Inteligencia

IA que avisa cuando no sabe

Modelos que ordenan el riesgo de SLA, eligen al técnico y la ruta, y pronostican la demanda. Avisan cuando no saben, y cada cambio lo aprueba una persona.

FINANZASFINANZASCAMPOCAMPOCONFIANZACONFIANZAACTIVOSACTIVOSslageoetariskskillrouteshiftspoof waydot ()slaetageoskillriskrouteshiftspoof.GPS.SLA.CERTS.STOCK.ROUTE.ALERT.PROOF
Del riesgo al avisovs. horas después del incumplimiento
< 90s
Meta de cobertura de intervalosDuraciones con rangos reales
90%
Cambios aplicados solo por un modeloDeciden personas y reglas
0

Capacidades

Una pregunta por capacidad

Elija un área y una pregunta para ver cómo responde el modelo, dónde aparece y el límite que no cruza.

La persona correcta, a tiempo

Los modelos con los que el despacho trabaja todos los días: qué está en riesgo, quién debe ir y cómo trazar el día.

Ver la semana antes de que ocurra

Para operaciones y dirección: de dónde vendrá el trabajo y si hay capacidad para atenderlo.

Resolver discusiones con hechos

Cuando un cliente disputa una hora de llegada, la respuesta debe venir de la evidencia, no de la memoria.

Ayuda para quien hace el trabajo

Modelos de lenguaje donde son útiles: diagnosticar, buscar lo que la flotilla ya sabe y ponerlo por escrito.

Triaje de riesgo de SLA

¿Qué tickets abiertos van a incumplir su vencimiento?

Para tickets asignados, proyecta cuándo terminará realmente el técnico, desde donde está, lo que tiene pendiente y el tráfico actual. La presión de agenda y una probabilidad de incumplimiento calibrada se reportan por separado. Los tickets sin asignar se listan aparte, por vencimiento, porque nadie va en camino.

Dónde aparece
Consola · Despacho → Triaje de riesgo
Límite
Sin un modelo calibrado responde "riesgo desconocido", sin probabilidad.
Consola de waydot: Triaje de riesgo de SLAConsola de waydot: Triaje de riesgo de SLA

En números

Cómo se ven los números

Dos revisiones que hacemos a cada modelo: si sus probabilidades coinciden con lo que realmente pasa, y con cuánta anticipación llegan sus avisos.

Tasa de incumplimiento predicha vs. observada

Cuando el modelo dice 70%, cerca del 70% de esos tickets incumple su vencimiento.

Reporte de calibración de ejemplo sobre tickets resueltos

Ver los datos
PredichaObservada
0–10%5%4%
10–20%15%13%
20–30%25%22%
30–40%35%33%
40–50%45%43%
50–60%55%57%
60–70%65%63%
70–80%75%74%
80–90%85%86%
90–100%95%93%

Cuándo llega el primer aviso de riesgo

Dos de cada tres avisos llegan una hora o más antes del vencimiento.

Datos de ejemplo

Ver los datos
Proporción de avisos
< 15 min4%
15–30 min9%
30–60 min23%
60–90 min31%
> 90 min33%

Principios

Seis reglas que sigue cada modelo

Por ellas un despachador puede actuar sobre una recomendación sin verificarla antes.

01

Sugiere; deciden las personas

Cada respuesta que podría cambiar algo es una propuesta ligada a las versiones de los registros con que se calculó. Si algo cambió, vuelve a preguntar.

02

Dice de dónde viene cada respuesta

Cada respuesta dice si vino de un modelo, de una regla explícita sobre registros reales o si no se pudo producir.

03

Avisa cuando no sabe

Un modelo sin calibrar responde "riesgo desconocido", no un número creíble. Sin datos de tráfico responde "tráfico no disponible", no una línea recta.

04

Comparaciones justas entre clientes

Las incidencias se dividen entre el equipo en servicio, para no confundir a un cliente grande con uno problemático.

05

Las personas primero

Nunca se produce una puntuación individual de rotación, los grupos pequeños se suprimen y los usos que afectan a personas se aprueban antes de correr.

06

Cada decisión queda registrada

Entradas, versiones del modelo y resultado, para medir después la precisión contra lo que realmente pasó.

Gobierno

Cómo se gana un modelo su lugar

Los modelos y los pesos de despacho se promueven solo cuando cumplen metas publicadas, y un cambio de política puede reproducirse antes sobre días pasados.

  1. Registrar cada decisión

    Cada recomendación se guarda con sus entradas, versiones y la probabilidad de cada alternativa, porque las opciones de ese momento no se pueden reconstruir después.

    entradas · versiones · resultado

    Consola de waydot: Registrar cada decisiónConsola de waydot: Registrar cada decisión
  2. Medir contra lo que pasó

    La calibración se revisa sobre tickets ya resueltos, con la puntuación de Brier y una curva de confiabilidad de diez segmentos. Abstenerse de adivinar nunca se califica como adivinar mal.

    puntuación de Brier · curva de confiabilidad

    Consola de waydot: Medir contra lo que pasóConsola de waydot: Medir contra lo que pasó
  3. Reproducir antes de cambiar

    Un gemelo digital reproduce días pasados con la política actual y la propuesta lado a lado, para ver el efecto de un cambio antes de que toque trabajo real.

    actual vs. propuesta, mismos días

    Consola de waydot: Reproducir antes de cambiarConsola de waydot: Reproducir antes de cambiar
  4. Una persona promueve

    Solo cuando se cumple cada meta, y la aprobación queda en la bitácora de auditoría. El servicio de ML nunca se promueve a sí mismo.

    aprobación humana, registrada

    Consola de waydot: Una persona promueveConsola de waydot: Una persona promueve
Puntuación de Brier
≤ 0.12
Precisión de las probabilidades de incumplimiento
Error de calibración
≤ 0.05
Cuánto se alejan las tasas predichas de las observadas
Cobertura de intervalos
≥ 90%
Proporción de duraciones reales dentro del rango predicho
Estabilidad de la población
≤ 0.10
Cuánto han cambiado los datos desde el entrenamiento
Grupo mínimo
30
Grupo más pequeño sobre el que se evalúa un modelo
Riesgo colateral
≤ 5%
Lo más que un plan puede elevar el riesgo de otro ticket

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