Todos os dias, equipes de campo das Utilities percorrem quilômetros para executar serviços que, em alguns casos, não poderão ser concluídos. Cliente ausente. Endereço incorreto. Acesso bloqueado. Condomínio sem autorização. Condições de risco. Informações incompletas.

Individualmente, cada ocorrência pode parecer apenas uma exceção operacional. Quando multiplicada por milhares de Ordens de Serviço, porém, transforma-se em custo, perda de produtividade, pior experiência para o consumidor e utilização ineficiente dos recursos disponíveis.

Durante anos utilizamos tecnologia para melhorar o planejamento, a mobilidade e a execução das atividades de campo. A Inteligência Artificial abre agora uma nova possibilidade: identificar antecipadamente a probabilidade de um deslocamento não resultar na execução do serviço e atuar antes mesmo de a equipe sair da base.

1. O Fato

As operações de campo representam uma das estruturas mais importantes e também mais complexas das empresas de Utilities.

Todos os dias, milhares de Ordens de Serviço precisam ser planejadas, priorizadas e distribuídas entre equipes que percorrem cidades e regiões inteiras para realizar inspeções, manutenções, ligações, religações, cortes, atendimentos emergenciais e diversos outros serviços. Mas nem todo deslocamento termina com o serviço executado.

Um técnico pode chegar ao local e encontrar o cliente ausente. O endereço pode estar incorreto ou incompleto. O acesso ao imóvel pode estar bloqueado. Um condomínio pode exigir autorização prévia. Uma condição de segurança pode impedir a execução. Em muitos casos, essas situações só são descobertas depois que a equipe já percorreu todo o caminho até o local.

É aí que surge uma pergunta interessante: Quantos desses deslocamentos poderiam ter sido evitados se conseguíssemos identificar o risco antes de enviar a equipe?

2. O que isso significa

Um deslocamento improcedente não representa apenas combustível desperdiçado. Existe uma cadeia de impactos muito maior.

A equipe perdeu parte de sua capacidade produtiva. Outro serviço deixou de ser executado naquele período. A Ordem de Serviço precisará ser reagendada. O consumidor poderá precisar entrar novamente em contato. Novos processos administrativos podem ser iniciados. Dependendo do serviço, também podem existir impactos operacionais, financeiros, regulatórios e na própria experiência do cliente.

Agora, imagine esse efeito multiplicado por milhares de Ordens de Serviço ao longo de um ano. O que parecia um pequeno problema operacional passa a representar uma oportunidade relevante de eficiência.

Mas talvez exista outro aspecto ainda mais interessante: as empresas normalmente já possuem grande parte das informações necessárias para antecipar muitas dessas situações.

O desafio está em conseguir conectá-las e transformá-las em inteligência antes da tomada de decisão.

3. A Voz do Setor

As Utilities vêm investindo há anos na evolução de suas operações de campo. Mobilidade, geolocalização, roteirização, Workforce Management, Field Service Management, integração com GIS, sistemas comerciais e plataformas de atendimento já fazem parte da realidade de muitas empresas.

O próximo passo pode estar justamente na utilização mais inteligente dos dados produzidos por todo esse ecossistema. Ordens de Serviço anteriores, resultados das visitas, histórico do consumidor, características da região, condições climáticas, informações de acesso, imagens e registros não estruturados produzidos pelas próprias equipes podem ajudar a construir uma visão muito mais rica sobre cada atendimento.

A discussão deixa então de ser apenas: “Qual é a melhor equipe e qual é a melhor rota?” E passa também a considerar: “Qual é a probabilidade de conseguirmos executar esse serviço se enviarmos a equipe agora?”

Essa pequena mudança de perspectiva pode transformar profundamente a lógica do planejamento operacional.

4. Oportunidade Tecnológica

É aqui que Inteligência Artificial, Machine Learning, Analytics e modelos de otimização podem desempenhar um papel importante.

