Mejora tus decisiones con la inteligencia de datos de Geotab

IA y colaboración máquina-humano

Hay algo que me fascina de las conversaciones sobre inteligencia artificial. A pesar de ser una disciplina con más de 60 años de historia, no deja de incitar a la ciencia ficción y difícilmente es posible terminar una conversación sobre inteligencia artificial (IA) sin imaginar cómo habrá transformado el mundo dentro de 20 años: ¿cuántos puestos de trabajo habrán desaparecido? ¿Será Skynet quien tome las decisiones para entonces? 

Para iniciar este artículo, abordaremos dos enfoques distintos. En primer lugar, nos centraremos en el presente, explorando cómo la tecnología de IA, que ya está integrada en los productos de Geotab, está ayudando a los responsables de la toma de decisiones a comprender la importancia de los datos de alta calidad. Además, veremos también cómo pueden utilizar información fiable para transformar sus empresas.

En segundo lugar, quiero destacar algo que aprendí del profesor Thomas Malone en el MIT, autor de Superminds: The Surprising Power of People and Computers Thinking Together: deberíamos pasar menos tiempo pensando en “personas O computadoras” y más tiempo pensando en “personas Y computadoras”. Es decir, debemos dejar de centrarnos en los puestos de trabajo que las computadoras pueden eliminar y enfocarnos en las posibilidades que se abren cuando personas y computadoras colaboran, creando resultados que antes eran inimaginables.

¿Cómo podemos conectar las personas y ordenadores para que “colectivamente” seamos más inteligentes de lo que cualquier persona, grupo u ordenador lo ha sido nunca?

Algo que nos puede ayudar a contestar esta pregunta es entender la diferencia entre dos tipos de inteligencia:

• Inteligencia especializada: la habilidad para lograr objetivos concretos en un entorno específico. 
• Inteligencia general: la capacidad de captar el entorno, razonar, tener pensamiento abstracto, resolver problemas y actuar de manera eficiente y efectiva en diversas situaciones.

Podemos dedicar ingentes recursos de computación para analizar millones y millones de datos en busca de patrones para generar un modelo de machine learning (aprendizaje automático) que nos permitirá predecir situaciones futuras, algo que un humano o grupo de humanos sería incapaz de abordar. Esto sería la inteligencia especializada.

Sin embargo, la toma de decisiones alrededor de esa predicción (inteligencia general), que genera el modelo ML, es algo que difícilmente un ordenador puede hacer mejor que una persona. Veremos algunos ejemplos de esto más adelante.

Inteligencia de datos en Geotab

En Geotab, entendemos por inteligencia de datos el proceso de recopilar, analizar y aprovechar grandes cantidades de datos para extraer información y recomendar acciones para resolver retos empresariales. Para lograrlo, trabajamos con técnicas de IA, como el machine learning (aprendizaje automático), para ayudar a nuestros clientes a obtener una comprensión más profunda del rendimiento de su flota, identificar patrones y tomar decisiones mejor informadas que pueden conducir a una mayor eficiencia, seguridad, sostenibilidad y ahorro de costes. 

La inteligencia de datos de Geotab está respaldada por una sólida plataforma y fuertes capacidades de gestión, calidad y privacidad de los datos. A continuación, explicaremos algunos casos prácticos que ilustran cómo ayuda a nuestros clientes a tomar decisiones mejor informadas.

Mejorar la seguridad de los conductores

Una gestora de flota tenía como objetivo mejorar la seguridad de su flota. Utilizó el Centro de Seguridad de MyGeotab y accedió a la función de Análisis comparativo de seguridad.

Comparó la puntuación de seguridad de sus vehículos y flota con vehículos y flotas similares.

Se dio cuenta de que su flota y algunos vehículos concretos tenían una puntuación baja en aceleración y giros bruscos. También consultó con el equipo de gestión de personal para obtener información adicional.

Decidió seleccionar inmediatamente a algunos conductores para que participaran en un programa de reciclaje de un día de duración que tuvo lugar una semana más tarde.

Pasados tres meses, la gestora de la flota volvió a utilizar el Centro de Seguridad del portal MyGeotab para comparar su flota con los resultados de la evaluación comparativa y observó una mejora significativa, aunque todavía eran necesarias algunas acciones adicionales.

