¿Cómo podemos utilizar la AI para agilizar la gestión de inventarios y la disponibilidad de repuestos?
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¿Dónde podemos aplicar las soluciones de AI para mejorar el compromiso y la satisfacción del cliente?
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¿Cuándo podemos combinar la experiencia del personal con AI para resolver problemas complejos, como la programación dinámica y la optimización de rutas?
P5 PREGUNTAS CLAVE:
IFS WHITE PAPER
Por Marne Martin, President, Service Management, en IFS
ARTIFICIAL (AI) PARA LA GESTIÓN DE
SERVICIOS EN CAMPO
TRES ESTRATEGIAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (AI) PARA LA GESTIÓN DE SERVICIOS EN CAMPO
POR MARNE MARTIN, PRESIDENT, SERVICE MANAGEMENT, EN IFS
La Inteligencia Artificial (AI) afectará a todos los sectores industriales y a todas las áreas de las empresas - incluida la gestión de servicios en campo. Pero ¿con qué rapidez habrá soluciones prácticas que permitan aprovechar las funcionalidades de AI a una organización típica de servicios en campo de grandes y medianas dimensiones? Y por soluciones prácticas nos referimos a aquella AI que facilita información de una forma eficiente, permite procesar soluciones, ante uno conjunto de datos complejos, y automatiza una serie de actividades repetitivas para facilitar que los trabajadores se centren en servicios
personalizados, resuelvan problemas complejos y realicen el escalado de los incidentes.
AI PARA LA INTERACCIÓN CON EL CLIENTE
La primera impresión es importante. Y, desafortunadamente, en la primera interacción que tiene un cliente con su organización de servicios con frecuencia se cometen diversos errores. El principal error es que se produzcan largos tiempos de espera con la llamada retenida debido a un volumen de llamadas elevado. Y a continuación, cuando un cliente intenta contactar mediante múltiples canales, incluido el correo electrónico, la mensajería instantánea (“chat”) y el teléfono, la información y los datos resultantes se dirigen a áreas separadas que están desconectadas entre sí, lo que da como resultado una
comunicación inconexa.
En la actualidad hay una serie de soluciones de AI que pueden resolver estos problemas, pero se requiere algo más que simplemente unos robots de mensajería instantánea “chatbots”. Ya hay comercialmente disponibles una serie de módulos de software de AI que se asocian a los robots “chatbots” y que pueden aprender qué respuestas enviadas en un chat son adecuadas para cada pregunta, lo que permite
automatizar una mayoría significativa de las interacciones en un chat.
Por ejemplo, los “chatbots” basados en AI pueden permitir a un buen agente gestionar cinco o más chats a la vez. Puede capturar los
“tweets” y los mensajes de Facebook y dirigirlos a un agente o a un
Ya hay comercialmente disponibles una serie de módulos de software de AI que se asocian a los robots
“chatbots” y que pueden aprender qué respuestas enviadas en un chat son adecuadas para cada pregunta, lo que permite automatizar una mayoría significativa de las interacciones en un chat.
módulo de AI para darles una respuesta. Un módulo de AI trabajando de forma independiente puede gestionar, típicamente, entre el 50% y el 60% de las solicitudes, lo que permite liberar el tiempo correspondiente de los operadores o reducir los niveles de personal que se requieren para gestionar un volumen de actividad determinado.
FACILITA LA GESTIÓN POR EXCEPCIÓN
En el caso de las aplicaciones de AI para las organizaciones de servicios, el elemento principal para mejorar el retorno de la inversión consiste en ofrecer al personal la opción de gestionar por excepción.
Se puede automatizar un alto volumen de actividades, de forma que los humanos intervengan principalmente cuando una situación esté fuera de la lógica o de las normas del negocio que se han integrado en el software de gestión de servicios. La AI no elimina la necesidad de la interacción humana, sino que permite que la interacción humana esté más centrada en lo que los humanos hacemos mejor - gestionar el escalado de las incidencias y la adopción de decisiones complejas en casos únicos.
En un cliente de IFS, un “chatbot” de AI gestiona alrededor del 50% de las interacciones - principalmente las que se realizan para cancelar un servicio después de un período de prueba gratuito de tres meses. Las interacciones para cancelar una suscripción gratuita se gestionan de forma totalmente automatizada. Pero si un cliente con una relación comercial más extensa desea cancelar su servicio, la interacción se redirige a un agente dedicado a mantener las cuentas existentes.
Algunas interacciones se gestionan fácilmente por defecto mediante AI.
Si el 30% de las conexiones entrantes solicita información sobre la hora de llegada de un técnico de servicios en campo, es posible automatizar el 90% de dichas conexiones. Pero es importante tener también en cuenta los datos demográficos de la base de clientes.
Es más probable que los “millennials” contacten con su organización mediante un chat o a través de las redes sociales, por lo que, si un porcentaje significativo de los clientes tiene menos de 40 años, la opción de reforzar los “chatbots” y los módulos de AI puede ayudarle a incrementar el compromiso de los clientes agilizando las interacciones en su forma de conexión preferida.
