Mantenimiento

Asistentes virtuales: la conciencia de los operarios del siglo XXI

J. M. Salavert 16 de noviembre de 2021

12 min. de lectura

Imagen del artículo Asistentes virtuales: la conciencia de los operarios del siglo XXI

Carmen Castellano, directora de la Unidad de Negocio CT Activa

Introducción

Vivimos en un mundo eminentemente tecnológico. El grado de evolución es tal que la tecnología ha pasado a formar parte de nuestras vidas, cambiando la manera en la que actuamos y, fundamentalmente, el tiempo que estamos dispuestos a esperar para conseguir (reservar una entrada, ver una serie, realizar una consulta…). Esta situación no se limita únicamente a nuestra vida privada, sino que en el ámbito profesional también esperamos disponer de los mismos mecanismos para ejecutar las gestiones en el menor tiempo posible y desde cualquier lugar.

Uno de los sectores que más se ha beneficiado de esta revolución es el mantenimiento y la limpieza. Hasta hace relativamente poco tiempo, era habitual que las tareas se registraran en hojas Excel o incluso en papel, siendo muy complicado tanto planificar los trabajos como controlar su correcta ejecución y medir los niveles de servicio. En la actualidad hay un amplio abanico de posibilidades a disposición de las empresas, que les permitirán avanzar gradualmente en el camino hacia la transformación digital, mejorando no solo la eficiencia operativa, sino también los niveles de servicio que ofrecen a sus clientes. En concreto, la inteligencia artificial ha permitido crear operarios virtuales que actúan a la sombra de los reales, comunicándose con ellos por voz y liberando sus manos de cualquier dispositivo permitiéndoles concentrarse aún más en su trabajo. Esta conciencia virtual puede recordarles los trabajos a realizar en una intervención, repasar los equipos a revisar en una auditoría e incluso actualizar el grado de ejecución de los trabajos. En este documento veremos qué son los asistentes virtuales de mantenimiento y hasta dónde podemos llegar con ellos.

Origen y evolución

Aunque los primeros estudios de reconocimiento de voz datan de los años 50 y 60, destacando Audry de los laboratorios Bell que reconocía los números del 1 al 9 y Shoebox de IBM con la capacidad de reconocer 16 palabras, fue durante la década de los 90 cuando apareció el mayor número de aplicaciones comerciales orientadas a los ámbitos de la medicina, la banca, la educación… El análisis semántico aún estaba lejos y estos sistemas se limitaban a transcribir fonemas y ejecutar instrucciones sencillas. Por lo general, realizar una pequeña gestión telefónica podía conllevar varios intentos y altas dosis de paciencia, ya que el grado de acierto aún era bajo.

Sin embargo, durante la primera década del siglo XXI se avanzó a gran ritmo en este tipo de sistemas trabajando tanto en la precisión del reconocimiento haciéndolo cada vez más independiente del hablante como en la incorporación del análisis semántico. Este último aspecto resulta de gran relevancia, ya que establece las bases del actual diálogo al flexibilizar las instrucciones y no limitarlas a un único término. De este modo, los términos "casa", "vivienda" y "hogar" serían tratados del mismo modo y reconocidos por el sistema simplificando la interacción con la persona.

A modo de curiosidad, los investigadores del grupo de reconocimiento de voz de Apple solían llevar una camiseta en la que se podía leer "I helped Apple wreck a nice beach" ("Yo ayudé a Apple a estropear una buena playa"), cuya pronunciación es prácticamente idéntica a I helped Apple recognize speech ("Yo ayudé a Apple a reconocer habla"). Esta broma ilustra la dificultad de desambiguar cadenas fonéticas y la complejidad inherente a esta tecnología a la que estamos tan acostumbrados.

Hacia los asistentes virtuales

Tenemos que esperar hasta la segunda década del siglo XXI para encontrar los primeros asistentes virtuales con reconocimiento de voz. Hacia el 2017 su uso se extendió de manera masiva. Según los datos de una encuesta online de esa fecha, el más utilizado era Siri de Apple (34%), seguido por Google Assistant (19%), Amazon Alexa (6%) y Microsoft Cortana (4%).

