Inteligencia artificial. Normalmente cuando una empresa pone en marcha un proyecto de minería de datos, el objetivo suele ser automatizar las conexiones entre las diferentes aplicaciones. Se asume que esta automatización incluirá un control de errores sobre si los datos que se quieren extraer de la aplicación se cargan bien, mal o regular.
Y, en caso de error, ¿Cómo “arreglar” los datos? ¿Es posible implementar un proceso de reparación automático?
Partamos de la base de que los datos que se extraen suelen llegar en primer lugar a una base de datos centralizada, en las que habrán de existir mecanismos de limpieza. Es aquí donde entran en escena las técnicas de inteligencia artificial (IA). Técnicas de clasificación, distribución y categorización de los datos, entre otras muchas posibilidades.
Inteligencia Artificial en el Transporte
Extrapolado al sector del transporte, hay varios pasos “tipo” que se pueden seguir para aplicar la Inteligencia artificial a los procesos operativos:
- Primero, se puede desarrollar un algoritmo ad hoc que detecte los patrones de comportamiento en los kilómetros recorridos para una determinada ruta, servicio o cliente.
- Luego, se puede establecer una norma (por ejemplo, un valor que debería darse para esa ruta, servicio o cliente), y se establece una correlación histórica entre los datos que se van recabando.
- Por último, podemos fijar una serie de márgenes de tolerancia sobre esa norma (por ejemplo +-1000 km).
Estos pasos son sencillos de definir pero no tanto de implementar. Nos llevan a una nueva situación donde contamos con un algoritmo que detecta todo lo que se haya salido de la norma. Además avisa de la parte del proceso donde se ha vulnerado (por ejemplo, en Operaciones, en Tráfico, en el área Administrativa, en el parte de trabajo…).
En definitiva, por mucho temor que se tenga al uso de las nuevas tecnologías, no es menos cierto que todos estamos ávidos por mejorar nuestra operativa para competir mejor.
Inteligencia Artificial Como Ventaja Competitiva
Sabemos que manejamos multitud de datos útiles y queremos aprovecharlos, pero no sabemos cómo. La minería de datos, la gestión eficiente de la información y la inteligencia artificial, que en el futuro ya no serán la excepción, sino la norma, ya no son coto privado de las grandes compañías.
Un claro ejemplo de esta paulatina “democratización del dato” es GantaBI. Nuestras soluciones de Business Intelligence as a Service permiten a cualquier empresa, independientemente de su tamaño, manejar toda su información. Desde sencillos “cuadros de mando” a medida, sin necesidad de farragosas instalaciones ni de grandes inversiones.
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