En camino hacia el futuro: IA en auditoría de cumplimiento
Se ha desarrollado y probado un concepto de prueba para determinar la efectividad de una solución de auditoría de llamadas basada en IA, que evalúa si las comunicaciones cumplen con los estándares de comunicación crítica de seguridad (SCC).
Desafío del cliente
El cliente deseaba realizar un experimento de viabilidad para desarrollar una solución basada en inteligencia artificial (IA) que auditaría las llamadas para determinar su cumplimiento con los estándares SCC.
Solución
En colaboración con un socio de innovación, se utiliza una solución de auditoría de IA a lo largo de un período de prueba para medir su capacidad de auditoría adecuada de las llamadas.
Con la misión de ofrecer un servicio ferroviario seguro, confiable y eficiente, el cliente es un actor importante en el sector del transporte, responsable de miles de viajes de pasajeros y toneladas de carga cada año. Mantiene más de 20,000 millas de red ferroviaria, incluyendo vías, cruces y otros componentes de infraestructura ferroviaria. Los ingenieros trabajan continuamente para asegurar la seguridad de los pasajeros y el funcionamiento fluido del ferrocarril.
Durante su trabajo de mantenimiento diario, se realizan aproximadamente cinco mil llamadas telefónicas que deben cumplir con el protocolo de comunicación crítica de seguridad (SCC), lo que implica que deben ser precisas, breves, claras y profesionales. Estos protocolos ayudan a garantizar la seguridad de todos los involucrados.
Uso de IA para analizar llamadas
Para determinar y probar la viabilidad de una solución de auditoría basada en IA, se involucró a un socio para combinar su experiencia en la industria con un amplio conocimiento técnico. Juntos, iniciaron una revisión del programa previsto, sus objetivos principales y la tecnología disponible para desarrollar un plan claro.
Durante este proceso, se explicaron los procedimientos manuales actuales y se proporcionaron grabaciones de llamadas para entrenar los modelos de IA, así como el manual de SCC, que ayudó a mapear las conversaciones.
El equipo del proyecto desarrolló una herramienta de mapeo de conversaciones para probar la viabilidad del enfoque. Como parte de esta solución, se diseñó un modelo de reconocimiento de voz personalizado que incluye un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar las llamadas en cuatro parámetros: claridad, integridad, cumplimiento y enfoque.
Planificación de un viaje hacia el futuro
Basándose en varios análisis comerciales y técnicos, se llegó a conclusiones sobre la viabilidad de la solución. Primero, los modelos de NLP entrenados en datos de prueba funcionaron bien al analizar llamadas no conformes y pudieron detectar información faltante. Aunque el ruido de fondo excesivo podía afectar la claridad de la voz, los modelos de NLP lo manejaron adecuadamente.
Tras el estudio de viabilidad, se concluyó que una solución impulsada por IA tiene el potencial de apoyar la evaluación del cumplimiento de los estándares SCC y puede impulsar una mayor eficiencia. También se acordó que los modelos de IA pueden ayudar a identificar recomendaciones de capacitación para mejorar las comunicaciones críticas de seguridad, resultando en un trabajo de mantenimiento más seguro y oportuno.
Finalmente, este experimento proporcionó directrices para el uso ético de la tecnología de IA en la auditoría de comunicaciones críticas de seguridad, utilizando prácticas recomendadas establecidas.
Con estas recomendaciones, el cliente está preparado para aprovechar esta tecnología basada en IA para garantizar el cumplimiento de las comunicaciones, lo que resultará en un aumento de la seguridad de los pasajeros y una mayor eficiencia operativa.
