Más del 30% de las horas laborables en servicios públicosserán potenciadas con la IA Generativa

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Los líderes de estas empresas buscan comprender el potencial transformador de la AI Gen para abordar desafíos clave y acelerar funciones centrales de la industria, como la transición energética y la mejora de la eficiencia laboral.


La Inteligencia Artificial Generativa (AI Gen), como ChatGPT, genera gran interés en empresas de servicios públicos que atraviesan una transformación sin precedentes. Los líderes, abordando la transición energética y enfrentando desafíos diversos, buscan comprender su potencial transformador.

Las empresas de servicios públicos, en plena transformación, buscan tecnologías como la AI Gen para abordar desafíos clave y acelerar funciones centrales de la industria. La adopción refleja el impulso por comprender su potencial transformador.

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) son poderosos y altamente adaptables, brindando soluciones a diversos problemas comerciales y necesidades del cliente, desde la gestión de documentación hasta la mejora de la experiencia del cliente y el impulso de iniciativas sostenibles como la energía verde.

“Esta tecnología tiene el potencial de transformar la operación de la industria y mejorar la eficiencia laboral. Según Accenture, más del 30% de las horas laborables en servicios públicos se beneficiarán con la AI Gen, con proporciones aún mayores en áreas como servicio al cliente (67%), recursos humanos (66%) y finanzas (65%)”, afirma Francisco Rojas, Director Ejecutivo de Applied Intelligence en Accenture Chile.

Francisco Rojas, Director Ejecutivo de Applied Intelligence en Accenture Chile.

Según Accenture, más del 30% de las horas laborables de ingenieros eléctricos serán potenciadas por la AI Gen. La AI Gen ofrece beneficios inmediatos en el servicio al cliente minorista, potenciando agentes virtuales para transcripciones, detección de sentimientos y sugerencias en tiempo real, mejorando la eficiencia y la satisfacción del cliente. Además ofrece eficiencias y ahorros significativos en empresas de servicios públicos, especialmente en el servicio al cliente minorista, al mejorar la satisfacción del cliente y escalar en centros de contacto, marketing y ventas.

“Esta tecnología también puede mejorar la fuerza laboral en generación, transmisión y distribución al consolidar conocimientos, ayudando a técnicos en reparaciones y mantenimiento para reducir el tiempo de inactividad y mejorar la utilización de activos. La AI Gen puede acelerar el acceso a información clave en acuerdos de compra de energía (PPA), mejorando la comprensión de cláusulas, regulaciones y contextos de mercado. También es valiosa para analizar y resumir cambios regulatorios, facilitando la preparación para el cumplimiento y respaldando procesos”, comenta el ejecutivo de Accenture.

La obtención de permisos es clave para la transición hacia emisiones netas cero. En proyectos de energía, especialmente eólicos, el proceso de permisos es un importante obstáculo. En Estados Unidos, se estima que casi el 80% de los proyectos eólicos planificados enfrentan dificultades en esta fase. La Unión Europea tiene cuatro veces más capacidad eólica en proceso de obtención de permisos que en construcción. Este obstáculo afecta la rapidez y el presupuesto necesario para cumplir con los objetivos de emisiones netas cero.

La obtención de permisos implica analizar la extensa documentación y crear borradores para la presentación a las autoridades. La AI Gen se destaca en este escenario. Además, puede agilizar la gestión de documentos, consentimientos y solicitudes en la transición energética. No solo beneficia la obtención de permisos; en proyectos de construcción de gran envergadura, puede procesar datos para optimizar la cadena de suministro, mejorando la gestión de proveedores, contratos, gastos y servicios. El potencial para mejoras significativas es amplio.

“Colaborar será clave para materializar el valor. En casos como la obtención de permisos, la gestión de activos y el mantenimiento predictivo, compartir datos o distribuir costos para ajustar un LLM específico será esencial. La comprensión de las tasas de falla de equipos es vital, pero la diversidad de fabricantes dificulta las predicciones. Compartir datos a nivel de la industria podría facilitar el uso de la AI Gen para insights estadísticamente relevantes”, expresa Rojas.

Esto va más allá de una nueva tecnología; es una oportunidad para reinventar la empresa. Aprovechar el valor disponible ahora requiere una disposición para experimentar de manera controlada y segura. Actuemos, encendamos la perspicacia y abracemos el impulso de esta tecnología.

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