AUTORES

Ciro Lista
Expert Data Scientist
@Bip xTech

Leonardo Mechilli
Data Scientist
@Bip xTech

Biko Catalano
Data Scientist
@Bip xTech

RESUMEN EJECUTIVO

En estos tiempos sin precedentes, uno de los mayores retos a los que se enfrentan las organizaciones es el desarrollo y la comunicación de su estrategia de espacio de trabajo. De hecho, a medida que las empresas crecen en tamaño, cada vez es más difícil formular una estrategia que pueda equilibrar eficazmente las necesidades de las personas y de la organización en un entorno seguro.

El reto aquí comienza con el copioso número de variables que hay que tener en cuenta a la hora de planificar el inminente regreso de las personas a la oficina. Las partes interesadas pueden tener necesidades muy diferentes, como la flexibilidad, la atención pastoral, la sostenibilidad, la seguridad y los costes, y esto requiere mucho más esfuerzo que una simple reorganización de los escritorios y el distanciamiento social.

Para hacer frente a este reto, Bip propone un enfoque innovador para guiar a las empresas en la identificación del modelo de lugar de trabajo más eficaz y adecuado a sus necesidades, todo ello utilizando un enfoque basado en datos y tecnologías cognitivas de última generación basadas en la IA.


Un enfoque basado en datos para facilitar la vuelta al trabajo

Los últimos dieciocho meses nos han enseñado que el modelo de trabajo híbrido ha llegado para quedarse. Un porcentaje muy pequeño de empresas ha decidido pasar a ser totalmente remoto y, por otro lado, otra pequeña fracción exige la presencia física del empleado en el lugar de trabajo, pero aparte de eso, lo híbrido se está convirtiendo en la nueva “normalidad” día a día.

El uso de Advanced Analytics permite a las partes interesadas simular el impacto que pueden tener en la empresa las diferentes estrategias para el lugar de trabajo y, a continuación, les ayuda a elegir la más adecuada, lo que puede dar lugar a muchos beneficios clave a largo plazo, como una mejor gestión del riesgo, una mejor sostenibilidad, un espacio de trabajo más inclusivo y un mejor entorno en general, lo que se traduce en una organización más atractiva para los empleados actuales y futuros.

Para superar los límites de las prácticas tradicionales de asignación de recursos (hechas por el hombre), las empresas basadas en datos pueden aprovechar los datos y las soluciones de aprendizaje automático (ML) para optimizar y automatizar todo el proceso. La idea innovadora propuesta y desarrollada por Bip consiste en una solución de software cuyo objetivo es optimizar la asignación de los empleados en los lugares de trabajo de la empresa minimizando la dispersión de las Unidades de Negocio pertenecientes al mismo departamento dentro del edificio y de las plantas, teniendo en cuenta los planos de la planta, como los espacios abiertos y las paredes.

El flujo de trabajo de la solución propuesta puede dividirse en cuatro pasos esenciales:

  • La adquisición de los planos detallados del edificio y el registro de recursos, que se utilizará para distinguir a los empleados según su función actual dentro de la empresa. La ingesta de datos puede implicar muchas fuentes de datos diferentes, desde las API internas de la empresa hasta fuentes completamente externas.
  • La transformación de los planos en datos utilizables. Esta tarea es posible mediante técnicas de visión por ordenador que permiten convertir los planos en matrices numéricas. El factor más importante a destacar en este paso es que el framework Bip también es capaz de reconocer paredes y otros obstáculos, lo cual es clave a la hora de calcular las distancias entre una mesa y otra. De hecho, lo que parece estar muy cerca “a vuelo de pájaro” (distancia euclidiana clásica) puede estar muy lejos cuando se añaden paredes a la ecuación.
  • En este paso es donde se produce el cálculo de las distancias. Para ello, Bip aprovecha la teoría de grafos transformando las matrices dadas en grafos utilizados para recuperar información espacial útil y calcular las distancias entre cada escritorio. La información recopilada en este paso se utiliza para crear grupos de mesas, que van a ser útiles cuando se produzca la asignación de recursos.
  • Los datos “extraídos” en los pasos anteriores se utilizan para asignar a cada empleado su propio escritorio, teniendo en cuenta el registro de recursos, tratando así de minimizar la heterogeneidad dentro de los mismos grupos de escritorios.


Con la entrega de este caso de uso, Bip no sólo permite al usuario final automatizar completamente el proceso de asignación de recursos, sino que también abre la puerta a muchas iniciativas potenciales de supervisión. Por ejemplo, la empresa podrá: realizar análisis “What-if” sobre cómo las diferentes asignaciones están impactando en el rendimiento general del negocio; monitorizar la seguridad en el lugar de trabajo; monitorizar las emisiones de CO2 de la empresa a lo largo del tiempo, etc. Además, la solución puede integrarse con un sistema de recomendación basado en ML, que, en función de diferentes parámetros, puede sugerir quién, en un día determinado, debe y no debe acudir físicamente a su respectivo lugar de trabajo.

Historia de éxito

El marco de asignación de Bip está siendo adoptado actualmente por una importante empresa de telecomunicaciones para facilitar la vuelta al trabajo en un escenario post-covid. Además de la solución presentada en este artículo, Bip ya ha desplegado un complemento que asigna a los empleados de la empresa a la ubicación de la oficina más cercana y a sus equipos asociados, minimizando los desplazamientos y maximizando la colaboración en persona.

Gracias a esta tecnología, la empresa registró una mejora sustancial en el equilibrio entre la vida laboral y personal de los empleados y en su rendimiento general, que se está supervisando a lo largo del tiempo mediante una solución de informes de BI.

Por qué Bip

La práctica xTech de Bip es una de las mayores comunidades profesionales europeas de IA, que realiza cientos de proyectos de datos al año, con un enfoque en la “IA operable”, que ofrece casos de uso de la IA de extremo a extremo en la producción para su uso diario.

Nuestros expertos garantizan que la IA responde a las necesidades del negocio y es utilizable por usuarios no técnicos, fácilmente monitorizable y ofrece un claro retorno de la inversión.


Si está interesado en obtener más información sobre nuestra oferta o desea mantener una conversación con uno de nuestros expertos, envíe un correo electrónico a [email protected] con el asunto “Vuelta al lugar de trabajo”,  y nos pondremos en contacto con usted lo antes posible.

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