La incorporación de la inteligencia artificial fue dotándolos de mayor funcionalidad y capacidad de interacción con el usuario, siendo capaces no solo de entender las preguntas y consultar su respuesta en una base de datos interna, sino también de acceder a información de recursos en línea (clima, tráfico, noticias, etc.) y construir una respuesta más completa al usuario. Es en este momento donde comienza a abrirse el campo de posibles aplicaciones de los asistentes, adaptándolos y entrenándolos para dar servicio según las necesidades de cada sector.

El método de interacción utilizado es de especial importancia, ya que requieren más o menos intervenciones por parte del usuario. Según el modo en el que interactuamos con ellos podemos clasificarlos en las siguientes categorías:

Reconocimiento de texto (chat). Son similares a las aplicaciones de mensajería instantánea que utilizamos habitualmente como Google Chat o WhatsApp, con la salvedad de que en este caso el destinatario es un "chatbot". Una de sus aplicaciones más comunes es proporcionar atención en línea al usuario a cualquier hora, de manera ágil y sencilla. Suelen emplearse en la resolución de problemas comunes.
Interacción por voz. Incorporan a los anteriores el sistema de reconocimiento de voz. Habitualmente están asociados a dispositivos inteligentes como los altavoces o los smartphones. Los más utilizados en esta categoría son Amazon Echo, Siri, Google Assistant o Microsoft Cortana.
Reconocimiento de imágenes. Funcionan mediante el intercambio de imágenes. Suelen encontrarse en programas multimedia y están acompañados por lo general de otro formato de interacción, como en el caso Bixby en el Samsung Galaxy S8.

La clasificación anterior no es excluyente, sino que algunos asistentes permiten interactuar mediante distintos métodos (chat, voz, etc.).

¿Tienen sentido en el facility management y la gestión del mantenimiento?

Como ya comentábamos al inicio del artículo, en los últimos años, raro es el día que no tengamos algún tipo de conversación con un asistente virtual o chatbot: le pedimos a Siri que nos reproduzca una canción o a Alexa que conecte la luz del salón. Los asistentes han llegado a nuestros hogares antes que a las oficinas (de manera similar que ocurrió con los smartphones), pero también en el dominio empresarial están extendiéndose a gran velocidad.

En especial, resulta destacable la gran cantidad de utilidades desarrolladas en torno a los asistentes en el campo del facility management, orientadas fundamentalmente a dos grandes grupos clave: los receptores del servicio por un lado y los técnicos de mantenimiento y servicios por otro.

El primer caso, el de los destinatarios finales de los servicios, considero que ha estado motivado en gran medida por las nuevas políticas de retención del talento que sitúan al empleado en el centro, garantizando que dispone de todos los medios y recursos necesarios para realizar su trabajo. El espíritu de simplificar las tareas cotidianas y dotar de herramientas tecnológicas a los nuevos nativos digitales, ha derivado en la automatización y simplificación de gran número de funciones. De este modo, los nuevos asistentes permiten organizar una reunión, solicitar un servicio, localizar un compañero o reportar una incidencia conversando con el teléfono móvil.

Habitualmente es necesario disponer de un sistema IWMS (Integrated Workplace Management System) que dé soporte a los procesos de negocio y establezca cómo debe cursarse una petición o las reglas aplicables en el cálculo de la disponibilidad de los espacios para la reserva. Los asistentes virtuales en este caso sustituyen las interfaces a las que estábamos acostumbrados hasta el día de hoy (formularios web, formularios web adaptativos, app móviles, call centers, etc.), estableciendo una comunicación en lenguaje natural con el asistente del mismo modo que lo haríamos con el personal del call center.

Un diálogo típico sería del siguiente modo:

Usuario: Tengo una reunión mañana a las 10 y necesito una sala.

Asistente: ¿Qué duración tendrá?

Usuario: Dos horas.

Asistente: ¿Cuántas personas asistirán?

Usuario: Seremos 5.

Asistente: ¿Todos internos o vendrá alguien de fuera?

Usuario: Nos vendrá a visitar un proveedor.

Asistente: Tengo disponible la sala Innuendo en la planta baja del edificio principal. Tiene una capacidad de 5 personas. ¿Desea reservarla?

Usuario: ¿Tiene pantalla?

