualitativo en la eficiencia de los servicios de mantenimiento predictivo y correctivo. Utilizando Big Data y Anal\u00edtica Predictiva, los agentes podr\u00e1n anticiparse a problemas, necesidades o consultas potenciales de los clientes y dispondr\u00e1n de motores de recomendaci\u00f3n de soluciones basados en Machine Learning (ML) que resolver\u00e1n de manera efectiva consultas, problemas e intervenciones en campo.<\/p>\n

    \u00a0Aritz Galdos,<\/strong> Consultor Tecnol\u00f3gico en LKS Next.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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