Cuando vi el sistema de computación cognitiva de IBM, Watson, vencer a los campeones de Jeopardy en 2011, comencé a preguntarme sobre las posibilidades que esta nueva tecnología podría traer al análisis de causa raíz (RCA). He estado involucrado en el desarrollo de software RCA por más de una década y sé que la semántica del lenguaje puede ser un obstáculo cuando se buscan causas sistémicas y soluciones a problemas en toda la organización. A veces las personas describen el mismo problema de diferentes maneras. Esa diferencia es una barrera cuando se buscan patrones de incidentes y se intenta aprender de los errores del pasado. ¿Podría Watson ayudar a cerrar la brecha? Cuando IBM abrió la API de Watson a desarrolladores de terceros a principios de este año, decidimos averiguarlo.
El momento no podría haber sido mejor para nuestro equipo de software. Acabábamos de lanzar una importante actualización de Causelink Enterprise y estábamos listos para un nuevo desafío. Organizamos un sprint de desarrollo de 3 semanas con los siguientes objetivos: 1) Aprender las capacidades del conjunto de herramientas de Watson (junto con su API Alchemy recién adquirida). 2) Construya un prototipo que agregue valor a nuestro software RCA, Causelink Enterprise. 3) Obtenga retroalimentación de un grupo selecto de clientes.
En función de las respuestas en nuestros grupos de enfoque de Causelink / IBM Watson, el prototipo fue un éxito. Aunque se están realizando mejoras adicionales, ahora podemos aprovechar las poderosas capacidades de Watson para analizar los datos dentro de Causelink Enterprise y descubrir patrones en los datos que de otro modo estarían ocultos, o habrían necesitado muchas horas de análisis expertos para descubrirlos.
Esto es lo que IBM Watson puede hacer dentro de Causelink Enterprise:
1. Crear causas potenciales a partir de las descripciones de los problemas
En esta función, puede usar voz a texto para describir el problema que desea resolver. Alternativamente, copie / pegue la descripción de un documento existente. Cuando la descripción esté completa, haga clic en "Extraer Causas" y Watson analizará su descripción para encontrar posibles causas. Una vez extraído, simplemente arrastre y suelte causas en la tabla de causa y efecto. Si bien estas causas no siempre son perfectas, se editan fácilmente. Estimamos que esta característica ahorra de 1 a 3 horas por investigación. Una versión futura permitirá a los usuarios definir estos registros generados por Watson como causas, evidencia, soluciones, notas o acciones y editarlos antes en el proceso.
2. Analizar soluciones potenciales
Después de agregar soluciones a un registro RCA, haga clic en "Analizar soluciones" y aparecerá una herramienta de evaluación impulsada por Watson. Hay varias opciones disponibles que lo ayudan a visualizar los datos de la solución. Esta herramienta es más útil cuando evalúa seis o más soluciones porque ve todos los datos a la vez, representados en un gráfico que muestra sus criterios más importantes. Los criterios del informe incluyen costo, plazo, efectividad, facilidad de implementación y retorno de la inversión. Esto ayuda a identificar las soluciones más valiosas identificadas y disponibles para el equipo que darán como resultado el mayor ROI para el RCA.
3. Ejecutar informes
El informe "RCA relacionadas" analiza todos sus datos RCA y busca similitudes, basadas en palabras clave y conceptos derivados de Watson. Este informe lo ayuda a ver las similitudes en los problemas que abordan otros departamentos o divisiones de la organización. Lo más emocionante, ya que Watson se destaca en la búsqueda de patrones en datos no estructurados, el requisito mínimo de datos para este informe es una descripción del problema. Esta es una característica clave que conducirá a soluciones proactivas porque señala las causas sistémicas residentes en toda la organización que pueden no ser aparentes cuando las personas trabajan a nivel de RCA individual.
También creamos un nuevo informe (nombre en clave "Cause Solver"), que Watson construye mediante la búsqueda de todas las causas que no tienen una solución, y luego se recomiendan conceptos de solución basados en pares similares de causa / solución en los datos. Es cierto que, en este momento, el valor de este informe es una función del conjunto de datos. Sin embargo, la prueba de concepto está ahí y mejoraremos el informe a lo largo del tiempo al sugerir posibles causas y soluciones en línea cuando corresponda. Esta característica permitirá incluso a los analistas RCA novatos beneficiarse de la sabiduría del pasado de los expertos en la materia que pueden no estar disponibles para ayudar con la RCA.
Entonces, ¿dónde vamos desde aquí? Los comentarios de los usuarios finales nos han ayudado a comprender los cambios necesarios para llevar esta característica innovadora al mercado. También estamos investigando la capacidad de Watson para abarcar múltiples idiomas en un solo informe, y la capacidad de proyectar riesgos futuros sobre la base de datos de investigaciones anteriores. Nuestro equipo de desarrollo trabajará en una versión Beta del producto a finales de este año. Si desea participar en las pruebas Beta, contáctenos y estaremos encantados de incluirlo.