Asimismo, la gestión por excepción es más productiva cuando una aplicación de AI tiene acceso a una amplia información sobre cada uno de los clientes. Para ello es esencial que esté plenamente integrada con la planificación de recursos de la empresa, la gestión de servicios en campo y otras herramientas de la compañía.
La AI no elimina la necesidad de interacción humana, sino que permite que la interacción humana esté más centrada en lo que los humanos hacemos mejor - gestionar el
escalado de las incidencias y la adopción de decisiones complejas en casos únicos.
Las herramientas de AI podrán ser más efectivas si tienen una mayor información sobre el estado de la cuenta del cliente, incluidos los datos históricos del servicio o del mantenimiento, las garantías aplicables o los posibles acuerdos sobre los niveles del servicio (SLA).
La integración entre un “chatbot” de AI, el correo electrónico, las comunicaciones de voz, las redes sociales y las aplicaciones
empresariales es importante por otra razón. Facilita una única versión de los registros del cliente. Si no se realiza esta integración, es posible que un cliente envíe un correo electrónico y no reciba una respuesta.
Posteriormente envía un mensaje directo a través de Twitter.
A continuación, realiza una llamada y le dejan la llamada en espera.
Y mientras tanto inicia una conexión en un chat. Es posible que todas estas interacciones no aparezcan en un registro central del cliente, pero se han producido tres intentos de contactar con la compañía. Y desde el primer contacto por correo electrónico han comenzado a contar los tiempos a los que nos hemos comprometido en los acuerdos sobre los niveles del servicio (SLA).
RESOLVER LOS PROBLEMAS CUANDO NO SE ES ALBERT EINSTEIN
Los agentes humanos pueden realizar las gestiones de los clientes de una forma óptima, y la AI les puede liberar para que realicen las tareas más interesantes y exigentes. En el caso de la programación de las actividades de los técnicos en campo, no se trata de que los humanos realicen los cálculos numéricos para ajustar la programación de una forma óptima, puesto que los humanos se centran habitualmente en un aspecto del problema a resolver, en lugar de intentar encontrar la mejor solución global.
Las herramientas de AI podrán ser más efectivas si tienen una mayor información sobre el estado de la cuenta del cliente.
Los agente humanos pueden realizar las gestiones de los clientes de una forma óptima, y la AI les puede liberar para que realicen las tareas más interesantes y exigentes.
Planificar y optimizar un programa de servicio en campo en tiempo real es una tarea demasiado compleja para la mente humana. Es mejor dejar esto a la AI.
Se ha diseñado un módulo de programación dinámica DSE
(“Dynamic Scheduling Engine”) que integra una serie de algoritmos de AI para resolver problemas complejos de programación en tiempo real - problemas cuya gestión es demasiado compleja para cualquier humano que tramite las solicitudes o para cualquier agente de servicio al cliente, especialmente cuando en ocasiones las personas actúan con una escasa amplitud de miras, pensando en su área de trabajo en lugar de pensar en la mejor solución para la compañía y para sus clientes.
Incluso una programación estática de servicios se puede gestionar de múltiples formas, y las decisiones relacionadas con qué técnico enviar a cuáles de los trabajos pendientes y en qué orden, se adoptan con frecuencia basándose en una heurística no óptima. “Juan tiene que atender a su hijo por la tarde en esta parte de la ciudad, por lo que programaré esta cita la última, para que esté cerca de esa zona cuando termine”. En ocasiones, los trabajos se programan de forma que se realizan en primer lugar los trabajos cuya solicitud se ha recibido antes, con independencia de la urgencia real de las solicitudes que se reciban posteriormente.
La programación basada en un software tradicional o realizada de forma manual puede ser operativa para las organizaciones de servicios que tienen un número de técnicos muy reducido o que realizan un pequeño número de trabajos al día. Pero no es operativa con un número elevado de técnicos o de trabajos, en cuyo caso el número de soluciones posibles supera la capacidad de cálculo de los humanos, con indepen- dencia de que la programación la realice una única persona o un grupo.
Incluso en la gama más baja del espectro, una persona que tramita las solicitudes no puede identificar rápidamente todas las soluciones posibles y elegir la mejor. Con dos técnicos y cuatro llamadas de servicios hay 120 soluciones posibles - 120 combinaciones diferentes de técnico, trabajo y orden de realización. Con dos técnicos y cinco llamadas de servicios el número asciende a 720 soluciones posibles.
Con cuatro técnicos y 10 llamadas de servicios, las soluciones posibles ascienden a 1.037.836.800.
La búsqueda de la solución óptima se hace aún más compleja cuando se incorporan al problema factores adicionales que cambian con rapidez:
• Aparecen trabajos emergentes que deben tener una mayor prioridad que los que ya se han programado.
• El cumplimiento de los SLA y de otros requerimientos contractuales que exija que algunos trabajos se finalicen en un plazo determinado.
• El conjunto de los conocimientos y experiencia de los técnicos puede afectar a qué técnico se envía a un trabajo determinado.
