Spartan lanza sus primeros 'copilotos' de IA para alquiler

No todas las empresas son nuevas en el mundo de la inteligencia artificial (IA). La empresa tecnológica británica Spartan Solutions lleva más de cinco años trabajando con especialistas en IA en su universidad local y ya ha suministrado herramientas basadas en IA a sus clientes.

La empresa basó su trabajo en IA en la creación de PROPHES, una solución de mantenimiento predictivo para el sector del petróleo y gas en alta mar. Este trabajo, que se basó en la colaboración con científicos de la Universidad de Strathclyde, está dando sus frutos en sus soluciones de alquiler de equipos, donde está lanzando los primeros "copilotos" basados en IA que funcionan con su gama de aplicaciones y herramientas PHALANX para la logística y el mantenimiento del alquiler.

John Glen, director de operaciones y cofundador de Spartan Solutions en el Reino Unido.

Los tres primeros copilotos, que se pueden integrar en las aplicaciones de Spartan, ayudarán a las empresas de alquiler a gestionar la calidad de las imágenes tomadas de los equipos, proporcionarán una herramienta de mantenimiento predictivo y mejorarán las comunicaciones de texto en sus funciones de gestión de talleres y flotas.

La clave para que esto suceda, dice el director de operaciones de Spartan, John Glen, es el desarrollo de "transformadores" de IA disponibles gratuitamente (la "T" en GPT, Generative Pre-trained Transformers), que son rutinas de aprendizaje automático que pueden usarse para una amplia variedad de tareas, como analizar y generar texto, crear bots de preguntas y respuestas, evaluar imágenes y más.

“Transformers es la palabra clave”, afirma desde la sede central de la empresa en Glasgow, ubicada en un centro tecnológico cerca de la universidad. “Ese fue el informe técnico que el equipo de Google creó hace siete años y que ha impulsado todo el mercado de la IA”.

El primero de los copilotos ayudará a controlar la calidad de las fotografías de los equipos que el personal del taller y los conductores toman antes y después de las entregas.

“Lo primero que hicimos fue construir un motor de inteligencia artificial que verifica la calidad de la fotografía en el momento de la captura para asegurarnos de que estás tomando la fotografía correcta”, dice.

Hemos programado al copiloto para que pregunte: "¿Es esta una imagen de equipo de construcción?". Puede rechazar una foto en el momento de la captura y decir: "No voy a permitir que uses esa imagen".

El Copiloto móvil PHALANX valida una imagen bien tomada de un equipo de alquiler. La marca verde indica que el Copiloto no encontró problemas. (Imagen: Spartan Solutions).

El sistema avisará a los usuarios si una fotografía no tiene la calidad suficiente, con el objetivo de evitar disputas por daños.

“Es un problema enorme”, dice Glen. “Si no se pueden proporcionar las pruebas a tiempo, la probabilidad de que una empresa recupere el dinero es casi nula, porque no pueden proporcionar ninguna prueba. Se perderán ingresos porque los clientes lo cuestionarán”.

Comprobación de texto
Otro copiloto ayudará a las empresas a analizar textos y datos ingresados manualmente y ayudará a garantizar que los materiales sean profesionales y adecuados para una exhibición más amplia.

"Muchos usuarios no son empleados de empresas de alquiler por sus conocimientos de idiomas", afirma Glen, "y algunos pueden ser disléxicos... Podemos realizar un control de calidad del flujo de datos sin procesar a través del dispositivo móvil, y si tiene una mala puntuación lingüística o la gramática no alcanza un cierto estándar, se lo notificaremos a alguien en la oficina administrativa".

Glen enfatiza que se conservará el factor humano y se preguntará al personal si acepta el cambio sugerido por el copiloto: "La IA no lo soluciona automáticamente, sino que mantiene a un humano informado".

Dice que algunos clientes quieren publicar sus certificados de inspección en línea, pero no confían en la calidad de las fotografías y les preocupa el texto; "Si podemos usar IA para mejorar significativamente ambas, entonces podrán comenzar a publicar cosas en la web con mucha más comodidad".

El tercer copiloto es para mantenimiento predictivo y es interesante porque utiliza una versión más antigua de IA basada no en algoritmos y aprendizaje automático, sino en reglas de expertos.

“La IA es un universo bastante amplio”, dice Glen. “El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA, pero existe otro subconjunto llamado reglas expertas. Estas reglas son básicamente propagación de cadena hacia adelante: lo que se puede hacer es encadenar sentencias del tipo 'si entonces si no', de modo que se toma la entrada, se ejecutan varias cadenas de puertas lógicas y el resultado es no hacer nada o hacer algo”.

Pone el ejemplo de una aplicación de alquiler de bombas y dosificación química de un suministro de agua: si conoce los requisitos del cliente, la dosificación necesaria y tiene un monitoreo telemático implementado, puede establecer una cadena de reglas y luego crear mensajes para el personal si ocurren ciertas condiciones.

“Establecimos una regla que dice: ‘Bien, monitoreemos el flujo telemático’ y, cuando el medidor de salida de químicos se acerque al 5 % de la cantidad autorizada, creamos un evento de mantenimiento predictivo de emergencia. Esto significa que debemos enviar un ingeniero para apagar o reducir la presión de la bomba, o contactar al cliente’”.

Glen afirma: «Contamos con una amplia gama de reglas expertas que podemos ejecutar telemáticamente para automatizar o semiautomatizar diversos eventos comerciales que interesan a las empresas de alquiler y a los clientes».

