No hay nada más de moda en el mundo de los negocios que la aplicación de los últimos avances de la inteligencia artificial a cada sector. Nos encontramos ante un nuevo paradigma, donde el propietario de la tecnología que soporta cada sector impone las normas a toda la cadena de valor.
Todos quieren (perdón, queremos) ser Amazon, centrados en el cliente y propietarios de la plataforma que le da servicio, y contar, de paso, con toda la información que nos permite ir un paso por delante de la competencia, y elegir, con poca probabilidad de error, cual es el siguiente producto o servicio donde posicionarnos.
Según uno de los mayores expertos mundiales de IA, Kai-Fu Lee, la inteligencia artificial es el área de la ciencia que trata de simular la inteligencia del ser humano. Lee señala que la rentabilidad de la IA para los próximos diez años se encuentra en la implementación de los últimos descubrimientos en IA, la vanguardia o “State of the Art” a cada aspecto de nuestro negocio. Puedes (debes) ver el vídeo completo de la Fundación BBVA aquí:
En este otro, puedes ver donde se encuentran las ultimas novedades en el sector de IA en el video del investigador del M.I.T, Lex Fridman:
Cuatro son las aplicaciones fundamentales de la IA que van a cambiar, en mi humilde opinión, la administración de fincas como la conocemos actualmente.
Los datos
Siempre hemos oído hablar de ellos como el nuevo oro, pero nunca hemos llegado a explotarlos al 100%. Aunque no son una aplicación en sí mismos, el 80% del tiempo dedicado a proyectos de Maquine Learning se dedica a la captación, organización y preparación de los datos necesarios para entrenar los modelos tanto predictivos como prescriptivos, así como los de automatización de tareas.
Cuando se habla del valor de los datos, no nos referimos a datos específicos sobre algunas fincas, propietarios o variables, sino al flujo constante y multivariable que permite identificar relaciones entre las mismas mediante la regresión, la clasificación o la generación de modelos y automatismos. Ello requiere la definición tanto de cómo se organizan las bases de datos, que servidores se elige, y de cómo se categorizan cada uno de los campos en cuestión. Además, es imprescindible la definición del sistema de extracción y almacenamiento de los datos.
El coste de las infraestructuras necesarias y los recursos humanos especializados son una barrera importante para la mayoría de los administradores, al menos a corto plazo, ya que las plataformas que actualmente ofrecen este servicio en la nube necesitan un volumen de fincas relativamente elevado para justificar su inversión. Los administradores manejamos un volumen de información y datos enorme, pero es necesario relacionarla, gestionarla y hacer partícipes a muchas personas (propietarios, proveedores y gestores) de una manera eficiente y amigable. Además todo ello debe de cumplir con los requisitos de LOPD y, ahora más que nunca, orientado la movilidad. Necesitamos unir el CRM con la plataforma de proveedores y el Servicio de Atención al Cliente. Un gran reto sin duda de coordinación entre todos los involucrados.
Chatbot
El uso de la inteligencia artificial aplicada al procesamiento de lenguaje natural (NPL) o en otros bots no tan amígales, pero igual o más eficientes, está a la vuelta de la esquina.
En el año 2021 ya veremos cómo el “robot” atiende el teléfono, contesta el correo, responde al wasap y envía las cartas de reclamación de deuda en base a la aplicación de algoritmos sobre los datos disponibles. Creo antes de 2025 preparará las convocatorias y tras solicitar y recibir la aprobación del administrador y el Presidente de la Comunidad, las comunicará de forma proactiva.
Existen varias alternativas en el mercado, destacando la de Google por ser de libre acceso y relativamente fácil su implementación. DialogFlow y su motor para la creación de Chat Bots personalizados son una referencia que merece la pena explorar.
https://cloud.google.com/dialogflow
Con el adecuado nivel de entrenamiento el Chat se hará cargo de al menos un tercio de los mensajes entrantes de las comunidades por cualquier canal, lo que mejorará radicalmente la calidad del servicio y la eficiencia de forma simultánea, convirtiéndose en una ventaja competitiva frente a la competencia. Además, el Chatbot puede atender a los clientes a cualquier hora del día, cualquiera día de la semana y en cualquier situación. Puede hacerlo además de forma simultánea para todos los clientes, aprendiendo en tiempo real, y gestionando de forma automática un gran número de las incidencias, una vez que esté conectado con la plataforma de servicios de cada comunidad. Quien mejor que un robot, entrenado para ello y con toda la información disponible, para atender a cada perfil de cliente.
Machine Learning
El aprendizaje automático, aunque tiene muchos años, fue definido por Arthur Samuel en 1950, como el aprendizaje de las máquinas sin ser explícitamente programadas, ha dado un salto enorme gracias a la capacidad de procesamiento derivado de la creación de las grandes infraestructuras de servidores originados por la aparición de los grandes de internet tras su versión 2.0.
Google, Microsoft, Amazon tienen una capacidad de almacenamiento y cálculo que ha permitido evolucionar rápidamente la aplicación de conocimientos matemáticos y estadísticos que llevaban mucho tiempo esperando.
El Machine Learning o sistema que permite identificar las relaciones entre variables que se escapan a la capacidad humana ha evolucionado hacia el Deep Learning, donde el procesamiento multivariable y multicapa está consiguiendo resultados increíbles con múltiples aplicaciones como el coche autónomo, el diagnostico prematuro de enfermedades o el análisis de ADN por citar solo algunos ejemplos.
Aplicaciones mucho más sencillas, como si un propietario pagará la próxima cuota, el nivel de retención de la cartera en función del grado de conflictividad de cada finca, la calidad de servicio de cada proveedor o como fijar una política óptima de honorarios parece un juego de niños para esta nueva tecnología.
I.O.T.
El Internet de las cosas o el sistema por el cual se conectan sensores a un sistema de gestión de los datos para labores de control, mantenimiento y prescripción. La monitorización de los consumos de suministros, energía, reparaciones, etc. cambiará la manera en que se visitan y se gestionan las comunidades.
En este sentido, existen grandes proyectos de algunas empresas tecnológicas, de ascensores, de telefonía y de maquinaria que tendrán un gran impacto en las comunidades a corto y medio plazo. Pronto veremos robots como el “Rumba” limpiando las zonas comunes, y quizá también la integración de los sistemas de vigilancia con los de mantenimiento y los de la compañía de seguros.
La Inteligencia Artificial y el Administrador de Fincas
Lo ideal, teóricamente, es que los cuatro pilares de la inteligencia artificial descritos estén integrados en la misma plataforma, o al menos que formen un sistema de aplicaciones interconectado que permita combinar eficacia en el servicio, eficiencia en la inversión y flexibilidad en la evolución.
Mediterráneo ha creado un espacio virtual denominado Mediterráneo Lab con el objetivo de contribuir a la implantación de la IA al sector de Administración de Fincas, un sector que supone el 85% de los hogares en España y que consume más de 33.000 millones de euros anuales.
Si estás interesado en participar no dudes en ponerte en contacto con nosotros en mediterraneolab@msgi.es