Algunos de los trabajos más útiles en materia de IA que se llevan a cabo en RTS se realizan lejos de los productos destinados a los clientes. Este año me he centrado en algo que parece sencillo, pero que tiene enormes implicaciones para cualquier empresa impulsada por la tecnología:

Hacer que nuestros datos sean más útiles.

El sector de la gestión de residuos genera una enorme cantidad de información operativa y financiera. En RTS, esa complejidad aumenta a medida que ayudamos a los clientes a gestionar servicios en amplias redes de centros. El reto no consiste simplemente en recopilar más datos. Se trata de garantizar que nuestros equipos puedan interpretarlos con la rapidez suficiente para tomar mejores decisiones.

Ahí es donde la IA ha empezado a cambiar mi forma de trabajar.

Dedica menos tiempo a preparar la respuesta

Una parte importante del análisis tradicional consiste en preparar la información antes de que nadie pueda analizarla realmente.

  • Los datos deben organizarse.
  • Hay que comparar las distintas fuentes.
  • Hay que identificar los patrones.
  • Hay que investigar las inconsistencias.

Nuestro equipo ha estado utilizando la IA para que algunas partes de ese trabajo analítico sean mucho más eficientes. Para mí, el gran avance no consiste en que la IA tome la decisión. Se trata de reducir la cantidad de trabajo preparatorio repetitivo que se interpone entre una persona y la decisión.

Cuando conseguimos hacerlo, nuestros equipos tienen más tiempo para plantear las preguntas que realmente importan.

  • ¿Qué está cambiando?
  • ¿Por qué está cambiando?
  • ¿En qué aspectos deberíamos profundizar?
  • ¿Qué medidas debería adoptar la empresa?

Mejorar los cimientos

Este trabajo también ha reforzado algo que, en mi opinión, cobrará cada vez más importancia a medida que las empresas se apresuren a adoptar la IA: la IA solo es tan útil como la información en la que se basa.

Para que una organización pueda desarrollar una inteligencia sofisticada, necesita tener confianza en cómo se estructuran y se interpretan sus datos. Esto ha sido una parte importante del trabajo que nuestros equipos de RTS están realizando entre bastidores. Estamos creando una base más sólida para que la información circule de forma más coherente por toda la empresa y para que las personas que toman las decisiones puedan tener mayor confianza en lo que ven.

Es posible que los clientes nunca vean ese trabajo directamente. Pero sí notan sus efectos. Unos datos de mayor calidad permiten una ejecución más precisa. Ayuda a los equipos a identificar los problemas antes. Nos permite hacer recomendaciones mejor fundamentadas. Y sienta las bases sobre las que RTS podrá desarrollar capacidades de IA más sofisticadas en el futuro.

La evolución del papel del analista

Esto también está cambiando mi forma de ver mi propio trabajo. La IA no resta valor a la experiencia analítica. Permite aplicar esa experiencia a problemas de mayor valor. Si la tecnología puede ayudar a organizar la información, reconocer patrones o agilizar las tareas repetitivas, el analista puede dedicar más tiempo a interpretar el significado de la información. Esa es una función mucho más interesante. Y creo que es un anticipo de lo que está por venir en RTS.

La siguiente fase de la IA no consiste simplemente en añadir un chatbot a un flujo de trabajo. Se trata de integrar la inteligencia en el funcionamiento de la organización, proporcionando a las personas información de mayor calidad y más rápida, para que puedan tomar mejores decisiones. Gran parte de ese trabajo se llevará a cabo discretamente entre bastidores. Pero eso no lo hace menos innovador. Nuestros clientes confían en RTS para gestionar operaciones complejas de gestión de residuos.

Cuanto más eficientes sean los sistemas que hay detrás de ese trabajo, mejores resultados podrán ofrecer nuestros equipos.