La IA en la gestión de flotas: un continuo de creación de valor

Cualquier debate sobre los usos de la IA en la mayoría de los ámbitos está dominado por una perspectiva muy centrada en la tecnología, en la que los beneficios se consideran abrumadores e indiscutibles y la adopción se da por inevitable. Esta narrativa, naturalmente, se apoya en gran medida en el punto de vista de los creadores y diseñadores de análisis de datos y soluciones basadas en IA. Para la mayoría de las empresas acostumbradas a soluciones heredadas y a un manual de marketing y venta de las mismas, la magnitud del cambio que tienen ante sí puede resultar abrumadora, aunque no pongan en duda el valor que estas tecnologías pueden acabar aportando a sus negocios. En la mayoría de las situaciones, salvo en el caso de los pioneros, es necesario considerar la adopción de la analítica como un proceso continuo de cambio y creación de valor, a lo largo de múltiples etapas de la curva de adopción. En el caso de la gestión de flotas, donde los avances impulsados por la IA han sido cada vez más rápidos, esto es especialmente relevante.

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La gestión tradicional de flotas se ha basado normalmente en datos relativos a la ubicación, la velocidad y otros parámetros expuestos por el bus del vehículo (estado de encendido, consumo de combustible, etc.). El seguimiento de un activo en tiempo real, el control de la utilización del vehículo y del consumo de combustible y el cumplimiento de la normativa han sido los principales casos de uso en torno a los cuales se han creado las soluciones de gestión de flotas. La llegada de la IA ha descubierto casos de uso que antes no eran posibles, gracias a una combinación de innovaciones de hardware y software. Sin embargo, las flotas tardan en dar saltos de fe hacia tecnologías cuyo valor para sus resultados no está probado. Por el contrario, viven con problemas cotidianos reales que necesitan solución, y en la reducción de esta brecha es donde se encuentra el camino más eficaz hacia la adopción de la IA.

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Veamos algunos ejemplos de cómo la IA está marcando hoy una diferencia material para las flotas y preparándolas para una serie de innovaciones en el futuro.

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Identificación del conductor

La identificación del conductor se está convirtiendo en una parte fundamental del flujo de trabajo de cualquier proveedor de servicios telemáticos, desde las aplicaciones ELD hasta otros muchos casos de uso en los que es necesario identificar a la persona que está al volante. La telemática tradicional se ha centrado en los activos, siendo los dispositivos CAN una fuente fiable de identificadores únicos de vehículos/activos. Ahora que el comportamiento del conductor se está convirtiendo en un elemento central de los flujos de trabajo telemáticos, resulta inevitable saber quién conduce un vehículo en un momento dado. Las soluciones provisionales han contemplado el inicio de sesión basado en RFID, el inicio de sesión del conductor a través de aplicaciones móviles y una variedad de formas enrevesadas de asignar conductores a activos. Este es un caso en el que la IA se encuentra en una posición única para ofrecer grandes ventajas hoy en día. El uso del reconocimiento facial en vídeo o imágenes captadas por cámaras orientadas al conductor o dispositivos móviles ayuda a crear flujos de trabajo de registro de conductores sin fisuras, eliminando muchos gastos generales en tiempo y esfuerzo para los gestores de flotas.

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Fatiga y distracción del conductor

Si bien las normas de seguridad y salud en el trabajo y otras similares en todo el mundo han ayudado (hasta cierto punto) a resolver los problemas relacionados con el exceso de trabajo, la fatiga sigue siendo una de las principales causas de accidentes en nuestras carreteras y autopistas. Para empeorar las cosas, cada año que pasa la epidemia en torno a la distracción causada por los teléfonos móviles sigue sin disminuir. Esto tiene graves consecuencias para las flotas, que en su mayoría se enfrentan sin éxito a este problema. Las soluciones parciales que controlan o bloquean los dispositivos móviles cuando el conductor está conduciendo, por útiles que sean, intentan resolver una pequeña parte del problema. El DMS, o lo que es lo mismo, la capacidad de la IA de las cámaras orientadas hacia el conductor para advertir activamente a los conductores y proteger las flotas, cubre un amplio abanico de casos de uso relacionados con la mejora de la seguridad en la cabina: uso del móvil, somnolencia, cinturón de seguridad no abrochado y muchos otros comportamientos potencialmente peligrosos. Aunque sigue habiendo problemas relacionados con la privacidad, de los que ya hemos hablado antes, en muchos casos las flotas se están dando cuenta de que, con el mensaje adecuado sobre las ventajas, los conductores pueden aceptarlo.

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Detección de colisiones/FNOL

Todo el proceso de reclamación y liquidación de siniestros empieza con el primer aviso de siniestro (FNOL). Hasta ahora, este ha sido un proceso predominantemente manual, especialmente difícil en accidentes críticos con muertos o heridos graves. Sin embargo, el vehículo comercial moderno es ahora un dispositivo IoT en movimiento, cargado de dispositivos CAN que leen el bus del vehículo, GPS, sensores g y, cada vez más, cámaras que observan tanto la carretera como al conductor. La IA sobre estos flujos de datos multimodales sincronizados puede detectar ahora con gran precisión impactos y otros incidentes críticos, desencadenando automáticamente un proceso de notificación a los primeros intervinientes, a las fuerzas de seguridad y a las aseguradoras, junto con un conjunto de datos rico e informativo que incluye perfiles de velocidad y sensores g (y opcionalmente, vídeo), para hacer que el proceso de gestión de siniestros sea significativamente más eficiente. En este tipo de situaciones críticas, en las que cada segundo es importante, la IA puede afectar de forma significativa y material a las operaciones de las flotas hoy en día.

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No se trata en absoluto de una lista exhaustiva, y desde los informes de inspección de vehículos hasta la supervisión de remolques, entre otros, existen oportunidades de utilizar la IA para eliminar los puntos débiles de las flotas en todo momento. Para los creadores y vendedores de estas tecnologías, un buen punto de partida es analizar los flujos de trabajo existentes y encontrar las eficiencias naturales que la IA puede aportar. Una vez que se hayan dado cuenta de sus ventajas, las flotas estarán mucho más dispuestas a recorrer el camino de la innovación con usted.