Por qué el futuro del servicio es híbrido

El uso de la IA y la automatización no debe ir en detrimento del desarrollo de habilidades del personal humano.

La sociedad ha aceptado que muchos de los trabajos tradicionales, como la selección de acciones o los asistentes de centros de llamadas, se están automatizando cada vez más. Los primeros temores de que a medida que se estableciera la Cuarta Revolución Industrial, las máquinas perderían el empleo humano o que los robots dominarían el mundo eran, por supuesto, infundados.

Según el Foro Económico Mundial, mientras que la automatización suplantará unos 85 millones de puestos de trabajo para 2025, la futura economía impulsada por la tecnología creará 97 millones de nuevos puestos de trabajo. Pero mientras que las máquinas actualmente realizan alrededor del 30 % de todas las tareas, para 2025 se espera que el equilibrio cambie drásticamente a una combinación 50-50 de humanos y máquinas.

La realidad es que las tareas laborales requerirán cada vez más una combinación de habilidades en parte humanas y en parte mecánicas. A medida que las máquinas se dejen hacer cada vez más las tareas que la gente solía hacer, los humanos necesitaremos reforzar nuestras habilidades interpersonales y analíticas, ya que estas se convertirán en las más valoradas por los empleadores.

Es un tema recurrente en todas las industrias. En servicio de campo y mantenimiento, ya ha habido un cambio. El crecimiento en la implementación de sensores ha llevado a un aumento en el análisis de datos y la gestión remota de dispositivos a través de redes IoT. Esto ha tenido un efecto dominó en términos de roles y habilidades laborales. Como resultado, las empresas se han centrado más en los equipos, generando conocimiento del cliente y rendimiento de las máquinas en torno a los datos automatizados.

Los equipos de servicio de campo y mantenimiento en planta han tenido que adaptarse, y ha sido una ventaja para ellos que el énfasis dentro de las organizaciones haya cambiado. El servicio ya no se considera un costo para el negocio. La capacidad de proporcionar inteligencia sobre productos y clientes y, en muchos casos, ser la primera línea para las empresas, significa que el servicio ahora es estratégicamente importante.

Sin embargo, para muchas empresas, esto ha llevado a problemas de empleo, especialmente a medida que la fuerza laboral envejece. La pérdida de conocimiento es un problema cada vez más común. Según el Service Council, el 70 % de las organizaciones de servicios dicen que se verán agobiados por la pérdida de conocimientos de una fuerza laboral que se jubila en los próximos cinco a 10 años, mientras que el 50 % afirma que actualmente se enfrenta a una escasez de recursos para satisfacer adecuadamente la demanda de servicios. La automatización es excelente, pero solo ayudará hasta cierto punto.

Curiosamente, la TSIA descubrió recientemente que la mitad de todas las organizaciones de servicios de campo no tienen una trayectoria profesional formal para sus ingenieros de servicio de campo. Esto, en mi opinión, es un gran punto de riesgo comercial innecesario. Estas organizaciones no están haciendo lo suficiente para preparar a los técnicos de servicio más jóvenes para un futuro de realidad mixta, en el que tendrán que trabajar más de cerca con la tecnología y las máquinas digitales que cualquier generación anterior. No sucederá por accidente.

Ciertamente, existe la necesidad de un "sistema de registro" integral que capture datos precisos sobre el equipo "como se mantiene". La necesidad de este tipo de base de datos, que muestra cómo se ve el equipo en este momento, permite a los técnicos de servicio comprender el contexto de lo que les dicen los datos del equipo. Si bien la automatización puede crear alertas sobre problemas o problemas potenciales, el técnico de servicio aún necesitará saber cómo resolver esos problemas de manera rápida y eficiente.

Desde leer los datos correctamente, comprender cómo corregir problemas, obtener piezas y gestionar las expectativas del cliente, los fundamentos no son tan nuevos. Pero a medida que las máquinas evolucionan con más automatización incorporada y análisis basados ​​en datos, existe el peligro de que las empresas confíen demasiado en la automatización, dejando que sus puntos fuertes de diagnóstico humano desaparezcan.

Hasta hace poco, la tecnología se ha utilizado principalmente para automatizar tareas repetitivas o arduas. Pero los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático significan que las tareas que pueden realizar las máquinas tienen un alcance mucho más amplio de lo que las generaciones anteriores de tecnología han hecho posible.

A medida que las nuevas generaciones ingresen a la fuerza laboral, las habilidades más valiosas serán las interpersonales:comunicación, empatía, manejo de conflictos, liderazgo, escucha, colaboración, curiosidad y resiliencia; y habilidades cognitivas:análisis, evaluación, síntesis, juicio, toma de decisiones y creatividad. Ya estamos viendo un fuerte énfasis en las habilidades interpersonales, las habilidades cognitivas de orden superior y las habilidades de sistemas tanto en los EE. UU. como en el Reino Unido.

La vida útil de las habilidades especializadas y el conocimiento profundo del producto está disminuyendo a medida que la tecnología avanza rápidamente y que el conocimiento se vuelve más accesible sobre la marcha. Las estimaciones sitúan la vida media de una habilidad profesional en solo cinco años, lo que significa que cada cinco años, esa habilidad es aproximadamente la mitad de valiosa que antes, por lo que después de 20 años, cualquier habilidad quedará obsoleta.

Los trabajadores del futuro deben tener la capacidad y la voluntad de aprender, desaprender y volver a aprender a medida que la tecnología evoluciona aún más la forma en que funcionan las empresas. Esto será igual de importante para los trabajadores actuales, que deberán centrarse en su capacidad de adaptación y aprendizaje de nuevas habilidades requeridas por el lugar de trabajo de la Cuarta Revolución Industrial, y aquellos nuevos en la fuerza laboral.

Los humanos deben poder hablar el mismo idioma que las máquinas automatizadas, pero estas máquinas no deben bloquear el desarrollo de habilidades. En términos de mantenimiento de servicios, la IA y la automatización no son y nunca deben considerarse un reemplazo humano. En todo caso, está abriendo la industria y creando un nuevo campo de oportunidades de servicios híbridos.