El Departamento de Seguridad Infantil (DCS) de Arizona gestiona procesos complejos como parte de su misión de proteger a los niños, reunir a las familias, garantizar entornos de vida seguros y prevenir traumas innecesarios.

En el pasado, el departamento tenía dificultades para gestionar casos complejos y seguir el ritmo de las políticas en constante evolución. Además, los procesos manuales interrumpían la toma de decisiones, lo que provocaba ineficacia y retrasos.

La naturaleza delicada del trabajo de Arizona DCS requirió un enfoque reflexivo. Para cerciorarse de que los cambios en el proceso se manejaran con cuidado y consideración, Arizona DCS se asoció con IBM® Consulting y aplicó un enfoque por fases mediante las capacidades de Microsoft® Azure y Microsoft genAI . Esta combinación permitió una transformación estratégica, innovadora y centrada en los resultados, diseñada específicamente para satisfacer las demandas distintivas de las operaciones de DCS. Los equipos de entrega de IBM Consulting también emplearon IBM Consulting Advantage for Transformación en la cloud (impulsado por IBM® watsonx) para los materiales de soporte de programas clave y los flujos de trabajo internos, lo que aumentó la precisión y condujo a decisiones más rápidas y mejor informadas.

La transformación y modernización del DCS de Arizona dio como resultado una mejor clasificación del registro central, soporte de asistente virtual para cambios de políticas y procesos de desarrollo optimizados que reducen la carga de trabajo y aumentan la productividad. Todo esto permitió a los profesionales del DCS pasar más tiempo con las familias y los miembros de la comunidad en lugar de completar tareas administrativas.

“El equipo de IBM Consulting nos ayudó a implementar soluciones clave de IA generativa de Microsoft que han mejorado significativamente la eficiencia de los trabajadores de casos, permitiéndoles enfocarse en lo que realmente importa: ayudar a las familias”, dice Frank Sweeney, director de sistemas de información del DCS de Arizona.

El DCS de Arizona enfrentó un desafío al clasificar los hallazgos históricos de denuncias dentro de su registro central, una base de datos de denuncias sobre negligencia y abuso infantil. El sistema actual dependía de pasar manualmente por texto sin formato, lo que dificultaba la gestión y el análisis eficientes de la gran cantidad de datos. La clasificación manual provocó retrasos en la toma de decisiones y la falta de subclasificación dificultó la identificación de denuncias específicas y su correspondiente gravedad. La introducción de cambios en las definiciones de subclasificación a través de estatutos, casos judiciales, políticas y procedimientos complicó aún más el proceso general de clasificación.

En la fase 1 de la transformación, el equipo combinado del DCS de Arizona e IBM se centró en una clasificación mejorada y eficiente mediante las capacidades de Microsoft OpenAI para desarrollar un sistema de clasificación de denuncias en 4 categorías principales.

En la fase 2, el equipo trabajó en la mejora de la categorización mediante herramientas de Microsoft Azure OpenAI para generar subcategorías para denuncias clasificadas basadas en narrativas y definiciones de subclasificación. Este éxito ayudó a mejorar la capacidad de categorización del DCS de Arizona para alinearse mejor con la gravedad de los delitos. Además, esta automatización ayuda a impulsar la toma de decisiones humanas en el DCS.

El DCS de Arizona está experimentando varios beneficios para la clasificación y categorización del registro central:

• La nueva precisión de la clasificación del DCS ayuda a mejorar las decisiones sobre el periodo de retención y permite una toma de decisiones informada con respecto a los periodos de retención en el Registro Central.
  
  
• La gravedad de los delitos es ahora un factor determinante adicional en las decisiones sobre el periodo de retención.
  
  
• La categorización mejorada permite la toma de decisiones basada en datos con mayor precisión, para obtener mejores resultados para los niños y las familias.
  
  
• La evitación de costos y las ganancias de productividad se logran mediante una clasificación correcta con una intervención manual minimizada y un procesamiento manual.

