Al abrir la puerta del baño del gimnasio, la persona que se va a duchar dispara una alerta al personal de limpieza: es hora de limpiar. Los datos generados, a su vez, alimentan un algoritmo, que utiliza inteligencia artificial para organizar la rutina de los trabajadores y medir su satisfacción.
Esta racionalización del día a día del día a día de las empresas, que parecía una realidad lejana no hace mucho, es la apuesta de las startups brasileñas, aprovechando la expansión del 5G y los sensores más baratos.
«La limpieza se hace de la misma manera desde hace décadas», dice Leandro Simões, director general de Evolv, que ofrece soluciones para el mercado de mantenimiento de edificios.
Según él, la limpieza es «un proceso muy importante, pero tan descuidado que nadie lo controla adecuadamente». Por lo tanto, la startup trabaja con los clientes para definir las métricas correctas para realizar un seguimiento.
“Es un mercado que en Brasil gira más o menos R$ 100 mil millones por año”, dice. «Hay mucho dinero sobre la mesa para ganar y mucha agua desperdiciada para ahorrar».
El ejecutivo vio la oportunidad luego de más de una década en el sector de las telecomunicaciones, cuando trabajó en la adquisición de Telefónica por parte de Vivo y en una startup de antena, donde tuvo contacto con inversionistas como GP Investments y el fondo Blackstone.
En Tractian, la oportunidad de negocio fue percibida por un equipo joven y prácticamente inexperto.
«La mayoría de los primeros empleados se conocieron allí, en la Escola de Engenharia de São Carlos de la USP», dice João Vitor Granzotti, responsable del área de datos de la startup, que completó el curso el año pasado.
Tractian ha creado hardware y software capaces de predecir, con gran precisión, cuándo una máquina industrial está a punto de estropearse, anticipándose a los procesos de mantenimiento y evitando que se interrumpa la línea de producción.
“La idea de Tractian es empoderar a los equipos de mantenimiento en los procesos industriales”, dice Granzotti.
Al monitorear y registrar información en tiempo real, como la frecuencia de vibración, la temperatura y los parámetros de la red eléctrica, el algoritmo de la startup detecta cambios sensibles, identifica patrones y alerta a los clientes sobre posibles problemas en una interfaz fácil de usar.
Los sensores son capaces de monitorear hasta 60 tipos de máquinas. Los clientes van desde la industria automotriz hasta una granja camaronera, dice Granzotti.
Fundada durante la pandemia, la startup ya atiende a clientes en países como Argentina, Chile, Estados Unidos y México.
En el caso de Fiter, el objetivo de optimización no es un proceso o una máquina, sino los propios empleados, a través de un «índice de felicidad».
La metodología fue desarrollada por el CEO Sergio Amad, ejecutivo y docente con más de diez años de experiencia en recursos humanos y neuropsicología.
El cálculo se basa en las respuestas a ocho preguntas, que en parte se repiten y en parte se renuevan una vez al mes. Los trabajadores responden si quieren.
Las preguntas son de opción múltiple y comienzan con afirmaciones como «Estoy satisfecho con mi desempeño» y «Veo que mi perfil es compatible con el rol», con lo que el empleado puede estar de acuerdo, en desacuerdo o ser neutral.
Con las respuestas de la mayoría de los empleados de una empresa, el algoritmo es capaz de identificar patrones y notar cuando alguien ha cambiado de humor en relación al trabajo.
Según Amad, los principales resultados son una reducción de la rotación y una medida objetiva para saber si algún empleado está cerca de tener burnout, situación que se ha vuelto más frecuente durante la pandemia.
“Esta medida de la felicidad nos da la oportunidad de prestar atención a aquellas personas con las que estábamos un poco distraídos”, explica Toni Gandra, fundador del gimnasio EcoFit, cliente de Fiter.
Dice que ya revirtió dos posibles despidos gracias al análisis que ofrece el servicio. Weverson Alves, supervisor de capacitación de Live One Trade, dice que el sistema sirve no solo para comprender la felicidad de los empleados, sino «también lo que la empresa puede ofrecerles».
Negocios con inteligencia artificial atraen inversores
La eficiencia de las empresas SaaS (software as a service) que utilizan inteligencia artificial para mejorar procesos de otras empresas, viene llamando la atención de los inversionistas.
El mes pasado, Goldman Sachs lideró una inversión de BRL 625 millones en unico, un unicornio de identificación digital brasileño que ahora está valorado en $ 2.6 mil millones. Con más efectivo disponible, la empresa ha invertido en investigación y desarrollo de tecnologías patentadas.
Uno de los frentes, en sociedad con la Universidad Federal de Paraná, invierte en biometría periocular (análisis de datos de la región del ojo), con el objetivo de mejorar el reconocimiento y mitigar sesgos algorítmicos.
“Muchas de las tecnologías de reconocimiento facial que hay actualmente en el mercado se desarrollaron en países del norte, basándose en rostros caucásicos y asiáticos”, dice la compañía.
“Nuestro equipo invierte en la mejora continua de esta tecnología patentada, precisamente con un enfoque en mejorar la experiencia y el acceso para todas las personas”.
Noticia de Brasil
Fuente: uol.com.br