{"id":531491,"date":"2024-10-03T07:13:46","date_gmt":"2024-10-03T07:13:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/mx-es\/?post_type=client-story&#038;p=531491"},"modified":"2025-04-04T02:56:04","modified_gmt":"2025-04-04T02:56:04","slug":"rumbo-al-futuro-la-ia-en-la-auditoria-de-cumplimiento","status":"publish","type":"client-story","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/mx-es\/news\/client-stories\/rumbo-al-futuro-la-ia-en-la-auditoria-de-cumplimiento\/","title":{"rendered":"Rumbo al futuro: La IA en la auditor\u00eda de cumplimiento"},"content":{"rendered":"\n<header class=\"wp-block-cg-blocks-hero-reusable header heroReusable  \"><div class=\"header-bgs\"><picture><source srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Network_Rail_client_story_web_banner.jpg?w=2880&amp;quality=70 1x, https:\/\/www.capgemini.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Network_Rail_client_story_web_banner.jpg?w=2880&amp;quality=70 2x\" media=\"(min-width: 1500px)\"\/><source 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study<\/span><span class=\"type\">2 MB  pdf<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div><div class=\"infoWrapper \"><div class=\"row\"><div class=\"col-md-4\"><span class=\"fieldName\">Client: Network Rail<\/span><\/div><div class=\"col-md-4\"><span class=\"fieldName\">Region: UK<\/span><\/div><div class=\"col-md-4\"><span class=\"fieldName\">Industry: Travel and Transport<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-intro-para undefined section section--intro\"><div class=\"intro-para\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-1\"><nav class=\"article-social\"><ul class=\"social-nav\"><li class=\"ip-order-fb\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/www.capgemini.com\/mx-es\/news\/client-stories\/rumbo-al-futuro-la-ia-en-la-auditoria-de-cumplimiento\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" 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para desarrollar una soluci\u00f3n basada en inteligencia artificial (IA) que auditara las llamadas para determinar el cumplimiento de las normas SCC.<br><strong>\u00a0<\/strong><br><strong>Soluci\u00f3n<\/strong>: En colaboraci\u00f3n con ÎÚÑ»´«Ã½ Applied Innovation Exchange (AIE), Network Rail utiliza una soluci\u00f3n de auditor\u00eda de IA de prueba de concepto a lo largo de un periodo de prueba con el fin de comprobar y medir su capacidad para auditar correctamente las llamadas.<\/p><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<div style=\"height:14px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-group undefined section section--article-content\"><div class=\"article-main-content\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10 offset-md-1 offset-lg-1\"><div class=\"article-text article-quote-text\">\n<p>Con la misi\u00f3n de ofrecer un ferrocarril seguro, fiable y eficiente, Network Rail es uno de los actores m\u00e1s importantes del sector del transporte en el Reino Unido, responsable de miles de millones de viajes de pasajeros y toneladas de mercanc\u00edas cada a\u00f1o. Para ello, Network Rail mantiene m\u00e1s de 20.000 millas de red ferroviaria en Gran Breta\u00f1a, incluyendo v\u00edas, agujas, cruces y otros componentes de la infraestructura ferroviaria. Miles de ingenieros de Network Rail trabajan d\u00eda y noche para mantener esta vasta y compleja red ferroviaria de modo que los pasajeros est\u00e9n seguros y el ferrocarril funcione sin problemas.<\/p>\n\n\n\n<p>A lo largo de su trabajo diario de mantenimiento, los equipos de obras de v\u00eda y se\u00f1alizaci\u00f3n intercambian aproximadamente cinco mil llamadas telef\u00f3nicas. Estas comunicaciones deben cumplir el protocolo de comunicaciones cr\u00edticas para la seguridad (SCC) de Network Rail, lo que significa que deben ser precisas, breves, claras y profesionales. Estos protocolos contribuyen a que Network Rail logre su objetivo de que todo el mundo vuelva a casa sano y salvo todos los d\u00edas.<\/p>\n\n\n\n<p>Network Rail quer\u00eda llevar a cabo un experimento de viabilidad para desarrollar una soluci\u00f3n basada en inteligencia artificial (IA) que auditara las llamadas y proporcionara informaci\u00f3n valiosa sobre el grado de cumplimiento de determinadas llamadas. Esto permitir\u00eda a la organizaci\u00f3n mejorar estas conversaciones vitales y determinar con mayor precisi\u00f3n las necesidades de formaci\u00f3n de sus empleados para garantizar el mantenimiento de las normas del SCC. Adem\u00e1s, este proyecto de descubrimiento cr\u00edtico permitir\u00eda a Network Rail mejorar continuamente y aprender lecciones que crear\u00edan un entorno de trabajo m\u00e1s seguro.