La comparación de nuestros indicadores de riesgo con otras flotas similares nos permite tener una mejor comprensión de dónde nos encontramos en términos de margen de mejora. La evolución es trabajar con probabilidades de colisión con base en los comportamientos de cada conductor, lo que nos permite anticiparnos a las fatalidades y evitarlas.

Sostenibilidad

Una de las mejores formas de ver con claridad la colaboración entre personas y máquinas para resolver problemas de un modo colaborativo es cuando aplicamos la inteligencia de datos de Geotab para realizar planes de sostenibilidad y transición al vehículo eléctrico.

Analizamos los patrones de conducción de las flotas para identificar los vehículos más adecuados para la sustitución por un vehículo eléctrico. Damos recomendaciones personalizadas de marcas y modelos que tengan en cuenta el rendimiento de los VE (vehículo eléctrico) y preparamos un plan de electrificación de la flota que analice el coste total de propiedad (TCO) e indique el ahorro que se puede conseguir en la transición al VE.

Pusimos a prueba la inteligencia de datos de Geotab para hacer un estudio del potencial de electrificación de las flotas a nivel europeo, analizando los patrones de conducción de 46.000 vehículos de combustión en 17 países.

Los resultados de este estudio arrojan resultados espectaculares:

• Hoy en día, el 86% de los vehículos analizados se podrían reemplazar por vehículos eléctricos de batería con suficiente autonomía. 
• Casi el 60% de las flotas podrían ahorrar dinero si cambiaran a vehículos eléctricos. 
• Las flotas europeas que se analizaron podrían ahorrar un total de 261 millones de euros y más de 156.000 toneladas de CO₂ en los próximos siete años.

Este análisis demuestra el gran potencial de electrificación de flotas que tenemos en Europa. Esta transición la veremos como una realidad en los próximos años gracias al compromiso de las empresas con la descarbonización y también por el marco regulatorio.

Todas las flotas, independientemente de su tamaño, se están planteando cómo abordar esta transición y, como os comentaba anteriormente, es un claro ejemplo de inteligencia colectiva. En la toma de decisiones de las empresas, habitualmente entra en juego un grupo humano diverso: el equipo de operaciones, el de gestión de flotas, el financiero, el ejecutivo... Y, ¿cómo no?, la aportación de la inteligencia de datos de Geotab para que el equipo humano pueda tomar una decisión informada y basada en datos fiables. Una perfecta colaboración máquina-humano.

IA Generativa, el nuevo paradigma

El panorama de la inteligencia artificial se ha visto revolucionado por el auge de la Inteligencia Artificial Generativa y los grandes modelos lingüísticos como el GPT-4, que han introducido el concepto del uso del lenguaje natural para interactuar con los datos. 

En lugar de emplear lenguajes de consulta estructurados, los usuarios pueden ahora comunicarse con conjuntos de datos complejos como si mantuvieran una conversación directa, lo que hace más accesible y democrático el acceso a los datos. 

Así como en ejemplos anteriores hemos visto una gran aportación de machine learning (aprendizaje automático) para ayudarnos en la toma de decisiones mediante la búsqueda de patrones en grandes volúmenes de datos, ahora nos planteamos este enfoque transformador de la IA Generativa, que está dando paso a una nueva era en la que interactuar con los datos es tan sencillo como charlar con un amigo.

Nuestro asistente digital analítico (en fase beta) se denomina Proyecto G. Esta innovadora interfaz de chat, impulsada por la inteligencia de datos de Geotab, facilita el diálogo en lenguaje natural con la plataforma, dando lugar a un nuevo paradigma en la interacción máquina-humano.

Estos son algunos ejemplos sobre cómo podemos aprovechar este nuevo paradigma para conseguir datos operativos de nuestra flota al instante:

La inteligencia de datos de Geotab nos permite analizar grandes cantidades de datos para identificar tendencias y patrones que nos ayudan a encontrar áreas de mejora y conseguir recomendaciones para la eficiencia operativa y la seguridad de las flotas. 

Somos líderes en aplicar técnicas de IA para ayudar a los equipos de gestión a tomar mejores decisiones y más informadas para sus organizaciones.