Tres tecnologías que revolucionan la entrega de servicios

La disciplina de entrega de servicios ha visto grandes cambios en las expectativas de clientes durante la pandemia. La entrega rápida y sin contacto es ahora un prerrequisito, y muchas organizaciones recurren a tecnologías avanzadas para dar el siguiente paso en el camino a mantener clientes felices y negocios competitivos.

En el proceso, una tríada de tecnologías críticas —integración de internet de las cosas (IoT), analítica predictiva y aprendizaje automático— han subido para llevar la entrega de servicios a un nivel completamente nuevo.

Vinculando IoT y FSM para permitir mantenimiento predictivo

Cada vez más, el IoT ayuda a avanzar las capacidades de gestión de servicios de campo (FSM), con muchas organizaciones usando herramientas IoT para monitorizado remoto. Desarrollos recientes han visto a la tecnología aportar más beneficios al sector. Ahora, incluso los dispositivos y sensores IoT más pequeños tienen conectividad de red e internet, permitiéndoles alimentar datos a un sistema FSM. Este convierte los datos en insights que pueden ayudar a proveedores de servicios a realizar mantenimiento predictivo.

Makino, fabricante global de corte de metal y maquinado por descarga eléctrica, es un ejemplo perfecto de cómo IoT y FSM pueden ayudar a empresas a lograr mantenimiento predictivo como parte de una estrategia de transformación de servicios. Makino confía en un conector de negocio IoT para recibir y operacionalizar datos de dispositivos y entregar observaciones sobre el estado de sus máquinas. Esto permite a la empresa predecir con precisión cualquier fallo de equipo, y actuar antes de que ocurra.

Por ejemplo, cuando los clientes permiten conectividad, el sistema IoT puede alimentar datos del equipo directamente al sistema FSM para que se pueda realizar una llamada, o crear un ticket automáticamente. Como resultado, Makino evita disrupciones significativas, maximiza tiempo de actividad de equipos, y reduce el número de desplazamientos innecesarios de ingenieros —todo mientras reduce costes y mejora satisfacción del cliente.

Llevando el servicio a nuevas alturas inteligentes con IA

De forma similar a IoT, la inteligencia artificial y algoritmos avanzados pueden ayudar a impulsar una nueva forma de automatización de negocio, permitiendo a organizaciones de servicios de campo avanzar en la transición a servicio predictivo. En cuanto a precisión de servicio, la IA ayuda a disciplinas específicas de negocio como programación inteligente. En todo el alcance de operaciones de servicios de campo, la IA puede optimizar decisiones de programación resolviendo problemas a gran escala con múltiples restricciones, especialmente útil al tratar con fuerzas de trabajo móviles en organizaciones de servicios de campo.

Con capacidades avanzadas, la IA puede analizar datos en tiempo real en segundos, y considerar varios parámetros como flujo de tráfico y habilidades o disponibilidad de técnicos individuales. La entrada de técnicas de aprendizaje automático permite a organizaciones equilibrar prioridades competidoras y encontrar oportunidades para combinar trabajos y mezclar actividad de mantenimiento planificado. Esto permite a trabajadores humanos enfocarse en servicio personalizado.

Mirando adelante con modelado predictivo sin riesgo

Herramientas avanzadas de analítica predictiva usan datos históricos y actuales recopilados de actividades de servicio y clientes para crear, procesar y validar modelos capaces de dar respuestas a preguntas difíciles sobre pronósticos y escenarios hipotéticos. Proveedores de servicios de campo pueden entonces usar los modelos para probar sus respuestas a una amplia gama de escenarios, meses o incluso años antes de que ciertos cambios ocurran.

Esta capacidad avanzada detrás del software de modelado predictivo permite a empresas entender cómo pueden alinear sus recursos para lograr indicadores clave de rendimiento especificados contra niveles de demanda variables. Esto incluye respuestas a preguntas como cuántos miembros de personal se necesitarían, qué conjuntos de habilidades deberían poseer, y dónde deberían estar idealmente ubicados.

El software de modelado predictivo adecuado también puede proporcionar a organizaciones de servicios la flexibilidad para enfocarse tanto en disciplinas de programación operativas como estratégicas. Debe tener la capacidad de combinar análisis de datos en tiempo real sobre cambios de mercado y rendimiento empresarial. Las organizaciones pueden entonces revisar si necesitan establecer nuevos territorios de valor comercial aproximadamente igual, o reestructurar territorios existentes para reflejar cambios en el mercado y optimizar oportunidades de negocio en un área específica. Esto permite a empresas de servicios optimizar entradas y maximizar beneficio, todo evitando riesgos innecesarios.

IoT, IA y modelado predictivo tienen un papel enorme en el futuro de la entrega de servicios. Cada tecnología proporciona a negocios de servicios beneficios diferenciadores, desde mayor gestión de mantenimiento hasta mejor programación de fuerza laboral y capacidad de reaccionar rápido a cambios de mercado. Organizaciones de servicios que prioricen un enfoque technology-first serán las capaces de lograr servicio verdaderamente predictivo —para proteger sus negocios a futuro y exceder expectativas de clientes cada vez más exigentes.

Sarah Nicastro es evangelista de servicios de campo con IFS.