Combatir el mal uso de vehículos con IA

Combatiendo el mal uso de vehículos con Inteligencia Artificial y Rastreo Satelital

HIXSA

19 marzo, 2024

Imagína una flota de vehículos de una empresa, cada uno es una inversión importante y una herramienta vital para las operaciones comerciales. Estos vehículos están destinados a facilitar el trabajo, mejorar la productividad y respaldar los resultados financieros de la empresa. Sin embargo, bajo este propósito directo se esconde un desafío oculto, uno con el que muchas empresas luchan: el uso indebido de vehículos. Revisamos las mejores estrategias para combatir, con ayuda de la Inteligencia Artificial y rastreo satelital, el uso indebido de vehículos.

El uso indebido de vehículos en flotas corporativas es un problema más común de lo que se podría pensar. Abarca desde empleados que utilizan vehículos de la empresa para diligencias personales hasta casos más graves, como trabajos secundarios no autorizados o incluso actividades fraudulentas. Estos problemas no solo afectan financieramente, también existe el riesgo de un daño a la reputación del negocio, problemas legales y el arriesgar la seguridad de los empleados.

¿Por qué es tan difícil detectar y prevenir el uso indebido de vehículos?

La respuesta radica en la complejidad de los datos y la sutileza del comportamiento humano. Métodos tradicionales como libros de registro manuales o seguimiento básico por GPS solo pueden llegar hasta cierto punto. Pueden informar dónde ha estado un vehículo o cuánto tiempo se usó, pero no interpretan los datos para descubrir patrones de uso indebido.

Aquí es donde entra la inteligencia artificial (IA). La IA, capaz de analizar montañas de datos, aprender de patrones e incluso predecir comportamientos futuros, es una solución poderosa para este problema persistente.

Al aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje automático, la IA puede analizar datos de telemetría, como las rutas tomadas, los horarios de viaje o la duración y frecuencia de las paradas, con el fin de señalar anomalías que indiquen un posible uso indebido.

En este artículo, profundizamos en cómo la IA no es solo una herramienta, sino un elemento de cambio en la lucha contra el uso indebido de vehículos. El viaje abarca desde la identificación de un problema persistente hasta la adopción de una solución avanzada que promete no solo detectar, sino también disuadir el mal uso, salvaguardar los activos y mantener la integridad de las operaciones comerciales.

El enfoque clásico: el rastreo satelital sin IA

El enfoque clásico depende en gran medida de la verificación manual. Los gerentes revisan los registros de GPS, escrutan los historiales de ruta y los comparan con horarios y órdenes de trabajo. Es un proceso laborioso, a menudo similar a buscar una aguja en un pajar. No se trata solo de la presencia de datos; se trata de la capacidad para interpretarlos de manera significativa y eficiente.

Este sistema manual, aunque tiene varios beneficios, es intrínsecamente reactivo y a menudo llega demasiado tarde. Es como cerrar la puerta del establo después de que el caballo se escapó. La necesidad de una solución proactiva e inteligente es clara, y aquí es donde brilla el enfoque impulsado por la IA.

Casos de uso indebido de vehículos

Para ilustrar la sutileza del uso indebido de vehículos, examinaremos dos casos destacando los desafíos para detectar problemas mediante métodos convencionales.:

El dilema de los vehículos compartidos

Analicemos el caso de un automóvil de una empresa utilizado por un representante de ventas, equipado con un rastreador GPS estándar para registrar sus movimientos. Con el tiempo, el vehículo comienza a aparecer en aeropuertos y estaciones de autobuses, especialmente los fines de semana, momentos en los que debería estar inactivo. Sin que la empresa lo sepa, el representante de ventas ha estado trabajando como conductor de transporte compartido.

En el enfoque clásico, estas desviaciones podrían pasar desapercibidas durante meses, enterradas bajo montañas de datos rutinarios. La irregularidad del patrón de uso, como los viajes poco frecuentes los fines de semana, hace que la detección manual sea difícil. Es un mal uso sutil pero costoso, desgastando el vehículo de la empresa y exponiendo al negocio a problemas legales.

El caso del equipo de perforación montado en una camioneta

Una empresa de construcción opera una flota de vehículos especializados, incluyendo un equipo de perforación montado en una camioneta. Estos vehículos son herramientas de trabajo utilizadas en ubicaciones remotas y agrestes. Una plataforma en particular comienza a registrar kilometraje y consumo de combustible ligeramente más altos que sus contrapartes. En teoría, todo parece normal: el equipo de perforación está en los sitios de trabajo dentro del horario laboral.

Pero en realidad, el operador lo ha estado utilizando para pequeños trabajos de construcción no registrados que están cuidadosamente programados para evitar levantar sospechas inmediatas. Este tipo de mal uso es insidioso, acumulando lentamente un desgaste adicional en el vehículo, así como riesgos. En el enfoque clásico, estas discrepancias podrían atribuirse a variaciones normales, y la verdadera causa estaría oculta por la programación astuta del operador.

el. rastreo satelital con IA para prevenir el uso indebido de vehículos

En esencia, la Inteligencia Artificial en la gestión de flotas se trata de la identificación de patrones y detección de anomalías. Este proceso se asemeja a las reflexiones de un maestro ajedrecista que, a través de años de experiencia, identifica estrategias y patrones que son invisibles para el principiante. De manera similar, los algoritmos de IA, entrenados con conjuntos extensos de datos de uso de vehículos, aprenden a distinguir entre patrones “normales” y “anormales”.

