es.wedoany.com Noticia: WSP Inteligencia Artificial (IA) explica cómo la organización utiliza herramientas digitales de aprendizaje automático para transformar el mantenimiento de la infraestructura en el Reino Unido. El núcleo radica en que la IA no debe reemplazar a los ingenieros, sino utilizarse para realizar tareas masivas y tediosas que los humanos no pueden manejar.
Dan Scott, científico de datos jefe y responsable de IA de WSP Reino Unido e Irlanda, junto con James Montrose, director de consultoría digital, describieron cómo la consultora utiliza la IA para digitalizar décadas de documentos en papel y acelerar la finalización de tareas cotidianas. La estrategia de IA de WSP abarca un doble enfoque: por un lado, desarrollar las capacidades de IA de sus propios empleados y, por otro, colaborar con los clientes para optimizar los flujos de trabajo. Esto incluye la colaboración con Microsoft y la creación de prototipos de herramientas a través de un acelerador de IA especializado, impulsando la aplicación práctica de proyectos piloto exitosos.
Scott indicó que WSP implementó el producto Microsoft Copilot para sus empleados en el Reino Unido hace aproximadamente entre 18 meses y dos años, evaluando continuamente su tasa de adopción y beneficios. Mediante los códigos de tiempo utilizados en la facturación de consultorías, la empresa rastrea el tiempo dedicado a actividades no relacionadas con proyectos, como tareas administrativas y actas de reuniones, descubriendo que los empleados que usan Copilot más de una vez al mes ahorran un promedio de aproximadamente 165 minutos por semana. Actualmente, WSP está probando sistemas más estrictamente controlados que, al ofrecer funciones similares, gestionan los posibles riesgos de datos asociados a la IA. Las funciones de IA utilizadas internamente incluyen la automatización de actas de reuniones, tareas administrativas y búsquedas simples en documentos. Scott afirmó que este tipo de tareas de baja carga cognitiva y larga duración son el "punto óptimo" de la tecnología actual, ya que el tiempo necesario para completarlas se acumula, generando frustración entre los ingenieros.
En el ámbito ferroviario, WSP colabora con Network Rail para construir una base de IA destinada al mantenimiento predictivo de activos envejecidos y la planificación de inversiones a largo plazo. Ambas partes utilizan actualmente herramientas de IA para filtrar grandes volúmenes de datos relacionados con activos, como informes escaneados, imágenes y notas manuscritas almacenados en SharePoint o almacenes remotos. Al discutir este trabajo, Scott planteó: "¿Es posible usar IA para predecir qué piezas necesito reparar y cuándo?" Indicó que la realidad es que primero se debe usar IA para reparar los datos subyacentes, llevándolos a un estado estructurado, antes de poder iniciar este tipo de conversaciones. La tecnología desarrollada por WSP puede convertir escaneos en datos accesibles y vincular registros históricos, datos operativos en tiempo real y sistemas de gestión de activos. En la gestión de defectos, Scott describió la complejidad del proceso actual: alguien identifica un defecto, lo cuantifica, propone una reparación, luego se crea y entrega una orden de trabajo, y finalmente se completa la tarea, pero este hilo es difícil de rastrear, ya que durante mucho tiempo se gestionó únicamente mediante informes escritos por ingenieros de campo. Además, WSP combina registros de fallos de activos con datos climáticos de la Oficina Meteorológica del Reino Unido para construir modelos predictivos que determinen cuándo y dónde fallarán los activos en condiciones climáticas extremas. Montrose explicó que este modelo se utiliza para respaldar la planificación de gastos operativos y de capital, citando un reciente caso de interrupción en Londres debido a altas temperaturas.
En el sector del agua, WSP desarrolló para Northumbrian Water un proyecto de asistente de IA llamado Wisdom. Este agente de IA responde preguntas operativas integrando información diversa de los recursos de la empresa, como identificar la ubicación de una bomba en el sitio, mostrar su rendimiento actual e histórico, y recuperar registros de mantenimiento y especificaciones de diseño. Scott mencionó que Northumbrian Water enfrenta una enorme necesidad de inversión de capital en los próximos cinco a diez años, junto con un envejecimiento significativo de su plantilla, donde gran parte del conocimiento operativo reside en empleados próximos a jubilarse. El sistema Wisdom puede considerarse como un ChatGPT para dialogar con los activos. Además de limpiar y consultar registros históricos, Scott describió cómo, mediante la IA, se ejecutan millones de combinaciones de gastos y factores de presión para explorar espacios de problemas complejos que los humanos no pueden comprender por sí solos, encontrando estrategias y soluciones para el sector del agua.
Montrose enfatizó que el núcleo del uso de la IA radica en elevar la cadena de valor de cada persona, fomentando mejores diálogos y comprensión de los impactos, en lugar de simplemente ser más convincente que otros. Scott reiteró el principio de la empresa de ingeniería: nunca usar IA para hacer algo que uno mismo no pueda hacer. Este principio guía la forma específica en que WSP permite a los ingenieros utilizar herramientas de IA, incluyendo la promoción de la formación en programación para los empleados, asegurando que los ingenieros puedan comprender y verificar las aplicaciones de codificación de la IA.
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