Decisiones más inteligentes con inteligencia de datos

IA y colaboración máquina-humano

Es fascinante cómo la inteligencia artificial, a pesar de su larga trayectoria, continúa inspirando escenarios de ciencia ficción. Al hablar de IA, es difícil no imaginar su impacto transformador en las próximas dos décadas: ¿cuántos empleos cambiarán? ¿Serán las máquinas quienes lideren la toma de decisiones?

Para comenzar, exploraremos dos perspectivas complementarias. Primero, nos centraremos en el presente para entender cómo la IA, integrada en diversas soluciones empresariales, está ayudando a los tomadores de decisiones a valorar la calidad de los datos. Verás cómo esta información confiable puede transformar tu empresa.

Luego, conocerás una poderosa idea del profesor Thomas Malone del MIT, autor de "Superminds: The Surprising Power of People and Computers Thinking Together". Él propone cambiar nuestra mentalidad de "personas O computadoras" a "personas Y computadoras". En lugar de enfocarnos en los trabajos que las máquinas podrían reemplazar, consideremos las oportunidades que surgen cuando humanos y máquinas colaboran, logrando resultados antes inimaginables.

¿Cómo Conectar Personas y Ordenadores para una Inteligencia Colectiva Superior?

Una clave para responder a esta pregunta es comprender la diferencia entre dos tipos de inteligencia:

• Inteligencia especializada: La habilidad para alcanzar objetivos específicos en un entorno particular.
• Inteligencia general: La capacidad de comprender el entorno, razonar, pensar de forma abstracta, resolver problemas y actuar eficazmente en diversas situaciones.

Podemos invertir enormes recursos computacionales en analizar vastas cantidades de datos en busca de patrones para desarrollar modelos de aprendizaje automático (machine learning) que permitan predecir escenarios futuros, una tarea que un humano o un grupo de humanos difícilmente podría abordar. Esto representa la inteligencia especializada.

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

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

Entendemos por inteligencia de datos el proceso de recopilar, analizar y utilizar grandes volúmenes de información para extraer conocimientos valiosos y recomendar acciones que resuelvan desafíos empresariales. Para lograrlo, empleamos técnicas de IA, como el aprendizaje automático, para ayudar a nuestros clientes a comprender profundamente el rendimiento de sus flotas, identificar tendencias y tomar decisiones más informadas que impulsen la eficiencia, la seguridad, la sostenibilidad y el ahorro de costos.

La inteligencia de datos está respaldada por una plataforma robusta y sólidas capacidades en gestión, calidad y privacidad de la información. A continuación, exploraremos casos prácticos que ilustran cómo ayudamos a nuestros clientes a tomar decisiones fundamentadas.

Casos Prácticos: Inteligencia de Datos en Acción

Optimizando la Seguridad de los Conductores con Análisis de Datos

Una gestora de flota buscaba mejorar la seguridad de sus conductores. Utilizó el Centro de Seguridad y la función de Análisis comparativo de seguridad.

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

Descubrió que su flota y algunos vehículos específicos tenían puntuaciones bajas en aceleración y giros bruscos. También consultó al equipo de gestión de personal para obtener información adicional.

Decidió seleccionar inmediatamente a algunos conductores para participar en un programa de capacitación de un día que se llevó a cabo una semana después.  

Tres meses después, la gestora de la flota revisó el Centro de Seguridad para comparar su flota con los resultados de referencia y observó una mejora significativa, aunque identificó la necesidad de acciones adicionales.

La comparación de nuestros indicadores de riesgo con flotas similares nos brinda una comprensión clara de nuestro margen de mejora. La evolución se centra en trabajar con probabilidades de colisión basadas en el comportamiento de cada conductor, lo que nos permite anticipar y prevenir incidentes.

Impulsando la Sostenibilidad con Inteligencia de Datos para la Transición a Vehículos Eléctricos

Una de las mejores maneras de observar la colaboración efectiva entre personas y máquinas para resolver problemas de forma conjunta es al aplicar la inteligencia de datos para desarrollar planes de sostenibilidad y la transición hacia vehículos eléctricos.

Analizamos los patrones de conducción de las flotas para identificar los vehículos más adecuados para ser reemplazados por vehículos eléctricos. Ofrecemos recomendaciones personalizadas de marcas y modelos que consideran el rendimiento de los vehículos eléctricos y preparamos un plan de electrificación de la flota que analiza el costo total de propiedad (TCO) e indica los ahorros potenciales al cambiar a vehículos eléctricos.

Pusimos a prueba la inteligencia de datos para realizar un estudio del potencial de electrificación de flotas a nivel europeo, analizando los patrones de conducción de 46,000 vehículos de combustión en 17 países.

Los resultados de este estudio fueron sorprendentes:  

• Actualmente, el 86% de los vehículos analizados podrían ser reemplazados por vehículos eléctricos de batería con autonomía suficiente.
• Casi el 60% de las flotas podrían ahorrar dinero al cambiar a vehículos eléctricos.
• Las flotas europeas analizadas 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 enorme potencial de electrificación de flotas en Europa. Esta transición se hará realidad en los próximos años gracias al compromiso de las empresas con la descarbonización y al marco regulatorio.

Todas las flotas, sin importar su tamaño, están considerando cómo abordar esta transición y, como mencioné anteriormente, es un claro ejemplo de inteligencia colectiva. En la toma de decisiones empresariales, generalmente participa un grupo humano diverso: el equipo de operaciones, el de gestión de flotas, el financiero, el ejecutivo... Y, por supuesto, la contribución de la inteligencia de datos para que el equipo humano pueda tomar decisiones informadas y basadas en datos confiables. Una colaboración perfecta entre máquinas y humanos.

El Nuevo Paradigma: La Inteligencia Artificial Generativa

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

En lugar de utilizar lenguajes de consulta estructurados, los usuarios ahora pueden comunicarse con conjuntos de datos complejos como si tuvieran una conversación directa, lo que democratiza y facilita el acceso a la información.

Así como hemos visto cómo el aprendizaje automático ha contribuido significativamente a la toma de decisiones mediante la identificación de patrones en grandes volúmenes de datos, ahora exploramos este enfoque transformador de la IA Generativa, que está marcando el inicio de una nueva era donde interactuar con los datos es tan sencillo como conversar con un amigo.

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

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

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

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

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