Se ha diseñado un módulo de programación dinámica (DSE) que integra una serie de algoritmos de AI para resolver problemas
complejos de programación en tiempo real - problemas cuya gestión es demasiado compleja para cualquier humano que tramite las solicitudes o para cualquier agente de servicio al cliente.
• Las herramientas y materiales disponibles en ese momento en el stock de cada uno de los vehículos del servicio.
• La localización en ese momento de un técnico en las proximidades de cada uno de los trabajos y la opción de posponer los trabajos en otros emplazamientos que requieren un determinado elemento de inventario para su realización.
• La duración de cada uno de los procesos de las llamadas de servicios, en relación al tiempo estimado que se requiere para finalizar los trabajos de esa llamada, y cuando un trabajo en curso está superando el tiempo estimado, afectando en consecuencia a los trabajos programados posteriormente.
El anterior campeón del mundo de ajedrez, Garry Kasparov, en su libro
“Pensar en profundidad: dónde termina la inteligencia de la máquina y comienza la creatividad humana”, dice claramente que incluso su mente no puede computar las posibles soluciones y resultados con tanta rapidez o efectividad como un algoritmo de AI.
En definitiva, la colaboración con máquinas inteligentes nos permitirá avanzar con más rapidez que si actuamos de forma independiente. De acuerdo con Kasparov, el mejor ajedrez lo juegan ahora los grandes maestros que utilizan ordenadores para analizar posiciones, las partidas de sus oponentes y sus propias partidas - lo que eleva el nivel del juego.
En una entrevista realizada al Financial Times, Kasparov, que jugó una serie de famosas partidas contra los primeros superordenadores de ajedrez, describía cómo el mejor ajedrez se juega ahora con la
combinación de “la intuición humana y su forma de entender el juego de ajedrez, con la fuerza bruta de cálculo y memoria de un ordenador.”
UNA ESTRATEGIA TRADICIONAL PARA LA LOGÍSTICA DE LOS INVENTARIOS
La gestión de los servicios de numerosas empresas se basa en los inventarios... si para finalizar los trabajos de una llamada de servicios se requiere un elemento de inventario que no está disponible en su stock, no podrá cumplir su compromiso con el cliente. Cuando una solicitud de servicio no se puede cerrar en la primera visita, se debe, con frecuencia, a que el componente necesario no estaba disponible de forma inmediata.
Por ello, el software de gestión de servicios debe englobar la funcionalidad de gestión de inventarios, y esta funcionalidad debería incluir puntos automatizados para realizar pedidos adicionales en cualquier elemento. La capacidad para tener en cuenta la disponibilidad de los componentes, con un conjunto de datos establecidos, es un aspecto esencial para que funcione la AI, dado que los componentes
El mejor ajedrez lo juegan ahora los grandes
maestros que utilizan ordenadores para analizar posiciones, las partidas de sus oponentes y sus propias partidas - lo que eleva el nivel del juego.
Garry Kasparov
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son un determinante crítico para solucionar los problemas en la primera intervención y finalizar los trabajos. Es también un aspecto clave para cumplir los SLA y mantener una relación comercial satisfactoria basada en los resultados obtenidos.
Una vez estén disponibles e integrados los datos del inventario, se puede configurar igualmente un potente módulo de programación dinámica DSE que tenga en cuenta la logística del inventario, dado que los componentes y materiales se guardan en almacenes, oficinas satélite o puntos donde se depositan los inventarios en lugares próximos a las localizaciones donde se prevé que surgirá la demanda.
Y la asignación de los elementos de inventario, a los trabajos correspondientes, se realizará en la programación de ese día o por adelantado. En la implantación de la solución para la optimización de la planificación y la programación de IFS (IFS Planning and Scheduling™
Optimization) - en el sistema de tránsito del metro de Londres - los elementos del inventario y las herramientas necesarias se entregan con anterioridad a cada una de las visitas del servicio, de forma que los repuestos se puedan recoger por los técnicos que se desplazan en el metro al emplazamiento donde se realizará el servicio. Esto sólo es posible con un alto grado de coordinación entre la programación del servicio, la logística de los inventarios y una herramienta de
programación con funcionalidades AI.
CONCLUSIÓN
Las organizaciones de servicios deberían ser conscientes del enorme potencial de la AI - pueden aprovechar esta tecnología para transformar sus operaciones, destacarse de sus competidores y diferenciarse en sus mercados. Sólo estamos comenzando a vislumbrar las diferentes formas en que se puede utilizar la AI para resolver mejor los problemas y facilitar un servicio óptimo en un entorno que cambia rápidamente, dado que su adopción es aún escasa a pesar de las ventajas reales que proporciona. La buena noticia es que en la actualidad ya hay varias formas en las que los ejecutivos de servicios pueden acceder de una forma directa y sencilla a la tecnología de AI.
Cuando el software establece
automáticamente un punto de pedido de inventario basado en la demanda cambiante, esto técnicamente puede considerarse un enfoque de AI.
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