Con la vuelta de las vacaciones comenzamos con los nuevos propósitos, patrón que se repite a primeros de año.
Un 80% de las personas se plantea, dentro de esta buena voluntad, ser más efectivos en el trabajo, es decir, combinar eficiencia y eficacia para poder resolver satisfactoriamente las tareas en el menor tiempo posible.
Si llevamos esto a un plano empresarial, no importa el sector en el que este la empresa, la efectividad es un problema que preocupa a la mayoría de los directores de operaciones: quieren conseguir cifras de productividad altas sin descuidar la calidad de sus productos y servicios.
Las nuevas oportunidades que nos ofrece el Big Data y la Inteligencia Artificial nos permiten medir variables que inciden en la productividad y nos ayudan a entender mejor los picos y valles que se producen.
Y siempre con los datos tanto internos como externos, como materia prima para incrementar esta eficiencia.
Si pensamos en una planta de fabricación, donde los trabajadores trabajan a turnos y se mezclan entre plantilla fija, ETT, hombres, mujeres, trabajadores a tiempo parcial o completo, y como interactúan con las máquinas, controlando de estas las piezas por minuto, el tiempo de avería o revisión, podemos sacar conclusiones como qué trabajador es más productivo en cada uno de los diferentes puestos en fábrica, así como determinar el mejor momento para realizar la revisión de cada una de las máquinas. Si a estas variables le añadimos datos externos como el calendario laboral, días de la semana o la temperatura en fábrica, nos ayudará a entender mejor la variabilidad que se produce en determinados momentos y podremos tomar acciones que la mejoren.
Este mismo ejercicio se puede hacer en un contexto de oficina donde existen numerosas tareas y equipos amplios de personas a los que se les asignan estas tareas. Asignar una tarea concreta a la persona más adecuada en cada caso no es fácil, teniendo en cuenta todas las variables que inciden, como carga de trabajo y conocimientos de cada una de las personas del equipo, restricciones de vacaciones, jornada laboral, bajas. Esta gestión es un verdadero quebradero de cabeza para las empresas y se invierte mucho tiempo, aún sabiendo que se podría ser más efectivo.
La inteligencia artificial nos permite crear modelos que elijan a la persona adecuada para cada tarea con las restricciones que se marquen, y a través del machine learning estos procesos se van mejorando hasta conseguir incrementos de productividades que hasta ahora eran impensables.
La inteligencia artificial nos permite crear modelos que elijan a la persona adecuada para cada tarea con las restricciones que se marquen, y a través del machine learning estos procesos se van mejorando hasta conseguir incrementos de productividades que hasta ahora eran impensables.
La eficiencia no es solo aplicable a personas sino también a referencias. Pensad en un “surtido eficiente” es decir, aquel que teniendo en cuenta las restricciones marcadas por la empresa como número de referencias mínimas, variedad de las mismas o tiempo de rotación, se calcula para que se tenga el número óptimo en tienda o almacén, que permita dar respuesta a la demanda, pero a su vez reducir el stock y sobre todo evitar obsolescencia. Aquí las variables externas que entran en juego y que impactan directamente son promociones, eventos nacionales como el Black Friday, rebajas, eventos de ocio como el fútbol, conciertos (…). Introducir estas variables externas marcará la diferencia porque nos permite hacer modelos más ajustados.
En un contact center, conocer el agente más adecuado para atender una llamada, no solo incrementa la productividad sino la percepción de los clientes pues son atendidos de una manera rápida y eficiente…..y así podríamos poner muchos ejemplos en los que hemos ayudado a nuestros clientes a mejorar su productividad y la percepción de los clientes finales, utilizando técnicas de inteligencia artificial y machine learning.
En definitiva, las aplicaciones son infinitas y los resultados realmente buenos. En PiperLab trabajamos conjuntamente con nuestros clientes para que sus proyectos basados en datos les impacte directamente en su negocio.
