Nuestros sensores Pello funcionan en el mundo real.

Parece obvio, pero plantea un reto tecnológico muy distinto al de desarrollar software que se ejecute íntegramente en la nube. Los dispositivos Pello funcionan en contenedores de residuos y reciclaje por toda Norteamérica. Están expuestos a las inclemencias meteorológicas, al movimiento y a las realidades cotidianas de la infraestructura de gestión de residuos. A medida que nuestra red Pello ha ido creciendo, nuestro equipo tecnológico de RTS ha tenido que plantearse de otra manera un problema que los clientes rara vez perciben:

¿Cómo se puede mantener el buen funcionamiento de una gran red de dispositivos conectados sin limitarse a aumentar cada vez más la supervisión manual? Esa pregunta llevó a nuestro equipo a empezar a aplicar la inteligencia artificial a la propia infraestructura de Pello.

De la supervisión manual a la clasificación inteligente

Los dispositivos conectados generan señales sobre su estado y rendimiento. Analizar un solo dispositivo es factible. Buscar patrones sutiles en una gran flota supone un reto muy diferente. Ese es precisamente el tipo de problema en el que la IA puede resultar útil.

Nuestro equipo ha estado desarrollando formas más inteligentes de evaluar de forma continua la información de los dispositivos, identificar situaciones inusuales y proporcionar a nuestros equipos técnicos un mejor contexto sobre lo que puede requerir atención. El objetivo no es eliminar a las personas del proceso, sino asegurarnos de que nuestros expertos dediquen su tiempo a las situaciones que realmente requieren sus conocimientos especializados.En lugar de buscar manualmente posibles problemas, nuestros equipos pueden centrarse cada vez más en diagnosticar, priorizar y resolver lo que la tecnología pone de manifiesto.

La IA detrás de la IA

Esto me parece especialmente interesante porque es un ejemplo de IA con el que la mayoría de los clientes nunca interactuará directamente. Los clientes ven la información que Pello les proporciona sobre sus operaciones de gestión de residuos. Detrás de esa experiencia, nuestro equipo de RTS también está investigando cómo la inteligencia puede hacer que la propia infraestructura sea más fiable. Esa es una parte importante de la ampliación de la tecnología física.

Una plataforma inteligente de gestión de residuos solo puede ser tan útil como lo sean la calidad y la coherencia de la información en la que se basa. Por eso, para nuestro equipo, mejorar el estado de la flota no es simplemente una cuestión de ingeniería. Forma parte de la experiencia del cliente.

Proporcionar mejores herramientas a los expertos

Una de las principales lecciones que se desprenden de este trabajo es que una buena automatización cambia lo que hace el ser humano, en lugar de limitarse a eliminarlo. La IA puede evaluar grandes cantidades de información de forma continua. Un técnico con experiencia comprende el entorno físico, reconoce las excepciones y determina la respuesta adecuada. Si se combinan esas fortalezas, el sistema en su conjunto se vuelve mucho más eficaz.

Así es como nuestro equipo de RTS concibe la IA en términos más generales. No nos interesa incorporar la IA simplemente porque suene innovador. Nos interesa identificar problemas operativos en los que la IA proporcione a las personas con talento una nueva capacidad de la que antes carecían.

Desarrollo para la expansión

A medida que el mundo físico se vaya conectando cada vez más con el software, este reto será cada vez más habitual. Las organizaciones necesitarán formas inteligentes de gestionar la infraestructura conectada sin permitir que la complejidad crezca al mismo ritmo que la propia red.

En RTS, Pello nos está dando la oportunidad de resolver esos problemas en uno de los entornos físicos más exigentes que se puedan imaginar. Y eso es parte de lo que hace que este trabajo sea apasionante.

No solo estamos desarrollando tecnología más inteligente para los contenedores de residuos. Estamos aprendiendo a crear los sistemas inteligentes necesarios para poner en práctica esa tecnología a gran escala.