Imagine que, antes de liberar uma Ordem de Serviço, um motor de inteligência consiga analisar diferentes sinais:

• Histórico de execuções anteriores naquele endereço

• Motivos de visitas improcedentes

• Histórico de interação com o consumidor

• Horário e dia da semana

• Características do imóvel ou da região

• Necessidade de autorização de acesso

• Informações registradas por técnicos em atendimentos anteriores

• Imagens e registros não estruturados

• Condições climáticas

• Trânsito e dificuldades de deslocamento

• Restrições operacionais ou de segurança

• Padrões identificados em ocorrências semelhantes

A partir dessas informações, cada Ordem de Serviço poderia receber um índice de risco de deslocamento improcedente. Mas prever não é suficiente.

O verdadeiro valor aparece quando essa inteligência consegue recomendar a próxima melhor ação.

• Baixo risco → executar normalmente.

• Risco moderado → confirmar previamente as condições com o cliente.

• Alto risco → revisar informações, acessos ou demais condições antes do despacho.

Em determinados cenários, a própria plataforma poderia iniciar uma interação digital com o consumidor, solicitar uma confirmação, atualizar informações cadastrais ou alertar a equipe antes do deslocamento.

E existe uma etapa ainda mais interessante. Depois da visita, o resultado real retorna ao modelo:

• A previsão estava correta?

• O serviço foi executado?

• Qual informação foi determinante?

• Por que determinada recomendação funcionou, ou não?

• O que poderia ter sido identificado anteriormente?

A operação começa, então, a aprender continuamente com seus próprios resultados. Do dado à decisão. Podemos representar essa evolução de maneira simples:

Dados históricos + contexto atual

↓

   Identificação de padrões

↓

Probabilidade de improcedência

↓

Recomendação da melhor ação

↓

Execução

↓

Resultado 

↓

Aprendizado 

Esse ciclo transforma dados que anteriormente serviam principalmente para registrar o passado em inteligência capaz de influenciar decisões futuras. Os benefícios podem aparecer em diferentes dimensões:

• Eficiência operacional: menos quilômetros improdutivos e maior produtividade das equipes

• Financeiro: redução dos custos associados a deslocamentos e reincidências

• Cliente: menos reagendamentos e maior previsibilidade no atendimento

• Sustentabilidade: menor consumo de combustível e redução das emissões associadas à operação de campo.

• Regulatório: maior capacidade de execução e melhor gestão de serviços sujeitos a prazos e indicadores.

5. Para Refletir

Talvez sua empresa já saiba quantos deslocamentos improcedentes aconteceram no último mês. Mas ela consegue responder: Quantos deles poderiam ter sido previstos antes de a equipe sair da base?

Durante muitos anos, quando uma informação não estava disponível, precisávamos descobrir o que havia acontecido. Hoje temos a oportunidade de fazer uma pergunta muito mais poderosa: O que provavelmente acontecerá?

E talvez exista uma última provocação:

Estamos utilizando nossos dados apenas para explicar por que um serviço não foi executado ou também para evitar que isso aconteça novamente?

A evolução das operações de campo pode ser resumida em uma jornada:

Papel → Digitalização → Mobilidade → Otimização → Inteligência → Predição

Cada etapa resolveu problemas que, em determinado momento, pareciam extremamente complexos.

A Inteligência Artificial talvez represente apenas o próximo capítulo dessa história. Não para substituir a experiência das equipes ou as plataformas de WFM já existentes, mas para acrescentar uma nova capacidade: antecipar contexto antes da decisão.

Porque depois de tantos anos aperfeiçoando nossa capacidade de chegar melhor e mais rápido ao cliente, talvez o próximo salto seja descobrir quando existem condições para que aquele atendimento realmente seja realizado.

Por isso, quando falamos sobre deslocamentos improcedentes, talvez a pergunta mais importante não seja: “Como chegar mais rápido?”, mas: “Precisamos realmente enviar essa equipe agora?”

Porque otimizar uma rota desnecessária continua sendo otimizar um desperdício.

Sua organização consegue identificar antecipadamente o risco de um deslocamento improcedente ou essa informação ainda aparece somente depois da visita? Fale com a Infinity.

Thomaz Rafael Santos

Sales Director | Utilities Strategy | Digital Transformation | Artificial Intelligence