Considera el caso del representante de ventas que utiliza el automóvil de la empresa para transporte compartido. A simple vista, el viaje ocasional de fin de semana puede parecer inofensivo. Pero las capacidades de análisis de la la IA reconoce estos viajes como atípicos en comparación con el patrón establecido. No solo ve puntos de datos; comprende el contexto y la frecuencia, alertando a los gerentes sobre un posible mal uso antes de que se convierta en una tendencia costosa.

En el caso del equipo de perforación montado en la camioneta, la IA detectaría el sutil aumento en el consumo de combustible y el millaje como significativo, especialmente cuando se cruza con los horarios y ubicaciones de trabajo. La IA es capaz de detectar la anomalía en el contexto del patrón general de uso del vehículo.

Ventajas del uso de la IA en rastreo de vehículos

Capacidad para procesar datos de vehículos

La IA puede procesar y analizar vastas cantidades de datos al mismo tiempo. Además, es capaz de monitorear flotas enteras simultáneamente, asegurando que no se pasen por alto los datos de ningún vehículo.

Consistencia y objetividad

A diferencia de las personas, la IA no sufre fatiga ni prejuicios. Su análisis es consistente, objetivo y basado únicamente en los datos.

Análisis y alertas de vehículos en tiempo real

Los sistemas de IA pueden proporcionar monitoreo en tiempo real y alertas para permitir respuestas proactivas a problemas potenciales, a diferencia del enfoque reactivo y posterior al hecho de la verificación manual.

Aprendizaje y adaptación

La Inteligencia Artificial cuenta con capacidades de aprendizaje que se adaptan con el tiempo. Se vuelven más afinados a los patrones y necesidades específicas de un negocio, refinando continuamente su análisis y mejorando su precisión.

La IA no reemplaza el elemento humano en la gestión de flotas, sino que lo mejora. Empodera a los gerentes con información y nuevos enfoques, permitiéndoles centrarse en la toma de decisiones en lugar de perderse en los datos. Esta es la belleza de la IA para prevenir el uso indebido de vehículos: es un asistente sofisticado e inteligente, siempre vigilante y siempre aprendiendo, convirtiendo un torrente de datos en acciones.

Historias de éxito sobre el impacto de la IA en la gestión de vehículos

Estudio de caso 1: La transformación de la empresa logística

Una empresa logística, afectada por costos de combustible inexplicables y desgaste de vehículos, implementó un sistema de gestión de flotas impulsado por IA. El sistema de IA se entrenó para analizar patrones en el uso de vehículos, centrándose en anomalías en rutas y horarios. En cuestión de meses, el sistema identificó varias instancias de vehículos utilizados para trabajos secundarios no autorizados.

Impacto: La empresa experimentó una reducción en los costos de combustible y una disminución en los gastos de mantenimiento en el primer año. Lo más importante. las alertas proactivas del sistema de IA ayudaron a reformar las políticas de flotas de la empresa, dando lugar a una cultura de responsabilidad y eficiencia.

Estudio de caso 2: Supervisión mejorada en vehículos de construcción

Una compañía dedicada a la construcción con una gran flota de maquinaria pesada, incluidas plataformas de perforación montadas en camiones, adoptó la IA para monitorear sus equipos. El sistema de IA fue hábil para correlacionar el consumo de combustible con los horarios de trabajo e identificar discrepancias.

Impacto: Un descubrimiento notable fue un patrón de uso de una plataforma de perforación fuera del horario laboral, lo que llevó al descubrimiento de proyectos de construcción no autorizados. Esta intervención no solo salvó a la empresa en términos de desgaste, sino que también evitó posibles riesgos legales y de seguridad.

Los beneficios más amplios: Más allá del ahorro de costos

Transparencia operativa:

La IA proporciona un nivel de transparencia en las operaciones que antes era inalcanzable. Los gerentes tienen una visión clara de cómo, cuándo y dónde se utilizan sus vehículos.

Cumplimiento y seguridad mejorados:

El uso de la IA ayuda a garantizar que los vehículos se utilicen cumpliendo con estándares legales y de seguridad, reduciendo el riesgo de accidentes y problemas legales.

Responsabilidad del empleado:

El conocimiento de que el uso de vehículos es monitoreado por un sistema inteligente crea una cultura de responsabilidad entre los empleados.

Toma de decisiones de vehículos basada en datos:

Con la IA, la gestión de flotas se convierte en un dominio basado en datos, donde las decisiones se toman en función de información precisa y oportuna.

Mantenimiento de vehículos predictivo:

La capacidad de la IA para prever problemas potenciales de mantenimiento ayuda a programar servicios oportunos, prolongando así la vida útil de la flota.

Aceptando el futuro de la gestión de vehículos con IA

En el acelerado y competitivo mundo empresarial, la IA en la gestión de flotas no se trata solo de mantenerse al día; se trata de estar a la vanguardia. Al utilizar el poder de la IA, las empresas pueden transformar sus operaciones de flotas de un punto de vulnerabilidad a una fuente de fortaleza. Es un viaje desde la resolución reactiva de problemas hasta la gestión proactiva, un viaje donde cada paso adelante está impulsado por datos, inteligencia y un enfoque inquebrantable en la eficiencia y la integridad.

De cara al futuro, el papel de la IA en la gestión de flotas evolucionara y crecerá. generando un mayor impacto . Para las empresas listas para adoptar esta tecnología, el camino por delante es prometedor, llevando a operaciones más inteligentes, reducción de costos y mejores resultados financieros. La historia de la IA en la gestión de flotas acaba de comenzar, y sus capítulos están llenos de innovación, perspicacia y un inmenso potencial.

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