Asistente: Sí

Usuario: ¿Y flipchart?

Asistente: No. Con flipchart tengo la sala Starman, en la misma planta. ¿Prefiere esta última?

Usuario: Sí. Resérvala, por favor.

Asistente: Ya se ha realizado la reserva. Se ha enviado un correo electrónico con la información de la reserva a su buzón.

Este nivel de diálogo en el que utilizamos términos corrientes es posible porque los sistemas IWMS han definido de manera exhaustiva los casos de uso que se desean cubrir, así como realizado un entrenamiento del asistente proporcionándole feedback sobre sus respuestas. De este modo y simplificando mucho el proceso, podríamos destacar los siguientes pasos:

En la etapa de configuración del asistente, se introducen las expresiones más frecuentes. En el ejemplo anterior, el asistente debería tener registradas expresiones como "necesito una sala", "quiero reservar una sala" o "tengo una reunión" (entre otras). Para cada una de ellas, hay que especificar el tipo de respuesta esperada (por ejemplo, la solicitud de información adicional que tendríamos en los distintos campos del formulario de reserva).
Una vez realizada esta configuración previa, comienza la etapa de entrenamiento. Durante esta etapa se pone a prueba el asistente realizando pequeñas variaciones en las peticiones. Por ejemplo, en lugar de pedir una "sala de reunión" podemos solicitar un "espacio de reunión". Si el asistente reconoce el término adecuadamente y comienza a realizar preguntas destinadas a averiguar las características de la reunión, le daremos una realimentación positiva. Si no es así y pregunta otro tipo de cosas no relacionadas con la petición, debemos indicar que la respuesta no se ajusta a lo que necesitamos.
La repetición iterativa del proceso anterior hace que el asistente incremente su base de conocimiento, asociando los términos adicionales que va reconociendo a las expresiones originales.

Del mismo modo que hemos descrito para el proceso de reserva de salas, podría entrenarse al asistente para entender las distintas averías y problemas que tienen lugar en los edificios. En este caso, las preguntas irán orientadas a averiguar aquellos datos que nos simplifiquen la identificación, clasificación y localización del problema, ya que son estos los datos que requeriremos para establecer su criticidad y definir quién es el técnico encargado de su resolución:

Usuario: ¡Hay una fuga de agua en el baño!

Asistente: Confirme que es en el aseo de la segunda planta (según su ubicación actual).

Usuario: Efectivamente, es ese.

Asistente: ¿Dónde está la fuga?

Usuario: No lo sé. Parece que una de las tuberías del lavabo está rota.

Asistente: ¿Se ha derramado al suelo? ¿Sale el agua con mucha presión?

Usuario: Sí. Es muy urgente.

Asistente: Genero petición urgente. Muchas gracias por la información.

El asistente se encargaría de realizar una orden de trabajo con prioridad máxima y enviarla al técnico encargado de su resolución.

Como puede verse, existe una gran diversidad de aplicaciones posibles, todas ellas orientadas a simplificar el proceso de petición de servicios y notificación de incidencias, permitiendo:

Disminuir el tiempo necesario para reportar un problema o solicitar un servicio, redundando así en un incremento de la productividad de los usuarios solicitantes.
Dirigir el proceso de recopilación de datos, aumentando la precisión y la calidad de la información recogida.

El personal encargado de suministrar los servicios de mantenimiento también puede hacer uso de estas funciones cuando detecta una avería o necesita realizar una petición de material de repuesto. No obstante, en este caso las posibles aplicaciones son aún mayores, ya que permiten al personal técnico utilizar este tipo de asistentes basados en inteligencia artificial para acelerar el proceso de evaluación del diagnóstico y selección de la reparación necesaria para resolver el problema, favoreciendo así el incremento de disponibilidad de los equipos críticos.

