Digital Developer Conference: Hybrid Cloud 2021 | Capacitaciones gratuitas por expertos y partners | 21 de Setiembre ¡Inscríbete Ahora!

AI-mergency Control Room (AICR)

Los despachadores humanos son fundamentales para que la respuesta a las emergencias sea eficiente. La meta de AI-mergency control room (AICR) es garantizar que los despachadores se mantengan productivos durante las emergencias. AICR es una aplicación web que ayuda al despachador durante todo el flujo de trabajo del manejo de una emergencia.

Cuando el huracán Katrina golpeó la Costa del Golfo e inundó Nueva Orleans, el número de llamadas de emergencia aumentó ocho veces en cuatro días. Aun así, el número de despachadores expertos que recibían esas llamadas siguió siendo el mismo.

Esta situación, lamentablemente, no es única. Un desastre natural puede desbordar fácilmente un centro de atención telefónica. Por eso, un equipo de IBMistas creó una aplicación web para ayudar a los despachadores y para asegurarse de que sigan siendo productivos durante las emergencias.

«Si hay un desastre natural en algún lugar y hace falta que algunas personas se conviertan rápidamente en operadores, pueden utilizar nuestro software y la experiencia que tiene incorporada para convertirse en operadores eficientes sin tener que ser entrenados durante dos años», dijo Alexander Lang, jefe de arquitectura, IBM Watson Analytics for Social Media.

Lang y sus compañeros – los ingenieros de software Thilo Götz, Julia Hancke-Stützle y Simone Zerfass, y el diseñador visual y jefe de diseño Tim Reiser – crearon «AI-mergency Control Room (AICR)» como parte del desafío Global Call for Code del 2018.

«Estábamos muy emocionados por la campaña de Call for Code y queríamos contribuir con algo con lo que nuestras competencias principales en el análisis del lenguaje natural realmente pudieran ayudar» Götz dijo. «Entonces hablamos con un jefe de bomberos local acerca de los desafíos inherentes a los desastres, y fue cuando la idea tomó forma».

Diagrama de AI-mergency

AI-mercency control room

¿Por qué yo debería contribuir?

Cuando ocurre un desastre, los despachadores pueden tener problemas para priorizar los incidentes, especialmente cuando se comunican más de una vez a los operadores. El seguimiento manual de los equipos de primera respuesta también puede quitarle tiempo de atender llamadas al despachador.

«El software ayuda a identificar qué es lo que ha ocurrido, quién está implicado y dónde está», dijo Reiser. «Toma esta información y la pone directamente en el mapa, además de correlacionarla con incidentes previos. Así que, si se reciben muchas llamadas para el mismo incidente, el software ayuda a identificarlas».

¿Qué problema tecnológico ayudaré a solucionar?

AICR utiliza un grupo de servicios de IBM Cloud, como Watson Text to Speech, Watson Natural Language Understanding y Watson Knowledge Studio, para transcribir automáticamente las llamadas entrantes de emergencias y extraer la información.

Los incidentes de emergencias y sus estatus se muestran en un mapa dentro de Cognos Dashboard Embedded, lo que proporciona al operador una visión general completa de la situación y más cosas. Esto ayuda a que los despachantes prioricen los incidentes de todas las emergencias comunicadas, determinen donde están desplegados los equipos de rescate y realicen un seguimiento de los puntos críticos que van surgiendo. Toda la información de la llamada se almacena en una base de datos basada en Db2, lo que permite tener visibilidad y rastreabilidad completas de los eventos que ocurren durante y después de un desastre.

¿Cómo ayudará AI-mergency a mi comunidad?

El equipo espera que AICR evite la «fatiga de los despachadores», lo que permitirá la utilización de despachadores más novatos en las zonas de desastre, formándolos y haciendo que sean productivos más rápidamente.

«Si se quiere desplegar equipos de rescate, hay que tener buenos despachadores», dijo Lang. «Hemos creado una solución para que esas personas sean más eficaces. De esta forma, se pueden desplegar equipos de rescate más rápidamente donde se necesiten».

Aviso

El contenido aquí presentado fue traducido de la página IBM Developer US. Puede revisar el contenido original en este link.