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-utilizar-la-ia-para-analizar-las-llamadas\">Utilizar la IA para analizar las llamadas<\/h2>\n\n\n\n<p>Para determinar y probar adecuadamente la viabilidad de una soluci\u00f3n de auditor\u00eda basada en IA, Network Rail contrat\u00f3 a ÎÚÑ»´«Ã½ para combinar su experiencia en el sector con amplios conocimientos t\u00e9cnicos y un largo historial de innovaciones exitosas. Trabajando juntos, los socios iniciaron una revisi\u00f3n del programa previsto, sus objetivos principales y la tecnolog\u00eda disponible con el fin de desarrollar una hoja de ruta clara. Durante este proceso, los responsables de Network Rail explicaron sus procedimientos manuales actuales y proporcionaron doscientos archivos de grabaci\u00f3n de llamadas con los que entrenar los modelos de IA, as\u00ed como el manual SCC de la organizaci\u00f3n, que ayud\u00f3 a trazar el mapa de las conversaciones.<\/p>\n\n\n\n<p>Con las partes interesadas de ambos socios a bordo con este plan, el equipo del proyecto desarroll\u00f3 entonces una herramienta de mapeo de conversaciones que podr\u00eda probar la viabilidad del enfoque. Como parte de esta soluci\u00f3n, Network Rail y ÎÚÑ»´«Ã½ dise\u00f1aron un modelo personalizado de reconocimiento de voz a texto (STT), que inclu\u00eda un algoritmo personalizado de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y m\u00e9todos de c\u00e1lculo que analizan las llamadas en funci\u00f3n de cuatro par\u00e1metros: Claridad, Exhaustividad, Conformidad y Enfoque.<\/p>\n\n\n\n<p>Al final del estudio de viabilidad, el equipo del proyecto present\u00f3 un informe detallado que conten\u00eda conclusiones, recomendaciones, directrices y las mejores pr\u00e1cticas de IA para analizar las comunicaciones cr\u00edticas de seguridad. A continuaci\u00f3n, Network Rail utiliz\u00f3 la herramienta de forma regular durante un periodo de tres meses para analizar las llamadas grabadas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-planificar-un-viaje-hacia-el-futuro\">Planificar un viaje hacia el futuro<\/h2>\n\n\n\n<p>Bas\u00e1ndose en varios an\u00e1lisis empresariales y t\u00e9cnicos que se llevaron a cabo sobre la marcha, Network Rail y ÎÚÑ»´«Ã½ pudieron extraer ciertas conclusiones sobre la viabilidad de la soluci\u00f3n. En primer lugar, los modelos de PLN entrenados con datos de prueba funcionaron bien en el an\u00e1lisis de llamadas no conformes y fueron capaces de detectar la informaci\u00f3n que faltaba en las llamadas del conjunto de datos de prueba. Aunque el ruido de fondo excesivo pod\u00eda afectar a la claridad de la voz, los modelos de PLN hicieron frente bien a esas distracciones. Adem\u00e1s, la soluci\u00f3n basada en IA fue capaz de detectar la parte de la duraci\u00f3n de una llamada dedicada a una comunicaci\u00f3n cr\u00edtica para la seguridad.<\/p>\n\n\n\n<p>Tras el estudio de viabilidad, Network Rail y ÎÚÑ»´«Ã½ llegaron a la conclusi\u00f3n de que una soluci\u00f3n satisfactoria basada en IA tiene el potencial de apoyar la evaluaci\u00f3n del cumplimiento de las normas SCC y puede impulsar una eficiencia sustancialmente mayor. Tambi\u00e9n coincidieron en que los modelos de IA pueden ayudar a la organizaci\u00f3n a identificar con precisi\u00f3n las recomendaciones de formaci\u00f3n para mejorar las comunicaciones cr\u00edticas para la seguridad, lo que se traduce en un trabajo de mantenimiento m\u00e1s seguro y puntual. Por \u00faltimo, este experimento proporcion\u00f3 a Network Rail directrices para utilizar \u00e9ticamente la tecnolog\u00eda de IA para analizar las comunicaciones cr\u00edticas para la seguridad utilizando las mejores pr\u00e1cticas establecidas.<\/p>\n\n\n\n<p>Con estas recomendaciones, incluida la orientaci\u00f3n sobre c\u00f3mo ampliar el PoC para su despliegue en toda la empresa, Network Rail est\u00e1 ahora preparada para recurrir a esta tecnolog\u00eda basada en IA para garantizar el cumplimiento de las comunicaciones, lo que se traduce en una mayor seguridad de los pasajeros y una mayor eficiencia operativa.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>ÎÚÑ»´«Ã½ y Network Rail desarrollan y prueban una prueba de concepto para determinar la eficacia de una soluci\u00f3n de auditor\u00eda de llamadas basada en IA que juzgar\u00eda si las comunicaciones cumpl\u00edan los requisitos de las comunicaciones cr\u00edticas para 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