Securitas mejora la planificación de sus comerciales con un sistema inteligente de reglas

La aplicación de reglas inteligentes para optimizar procesos y de inteligencia artificial para la ayuda en toma de decisiones es una tendencia que no para de crecer. Las mayores empresas del mundo ya utilizan algoritmos y modelos inteligentes para guiar sus decisiones y tener en cuenta los grandes volúmenes de datos con los que contamos hoy en día para llevar a cabo diferentes acciones.

Securitas Direct, una de las empresas de seguridad más reconocidas en el plano internacional, tenía la intención de aplicar este tipo de reglas para construir un servicio que permitiera asignar de forma inteligente las visitas que hacen sus comerciales en función de algunos indicadores clave de negocio. El objetivo no es otro que el de optimizar las rutas que hacen los comerciales al visitar a clientes y potenciales clientes de la compañía. La iniciativa nació en el área de innovación de Securitas Direct, que contó con el team de Data & Artificial Intelligence de Sngular desde el momento de aterrizar la idea, tanto a nivel técnico como a nivel funcional. Fue así como ambos equipos se pusieron manos a la obra.

Nieves Velásquez, engineer y backend developer, y Jorge Prudencio, cognitive solutions architect de Sngular, lideraron el arranque de este proyecto piloto entendiendo las necesidades de Securitas y de qué premisa se partía entonces. Además, participaron como analista de datos Nerea Luis, Mariano José Zardoya como project lead y Manuel Bago como business manager. Una vez conocido el planteamiento inicial, el equipo realizó una primera propuesta y se iteró sobre ella para alcanzar un consenso que satisficiera a todas las partes. Se inició, de este modo, el desarrollo de la solución.

Desde ese momento, los equipos celebraron un punto de encuentro cada dos semanas para presentar una demo con todos los avances y consensuar posibles mejoras, manteniendo una comunicación constante, lo que ha permitido ir ajustando el proyecto en todo momento. Tres meses después del inicio, el equipo de Sngular ha presentado la primera versión del servicio y se ha desplegado el entorno de producción de AWS de Securitas Direct. Comienzan ahora los primeros test productivos.

Aunque se trata de un proyecto piloto, pronto se pondrán en marcha las primeras pruebas reales dentro de la compañía con el objetivo de recoger feedback y proponer una salida a producción más amplia.

Reglas inteligentes para facilitar el trabajo

La solución final pretende facilitar la vida a los departamentos de planificación estableciendo reglas inteligentes y automáticas de reparto de carga de trabajo. El sistema permite optimizar y balancear las visitas que reciben los comerciales en función de factores como la distancia al punto de visita, los horarios disponibles de los equipos o la carga de trabajo, entre otros.

¿Cómo funciona? El servicio está dividido en tres partes:

• Todos los días se carga en un fichero autogenerado la información con los KPI de cada una de las delegaciones, así como una lista de delegaciones alternativas que serán las que reciban las visitas que se reasignen.

• Después, el servicio recibirá el código postal de la visita que se quiere reasignar y un identificador único.

Mediante el código postal recibido, el sistema busca la información del KPI asociado a este y comprueba si dentro del listado de delegaciones alternativas hay alguna válida para poder hacer la asignación, para lo que se aplica una serie de reglas inteligentes.

En caso de haber una delegación válida tras aplicar estas reglas, se asignará la visita a esta y se devolverá su información; por el contrario, si no se ha podido reasignar la visita, el sistema devolverá la información de la delegación que la tenía asignada en un primer momento.

• Finalmente hay un servicio que genera métricas de negocio para su posterior análisis.

En una segunda fase del proyecto, el equipo de Sngular ayudó a Securitas a mejorar el sistema de obtención de delegaciones alternativas mediante el uso de mapas (tecnologías GIS) teniendo en cuenta tanto el tiempo de transporte de los comerciales como la distancia a la que se encuentran los clientes. De esta manera se optimizan las visitas con la intención de reducir el tiempo en carretera.

La colaboración de Sngular con Securitas Direct no acaba aquí: además de este proyecto, trabajamos con ellos en otras áreas como QA.

Cómo trasladar la lógica de negocio a reglas inteligentes

Para el equipo de Sngular el mayor desafío del proyecto fue la creación de un sistema inteligente con el que poder aplicar las reglas de asignaciones diarias que Securitas proporcionaba. Cuando el sistema estuvo establecido, necesitaban encontrar una herramienta que facilitara la lógica y que les permitiera ampliarla fácilmente para poder escalar y añadir nuevas normas.

En cuanto al aprendizaje adquirido durante el desarrollo del trabajo, lo más relevante fue montar la infraestructura en Amazon Web Services ─AWS ha sido el proveedor de cloud para el proyecto─, de forma que con importar un fichero en CloudFormation se pudieran desplegar todos los recursos ya configurados y poderlos tener desplegados y sincronizados en los distintos entornos de trabajo. Todo esto permitió al equipo crear y configurar de forma automática todos los recursos previamente comentados con sencillez y exportarlos si fuera necesario.

Para desarrollar la lógica de las reglas de asignación se ha usado Node.js junto a una librería llamada json-rules-engine con la que se pudo crear toda la lógica asociada a las reglas comentadas anteriormente.

Además, en este proyecto se ha trabajado con tecnologías GIS de visualización de mapas, que han ayudado a representar de forma visual grandes volúmenes de datos con los que ya contaba Securitas Direct. La representación visual de datos es un ámbito igualmente en crecimiento y que está adquiriendo mucha importancia en los últimos tiempos. Estamos acostumbrados a consumir este tipo de tecnologías, por ejemplo, con los mapas visuales de la COVID-19.

El trabajo con Securitas Direct ha sido, en palabras de las personas implicadas, «muy interesante y ha supuesto un reto, tanto por la complejidad de reglas como por la creación de la infraestructura».