Síguenos en nuestras redes sociales:

Publicidad

Nuestras Historias

Esta startup mexicana mejoró el comer y beber en el Gran Premio de México

A través de sensores, la startups mexicana Infoblock, ha podido reducir la cantidad de gente que labora en un evento como el Gran Premio de México al hacer procesos más eficientes con tecnología.
mié 30 octubre 2019 01:59 PM
Lewis Hamilton
Lewis Hamilton en el Gran Premio de México

La firma mexicana InfoBlock es la tecnológica detrás de la coordinación de todo el personal de servicio del Gran Premio de México. Meseros, afanadores y demás personal de servicio a cargo de comida y bebida del evento son monitoreados por medio de tecnología desarrollada por esta firma con el objetivo de conocer y transparentar todo el movimiento de recursos humanos del evento y hacer los procesos más eficientes con menos gente.

Publicidad

“Fue un reto poder organizar a casi 6,000 personas de servicio en un evento como este. Lo que podemos hacer con esta tecnología es poder saber dónde está la gente de servicio y en qué áreas se necesita gente porque hay más demanda y poder dirigir al personal ahí y hacer todo más eficiente” , explica Tomás Kachadourian, director de InfoBlock, en entrevista con Expansión.

De acuerdo con datos de la empresa, en la edición 2019 del Gran Premio de México, durante el 25 y el 27 de octubre, trabajaron en el Autódromo Hermanos Rodríguez un total de 8,000 personas de servicio, de los cuales 5,500 fueron registrados como personal de servicio y logística, con una proporción mayor de hombres que de mujeres. Kachadourian aclara que de estos 5,500, todos, son personal relacionado a CIE, organizador del evento, mientras que el resto son personas involucradas en la organización pero no consideradas personal oficial.

Para el emprendedor, parte de esta empresa, uno de los logros que se han tenido alrededor de este evento, en particular desde su regreso a México en 2015, fue reducir el número de personas trabajando en el evento, de 9,000 a 5,500, y hacerlas más eficientes.

Publicidad

La forma en la que funciona la medición del personal es desde el registro de entrada al horario laboral con un registro biométrico, hasta su salida, pasando por registros como permisos, descansos, salidas e incluso un registro de sugerencias laborales para los empleados. Todos los datos que se obtienen de las jornadas son almacenados en la nube, en este caso en Azure, de Microsoft, y al analizarlos con inteligencia artificial se pueden proponer eficiencias en las tareas, tiempos y organización.

Al tener todo medido y transparentado, Kachadourian dice que algunas otras cosas que se han podido aprender y cambiar son la necesidad de transparentar el movimiento, chequeo y rotación del personal para dar descansos más adecuados, además de reducir la posibilidad de que un supervisor pueda incluso hacer mal uso de su autoridad otorgando permisos a cambio de favores o discriminando a alguna persona de los equipos.

Publicidad

“Hay cosas que pasan en ambientes de trabajo que luego no se ven pero que tienen que ver con temas de género, por ejemplo, a nivel laboral en fábricas o maquilas el tema de la integración es complicado. La mayoría de los jefes son hombres y hacen cotos de poder, hemos entrado en ambientes en donde con reglas tan simples como que no le puedan poner horarios nocturnos a las mujeres y que todo quede registrado se pueden mejorar las condiciones del personal”, dice.

Aunque hoy ya se puede establecer esta tecnología en un evento como masivo como este, el directivo cuenta que cuando empezaron hace cinco años, se valían de bandas anchas móviles o BAM’S y paneles solares y no había acceso a redes. En contraste hoy ya todo está conectado a la nube.

Hacia futuro algunas de las acciones que busca impulsar esta startup es poder mejorar las condiciones laborales de la gente y reducir los costos de la operación en eventos masivos.

¿Tienes poco tiempo?
Infórmate en menos de cinco minutos de lo más importante del día.

¡Falta un paso! Ve a tu email y confirma tu suscripción (recuerda revisar también en spam)

Hubo un error. Por favor intenta más tarde.

Publicidad
Publicidad