La inteligencia artificial de los asistentes posibilita que los técnicos sean aún más autónomos en su trabajo, realizándolo con una mayor calidad y de una forma más productiva. Entre otros, destacaría los siguientes ejemplos:

Obtener información sobre el trabajo a realizar sin necesidad de usar las manos, liberándolas así para mantener la atención en la intervención. Cabrían aquí sentencias como "¿Qué orden de trabajo tengo que realizar ahora?", "Anota que el problema se debe a una fuga de gas", "Descuenta dos válvulas del tipo A del inventario", "Anota que el contador está a 225", etc.
Registrar tareas repetitivas, como la revisión de un conjunto de parámetros en varios equipos del mismo tipo, de una manera ágil. En este caso, el asistente sería el que realizaría las preguntas definidas en el formulario de inspección de cada equipo y registraría las respuestas suministradas por el oficial. En el caso de la revisión de los extintores, la conversación podría ser similar a la siguiente:
- Asistente: Utilice el lector de código de barras para registrar el código del extintor.
- Operario: Registrado.
- Asistente: Es el extintor EXT002351 situado en la planta 25. Se trata de un extintor de polvo. Procedo con las instrucciones de revisión.
- Asistente: Verifique pasador de seguridad y el precinto.
- Operario: Es correcto.
- Asistente: Verifique el control del indicador de presión y la presión.
- Operario: El indicador funciona correctamente.
- Asistente: ¿Se encuentra la presión en el rango especificado por el fabricante? Debe ser de…
- …
Contribuir a la formación de los nuevos técnicos, facilitándoles las instrucciones detalladas para la realización de su trabajo. En este caso, puede tener una finalidad meramente formativa o de asistencia en el trabajo de campo:
- La combinación de un asistente con los sistemas de realidad virtual permiten a los técnicos experimentar la ejecución de las tareas en un entorno similar al productivo pero totalmente seguro.
- La incorporación de los sistemas de realidad aumentada a los asistentes permite complementar las instrucciones proporcionadas por el asistente con imágenes ilustrativas del proceso a realizar (por ejemplo, el despiece) proyectándolas directamente sobre el equipo o instalación objeto de la intervención. Esto puede realizarse directamente sobre el sistema productivo, facilitando la operación y minimizando los posibles errores derivados de la falta de experiencia.
Asistir en la resolución de problemas complejos mediante una conversación más elaborada y sustentada mediante algoritmos de inteligencia artificial, en la que el técnico puede solicitar todo tipo de documentación y especificaciones sobre el equipo o instalación objeto de la reparación.

En este último caso, siempre que el asistente disponga de acceso a la documentación necesaria, será capaz de realizar recomendaciones en la reparación basándose en el historial pasado del equipo, los manuales de reparación, las acciones realizadas en el pasado para resolver averías similares, los estándares regulatorios, etc. El asistente también será capaz de consultar foros y blogs sectoriales para recabar aún más información, así como localizar y presentar vídeos que puedan resultar útiles en la ejecución de la tarea.

Los beneficios resultantes de la aplicación de esta tecnología en el campo de la gestión de mantenimiento son patentes:

Reducción de los silos de conocimiento, proporcionando herramientas a los operarios noveles para realizar el trabajo de una forma más eficiente, acercándose al desempeño de los operarios más experimentados.
Aumento de la disponibilidad de los activos, mejorando la capacidad de resolución de problemas y prescribiendo instrucciones de reparación para reducir las paradas no planificadas.
Extensión de la vida de los activos facilitando la ejecución de las instrucciones óptimas de reparación. La guía paso a paso proporcionada por los asistentes permite extender la vida de los activos y garantizar el cumplimiento de la normativa vigente, así como facilitar que la reparación se haga de acuerdo a las recomendaciones de las mejores prácticas.
Mejora de los KPI de mantenimiento mediante la sugerencia de la reparación más adecuada de acuerdo a las analíticas como FTF (first-time fix) o MTRR (mean time to repair).

La realidad supera a la ficción… una vez más

Una vez llegados a este punto, las posibilidades de crecimiento son infinitas. La aceleración tecnológica ha favorecido la emergencia de distintos tipos de sistemas y dispositivos en los últimos años (sensores IoT, sistemas de realidad virtual y aumentada, herramientas de simulación de procesos, maquetas digitales, etc.) que pueden ser usados conjuntamente con los sistemas tradicionales (IWMS, EAM, SCADA, BMS) simplificando los procesos de mantenimiento, incrementando la velocidad de reacción y la productividad, garantizando la integridad y calidad de la información y minimizando los errores del proceso.