Ingresos por vigilancia
Eso también significa que las empresas de alquiler pueden cobrar una tarifa adicional por lo que Glen llama un «servicio de vigilancia». Obtienes los ingresos del alquiler y, además, los de la vigilancia.

Hay otro beneficio del enfoque de reglas expertas para la IA, que es la explicabilidad: eliminar el aspecto opaco, de "caja negra" que rodea el resultado de los algoritmos complejos.

Creamos un sistema de aprendizaje automático para un cliente del sector del petróleo y el gas que predecía con gran eficacia cuándo fallaría un sello de gas seco en una turbina marina. Si falla, la turbina se paraliza y se paga una multa de un millón de libras, más un día de trabajo, explica.

Se lo mostramos a los ingenieros y dijeron: «Genial, pero ¿por qué el algoritmo de aprendizaje automático predijo eso?». Y la respuesta sincera es: «No puedo decírselo porque es un modelo matemático complejo». Dicen que no podemos usarlo, porque si no podemos explicarles a los gerentes por qué queremos apagar la turbina, nos van a decir que no.

CoPilot Telemático de Equipos de Spartan, que muestra la vista de los controladores contratados. El sistema detecta eventos emergentes, como emergencias de dosificación de productos químicos y exceso de hollín en motores diésel. (Imagen: Spartan Solutions)

Aplicando la misma lógica al alquiler, el equipo de Spartan pregunta a los gerentes de taller e ingenieros sobre las causas más probables de fallas técnicas en equipos específicos y luego, aplicando datos telemáticos, crea reglas que pueden alertar a la empresa si es probable que algo salga mal: puede ser una alerta basada en la temperatura del motor o alguna otra característica técnica.

Analizaremos las reglas de los expertos a lo largo de un historial de mantenimiento de cinco años y comprobaremos que funciona correctamente. Una vez que estén satisfechos, lo implementaremos en vivo.

Por supuesto, una consideración importante en el alquiler, y en particular para los conductores de reparto o el personal de servicio, es la capacidad de estos sistemas de funcionar cuando no hay conexión de datos o teléfono.

“Lo que hizo nuestro equipo es poder tomar cualquier transformador de IA, ponerlo completamente fuera de línea en un dispositivo móvil y usarlo para ejecutar procesos comerciales”, dice Glen.

En alquiler, tiene que funcionar desconectado porque no tendrás acceso a un servidor ni a la nube; estás en el campo y tu conexión es precaria. No importa en qué parte de Gran Bretaña te encuentres, no puedes garantizar una conexión. Es inevitable.

Más por venir
A los tres copilotos iniciales, que tendrán un precio comparable al de los copilotos de Microsoft, les seguirán otros, y Spartan está investigando hasta 30 casos de uso.

“Algunos de estos casos podrían ser descartados”, dice Glen. “Para conseguir el 50% de los casos de mayor valor se necesitarán entre 18 y 24 meses”.

El portal de control de alquileres PHALANX 6 muestra el estado del trabajo (recolecciones, entregas, devoluciones, servicios, etc.) a lo largo del ciclo de alquiler. (Imagen: Spartan Solutions)

Un ejemplo que ofrece es el de un dispositivo móvil que graba el ruido del motor y señala posibles problemas, con el copiloto entrenado en varios motores. También se prevé otro copiloto para la planificación de rutas, que incorpora sofisticadas herramientas de mapeo. (La empresa ya ofrece una solución de planificación de rutas, pero no basada en IA).

¿Será esto transformador en la industria del alquiler?

“Es difícil responder”, dice Glen. “Hay que integrar a los usuarios. Se trata de gestionar el cambio e implementarlo de forma segura y responsable. No lo veo como un reemplazo de puestos de trabajo, sino de lograr más trabajo con la misma plantilla”.

Spartan se centra en los aspectos operativos del alquiler de equipos, y las herramientas de IA le permitirán ampliar sus productos existentes. Entre ellos se encuentra PHALANX 6, que permite a las empresas de alquiler digitalizar gran parte de sus actividades operativas y de taller.

“Cada vez que un equipo pasa por el ciclo cerrado de una empresa de alquiler, contamos con un proceso de negocio, una aplicación y un flujo de trabajo para gestionarlo”, afirma Glen. PHALANX se integra fácilmente con sistemas de gestión de alquileres más generales, incluidos los sistemas ERP.

Jim Green, cofundador y director ejecutivo de Spartan Solutions.

Para Jim Green, el veterano de la industria de TI que es cofundador y director ejecutivo de Spartan, los productos que ofrece brindan a los gerentes la visibilidad que tanto necesitan de sus operaciones, lo cual es crucial cuando se intenta mejorar la eficiencia.

“La oportunidad está en lo que no se ve”, afirma. “Hay muchos costos ocultos que se pueden eliminar”. Cree que la IA será la guinda del pastel de esta transición hacia la tecnología digital para el alquiler.

La empresa tiene experiencia trabajando para importantes empresas de alquiler, con clientes como Aggreko, GAP Group y Ramirent, así como el contratista Balfour Beatty, pero ve una oportunidad particular en el sector de las PYME.

“El sector de tamaño mediano es un gran potencial de digitalización y mejora de procesos”, afirma Glen. “Seguiremos incorporando a las empresas más grandes, pero su número es limitado”.

El éxito de la empresa le ha permitido recibir múltiples propuestas de otras empresas de TI, pero ha resistido todas las ofertas: "Simplemente no ha salido bien y hemos estado ocupados haciendo otras cosas", dice Jim Green.

Por ahora, la IA es una de esas otras cosas. «Esto irá a toda velocidad», dice Green, «y quienes estén a la vanguardia se harán con el negocio».