El DCS de Arizona enfrentó problemas para mantener a los trabajadores sociales al tanto de los cambios de políticas y actualizaciones de procedimientos en el portal de Políticas del Programa, una herramienta creada para brindar información y responder preguntas sobre las políticas. La complejidad de los documentos de políticas y otros problemas de accesibilidad generaron ineficiencias en la recuperación y comprensión de la información, lo que resultó en pérdidas de productividad y dificultó los esfuerzos de cumplimiento.

En colaboración con IBM Consulting y mediante la IA generativa de Microsoft Azure, el equipo entregó una solución para enfrentar los desafíos que enfrentan los profesionales del DCS de Arizona; se creó un asistente virtual impulsado por IA para simplificar el proceso de acceso y comprensión de documentos de políticas.

Las nuevas características del asistente virtual incluyen una interfaz fácil de usar que permite a los profesionales del DCS de Arizona navegar por documentos de políticas complejos y proporcionar un resumen de los documentos de políticas. Todos los resúmenes se ordenan en función del nivel de confianza y la confiabilidad para garantizar información precisa, junto con enlaces a la fuente de información. El asistente virtual ahorra tiempo al usuario en la búsqueda de información sobre políticas y ayuda a garantizar una comprensión clara para cumplir con las normas.

Esta solución de asistente virtual impulsada por IA generativa ya está disponible y ofrece estos beneficios:

• La experiencia de usuario mejorada a través de una interfaz intuitiva ofrece una navegación fluida y acceso a documentos de políticas para profesionales del DCS.
  
  
• La búsqueda y recuperación rápidas facilitan la búsqueda y recuperación prontas y precisas de información política en respuesta a las consultas de los usuarios.
  
  
• El lenguaje simplificado de las políticas para obtener explicaciones claras ayuda a minimizar la probabilidad de infracciones de las políticas.
  
  
• Mayor productividad y menor tiempo de revisión para modificaciones de políticas

Esta solución también mejoró la experiencia del usuario, simplificó el lenguaje de las políticas y redujo el riesgo de infracciones de las políticas.

Los DCS de Arizona se enfrentaron al reto de gestionar los bloqueos en su proceso, ya que los propietarios de los productos y los analistas de negocio estaban gestionando responsabilidades adicionales de apoyo a los trabajadores de casos, lo que provocó una disminución de la productividad. El largo proceso de creación de historias de usuarios y criterios de aceptación por parte de los propietarios de los productos y los analistas empresariales también retrasó el desarrollo de las tareas, afectó los plazos de los proyectos y redujo la productividad de los equipos.

Luego de un diseño y planeación detallados, el equipo trabajó para integrar TachyonGPT, una herramienta de IA generativa proporcionada por Neudesic®, una empresa de IBM, con un Azure DevOps Board para generar y refinar características, historias de usuarios, criterios de aceptación y casos de prueba. El equipo empleó la sintaxis de Gherkin para las historias de usuarios y los criterios de aceptación, a fin de ganar coherencia y claridad. Dado esto, el DCS de Arizona pudo establecer una forma coherente de escribir elementos de trabajo de Azure DevOps, y reducir errores y aumentar la productividad, lo que finalmente ayudó a permitir que los propietarios de productos y analistas de negocios se enfocaran en tareas de alta prioridad y redujeran su carga de trabajo.

Los beneficios adicionales para el DCS de Arizona incluyen:

• Las ganancias de productividad con un aumento del 40 % permiten una mayor eficiencia.
  
  
• Los plazos de desarrollo acelerados permiten una entrega más rápida de proyectos y características.
  
  
• El desarrollo impulsado por IA generativa empodera al equipo sin requerir una amplia experiencia técnica y gestionando los riesgos de manera eficaz.
  
  
• La integración de TachyonGPT con Azure DevOps optimiza los procesos de desarrollo, reduce la carga de trabajo y demuestra el potencial de la IA para transformar la manera en que los equipos trabajan y entregan proyectos juntos.