¿Cómo utilizar la tecnología para mejorar la experiencia del cliente?
Las nuevas tecnologías, cada vez más presentes en el día a día de múltiples sectores, se han convertido en pieza clave para abordar la verdadera transformación del Facility Management, que va más allá de la digitalización de procesos obsoletos y viejas estructuras.
La inteligencia artificial es uno de los pilares de este nuevo modelo de Smart FM, en el que los servicios estáticos y reactivos hacen la transición a un enfoque dinámico y predictivo basado en datos.
Integración de IoT e IA
Combinar las posibilidades de la inteligencia artificial con los datos que provienen del
IoT permite detectar patrones, evaluar el rendimiento y visualizar cambios futuros, con una precisión sin precedentes.
De hecho, según el Centro de Ingeniería de Instalaciones Integradas de Stanford, las tecnologías de gemelos digitales pueden generar un ahorro en gastos operativos del 9%.
Un ejemplo de ello es el modelo de limpieza dinámica y adaptativa que implementa Optima facility a través de su galardonada plataforma Ignify, ya en funcionamiento en centros de referencia como el Hospital de la Santa Creu y Sant Pau. Mediante la captación de datos en tiempo real y la aplicación de
la inteligencia artificial, se crean rutas que dirigen al equipo donde más se necesita.
Los equipos de primera línea como fuente de información
La calidad y precisión de los datos es funda- mental para lograr los objetivos estratégicos del Smart FM, y los equipos de primera línea son una valiosa fuente de información por su cercanía a los clientes y usuarios.
Optima ejemplifica este hecho con su experiencia al implementar el primer algoritmo para predecir la necesidad de limpieza en los baños de un aeropuerto. La meta era abordar la transición de un modelo de gestión de limpieza estática a un modelo basado en datos, que tuviera en cuenta el uso y el estado de los baos.
Combinar las posibilidades de la inteligencia artificial con los datos que provienen del IoT permite detectar patrones, evaluar el rendimiento y visualizar cambios futuros, con una precisión sin precedentes.
El algoritmo utilizaba sensores que contaban el número de personas que entraban en el baño, el feedback de satisfacción que daban los usuarios a través de smileys y varios datos externos como las condiciones climatológicas y los retrasos de los vuelos. Sin embargo, su efectividad en la primera fase fue inferior al 58,5 %, un hecho atribuible a la baja confiabilidad de los datos.
La clave de la mejora fue incorporar la retroalimentación de los datos y el conocimiento del equipo de primera línea, que pasó a estar en el centro de la propuesta de valor. Este es un caso claro de la visión humanística del Facility Management, en la que el equipo se empodera tecnológicamente y trabaja de forma colaborativa con la inteligencia artificial y los robots.
El clima es otro factor determinante. Sequías, heladas y temperaturas extremas han afectado las cosechas y, en muchos casos, han dañado las plantas, reduciendo la producción futura. En Brasil y Vietnam, grandes productores de robusta, muchos agricultores han optado por cambiar sus cultivos por opciones más rentables a corto plazo, reduciendo aún más la oferta global. En el ámbito logístico, los tiempos de envío han pasado de 20 a más de 45 días, encareciendo aún más la cadena de suministro.
Datos sintéticos
Un desafío crítico, muchas veces una barrera para la aplicación de la IA, en el sector del Facility Management, es la necesidad de contar con grandes cantidades de datos, que no estén sesgados y cumplan con las normativas de protección de datos. Cuando esta información está limitada o no está disponible, los datos sintéticos aparecen como una solución. Estos datos artificiales han de tener las mismas propiedades matemáticas y estadísticas que los datos reales, por lo que pueden reemplazarlos cuando sea necesario. La adopción de tecnologías, con la inteligencia artificial como uno de sus pilares, ha demostrado ya su gran potencial en el sector por su capacidad de aportar transparencia, automatización y certidumbre, optimizar costes, impulsar la innovación y la sostenibilidad, y maximizar la calidad de los servicios.
La IA marca la ruta hacia un modelo predictivo y se ha convertido ya en uno de los motores del Smart FM.
