Detrás de cada dispositivo Pello hay un trabajo físico. Alguien tiene que instalarlo correctamente. La tecnología debe conectarse al contenedor y a la ubicación adecuados. La información de campo debe incorporarse con precisión a los sistemas digitales en los que confían los equipos de RTS y los clientes. Esa vertiente sobre el terreno es fácil de pasar por alto cuando se habla de IA e infraestructura inteligente.

Nuestro equipo de Pello de RTS dedica mucho tiempo a reflexionar sobre ello. Porque un sensor inteligente solo puede generar información útil si los mundos físico y digital permanecen conectados con precisión.

Uno de los proyectos que más me han entusiasmado es replantearnos cómo el software puede contribuir a esa conexión.

El campo no es un laboratorio

Desarrollar tecnología para técnicos plantea una serie de limitaciones muy diferentes a las que conlleva desarrollar software para alguien que trabaja sentado ante un escritorio. Nuestros equipos trabajan en entornos reales de gestión de residuos. Las etiquetas pueden estar desgastadas. Las condiciones de iluminación cambian. Los dispositivos se encuentran al aire libre. Los técnicos necesitan realizar su trabajo de forma eficiente y pasar a la siguiente ubicación. Una buena tecnología de campo debe adaptarse a la realidad. Esto ha llevado a nuestro equipo de RTS a adoptar un principio de diseño sencillo:

Haz que el software se encargue de una mayor parte del trabajo administrativo para que el técnico pueda centrarse en el trabajo físico.

Un ejemplo es el uso más inteligente de las imágenes. En lugar de obligar a un técnico de campo a reproducir manualmente la información que ya figura en un dispositivo o contenedor, el software puede utilizar una fotografía para ayudar a recopilar y verificar dicha información. Es una idea relativamente sencilla. Pero pequeños detalles como ese cobran importancia cuando se gestiona tecnología en una red física de gran envergadura.

Automatiza lo que puedas verificar

Para mí, la parte más interesante del proyecto ha sido decidir cuándo se debe permitir que el software actúe de forma automática. La respuesta fácil es: automatizarlo todo. Nuestro equipo cree que la mejor respuesta es:

Automatiza lo que puedas verificar con seguridad. Si la información coincide y el sistema dispone del contexto necesario, el software puede eliminar el trabajo manual innecesario. Si algo no tiene sentido, debe remitirse a una persona. Ese es un patrón que, en mi opinión, cobrará cada vez más importancia a medida que la IA se vaya incorporando a más operaciones físicas. El mundo real está lleno de excepciones. La tecnología debe saber cuándo tiene la confianza suficiente para seguir adelante… y cuándo no.

Creación de un modelo repetible

Lo que más me entusiasma es que no estamos planteándonos esto como un único flujo de trabajo. Estamos pensando en el patrón general.

  • Información estructurada sobre el terreno
  • Captura asistida por luz
  • Validación automatizada
  • Revisión manual para detectar excepciones

Esa combinación puede ayudar a RTS a conectar la actividad sobre el terreno con los sistemas digitales de forma más precisa y eficiente a medida que se amplía nuestra presencia tecnológica. Para los clientes, la mayor parte de este proceso debería ser invisible. Simplemente deberían disfrutar de una puesta en marcha más rápida, información precisa y una tecnología que funcione como es debido desde el primer día. Para los técnicos, esto significa dedicar menos tiempo a los trámites administrativos y más tiempo a realizar el trabajo para el que están allí.

Y, en el caso de RTS, establece un vínculo más sólido entre nuestro software y la infraestructura física que este está diseñado para interpretar.

Modernización del tejido conectivo

Históricamente, la gestión de residuos ha requerido una enorme cantidad de trabajo de coordinación manual. La inteligencia artificial y la automatización ofrecen la oportunidad de replantearse ese tejido conectivo. No todas las innovaciones tienen por qué ser un robot futurista. A veces, la innovación consiste en tomar un proceso que ha dependido en gran medida de que las personas transmitan información y diseñar un sistema capaz de recopilar, verificar y conectar esa información de forma más inteligente.

Eso es en lo que está trabajando nuestro equipo de RTS. Y, para mí, es uno de los aspectos más importantes a la hora de llevar la IA al mundo físico: la inteligencia solo tiene sentido si se puede relacionar de forma fiable con lo que realmente está ocurriendo sobre el terreno.