Big data e IA juegan un papel importante en la mejora del trabajo de servicio de campo

        Aprenda cómo el big data y la inteligencia artificial están ayudando a los empleados de servicio de campo a ser más eficientes y efectivos.
    

        
                                                                                    
                        

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                                            DragonImages, Getty Images / iStockphoto
                                        

ManpowerGroup informó en 2018 que el 70% de las empresas entrevistadas en una encuesta dijeron que esperaban una escasez de habilidades en el personal de servicio de campo durante los próximos 10 años . Los trabajadores de servicios de campo son aquellos que viajan a lugares para reparar bienes y servicios en el sitio. Entre los factores contribuyentes se encontraba una fuerza laboral envejecida (y jubilada) y una falta de entusiasmo entre los millennials por las carreras de servicio de campo.

    
        

“Para las grandes empresas, el servicio de campo debe abordar el ciclo de vida completo de un producto o servicio”, dijo Arka Prava Dhar, CEO y fundador de Zinier que proporciona soluciones de inteligencia artificial de servicio de campo. El servicio de campo comienza con órdenes de trabajo, luego el trabajo lo realiza el trabajador de servicio de campo, luego se verifica o se reenvía a un experto, dijo Dhar. Las grandes compañías que tienen 100,000 trabajadores de servicio de campo a menudo todavía están trabajando en papel. Aquí es donde la IA puede ayudar, dijo.

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Dhar dijo que muchas compañías ya no tienen el lujo de capacitar completamente al personal nuevo porque enfrentan los desafíos de una fuerza laboral en retiro y tasas de deserción que pueden superar el 30%.

“Estas organizaciones están descubriendo que pueden aprovechar la inteligencia artificial mediante la implementación de flujos de trabajo que pueden guiar y proporcionar ayuda a un ingeniero de campo sin experiencia a lo largo de un proceso de resolución de problemas en el campo”, dijo Dhar.

El desafío del servicio de campo también existe en la oficina en el hogar, donde un despachador de órdenes de trabajo puede estar sujeto a impuestos al emitir órdenes para muchos ingenieros de campo diferentes al mismo tiempo.

“Se necesita un proceso de emisión de boletos 'inteligente' para esto”, dijo Dhar. “Podemos abordar esto con AI haciendo que AI interprete los datos, solucione los problemas de la situación y luego presente un resultado al despachador, que está en una mejor posición para encontrar la mejor persona para abordar el problema”.

El análisis de Big Data también juega un papel importante. Por ejemplo, si un técnico está en el campo y se encuentra perplejo por un problema, puede tomar una foto de una parte con un dispositivo móvil y enviar la foto a la sede, donde la IA o un experto en la materia pueden hacer una foto. diagnóstico y asistencia al técnico en tiempo real.

La IA opera en los grandes datos basados ​​en un conjunto de reglas e inteligencia que han sido extraídas de los expertos de la compañía.

“El desarrollo de un conjunto integral de reglas y técnicas de resolución de problemas en el campo puede llevar de tres a seis meses para lograrlo porque tienes que entrenar a la IA con lo que aprendes de tus expertos”, dijo Dhar. “Desarrollamos algoritmos basados ​​en la información que obtenemos de muchos expertos diferentes y seguimos refinando estos algoritmos y cómo operan en grandes datos, como una imagen, hasta que alcanzamos un nivel de precisión del 95%. En este punto, estamos listos para implementar la IA para el soporte del servicio de campo. “

Esto es lo que las empresas que luchan con su soporte de servicio de campo pueden aprender de esto.

1. La inteligencia artificial y los grandes datos se pueden utilizar para la eficiencia del servicio de campo

Demasiadas organizaciones aún utilizan principalmente sus datos no estructurados para el análisis de gestión y la toma de decisiones; sin embargo, también existe una oportunidad real de incluir grandes datos como imágenes y fotos en los flujos de trabajo diarios, ya que puede ayudar a la efectividad operativa de los equipos en el campo.

2. Una combinación de IA y big data reduce el tiempo de resolución

La satisfacción del cliente mejora cuando los problemas se resuelven completa y rápidamente. Con tantos técnicos de servicio de campo experimentados que se retiran de la fuerza laboral, las empresas pueden usar la inteligencia artificial y el análisis de big data recorta la holgura.

3. Introducir la IA no tiene por qué ser una amenaza para la carrera profesional

“Al principio, encontramos a los empleados preocupados acerca de si la IA va a tomar su trabajo cuando empecemos a trabajar con una empresa”, dijo Dhar. “Pero después de que los empleados ven que la IA está allí para aumentarlos y poder enfocarse en las tareas más difíciles, son muy solidarios”.

Esta es la clave para cualquier implementación exitosa de IA: los empleados necesitan ver un “vida después de la IA” donde lo que hacen sigue siendo relevante para sus empleadores.

                                                                                

                                                

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