IA a su servicio: 5 formas de optimizar el autoservicio con agentes virtuales basados en ML e IA

El ingrediente no tan secreto para dar a los usuarios soluciones instantáneas con una intervención humana mínima es capacitarles para encontrar sus propias respuestas. Afortunadamente, las opciones de autoservicio existen desde hace bastante tiempo y probablemente usted las conozca.

El autoservicio es un medio muy solicitado que muchos usuarios buscan para resolver sus problemas. Para resolver sus propios problemas de soporte, el 72% de los clientes prefiere una opción de autoservicio en lugar de enviar un correo electrónico o llamar por teléfono, según Forrester Research. Sin embargo, contrario a esta demanda, el autoservicio en TI no está despegando tan rápido como cabría esperar. Nuestra encuesta del 2022 descubrió que un tercio de las organizaciones (34%) aún no ofrecen funciones de autoayuda, y de las que lo hacen, el 29% no la considera efectiva.

Lo que nos lleva a preguntarnos: ¿Por qué el enorme interés de los usuarios por el autoservicio no coincide con las tasas de adopción por parte de las organizaciones?

Aunque el autoservicio es claramente la vía preferida, los usuarios quieren que la experiencia sea fluida y personalizada. Los portales estáticos de autoservicio suelen obligar a los usuarios a recurrir a los siempre temidos correos electrónicos y llamadas para resolver sus problemas y, créanos cuando le decimos esto: lo último que necesita es intentar que dejen viejos hábitos. Si está abrumado por los usuarios impacientes y las mesas de ayuda desbordadas, quizá quiera buscar formas de evitar las complejidades del autoservicio.

IA para el autoservicio

En un mundo ideal, el objetivo del autoservicio es reducir la intervención humana al mínimo absoluto. Aunque todavía no lo hemos logrado del todo, al integrar la IA en las mesas de servicio de TI, estamos avanzando poco a poco hacia este objetivo. En la actualidad, los portales de autoservicio no tienen la capacidad de personalizar o adaptarse a las necesidades de los usuarios, pero la IA, con su capacidad para imitar la inteligencia humana y aprender de experiencias pasadas, está cambiando la forma en que las mesas de servicio interactúan con los usuarios finales. Las tecnologías de IA, incluyendo machine learning, ya han abierto nuevas posibilidades para que el autoservicio sea relativamente más rápido, inteligente y efectivo. Al aprovechar estas tecnologías, los agentes virtuales basados en IA están haciendo que sea bastante sencillo abordar las barreras de la personalización y las automatizaciones inteligentes a las que normalmente se enfrentaría el autoservicio tradicional.

¿Cómo puede optimizar el autoservicio con agentes virtuales basados en ML e IA?

Vayamos al grano y veamos cinco formas en las que los agentes virtuales basados en IA vienen al rescate:

#1 Ayudar a los usuarios contextualmente con resoluciones instantáneas

En lugar de dirigir a los usuarios a largas bases de conocimientos o a complejos catálogos de servicios para que se las arreglen solos, los agentes virtuales ofrecen experiencias más personalizadas al proporcionar a los usuarios exactamente lo que necesitan desde el primer momento. Supongamos que un usuario se dirige al agente virtual con un problema de impresión. El agente virtual localiza rápidamente los datos relevantes de la base de conocimientos y proporciona al usuario soluciones precisas sobre la marcha. La solución que necesitan está a sólo un chat de distancia. Analizando de forma constante las intenciones y preferencias de los usuarios en cada interacción, estos agentes aprenden a ayudar contextualmente y a proporcionar resoluciones a medida ¡en un abrir y cerrar de ojos!

#2 Proporcionar asistencia durante todo el día

Lo mejor de los agentes virtuales es su disponibilidad 24/7. Los usuarios pueden acudir en cualquier momento y desde cualquier lugar, ya que estos agentes ofrecen asistencia ininterrumpida trabajando durante todo el día. Ya sea en horas no laborables o en días festivos o fines de semana, tiene la seguridad de que estarán disponibles todos los días y a toda hora. Ahora, incluso sus usuarios noctámbulos, o aquellos que simplemente tienen la manía de tener contratiempos en los momentos más inoportunos, pueden recibir una asistencia rápida.

#3 Proporcionar asistencia conversacional con interacciones contextuales

A menudo, los usuarios tienen un montón de consultas cuando buscan ayuda en las mesas de servicio. Algunos pueden venir armados con simples consultas sobre detalles de sus estaciones de trabajo, mientras que otros pueden plantear consultas más complejas relacionadas con la seguridad y la privacidad de los datos. En cualquier caso, clasificar y abordar manualmente estas consultas requiere mucho tiempo. Esto no sólo se traduce en tiempos de espera más largos para los usuarios finales, sino que también afecta enormemente a la productividad de las mesas de servicio. Los agentes virtuales, al actuar como primer punto de contacto de los usuarios finales, pueden ayudar a acercarlos a la mesa de servicio. Estos agentes pueden entender e interpretar las consultas de los usuarios, simular conversaciones similares a las humanas e incluso formular preguntas adicionales para ofrecer a los usuarios respuestas instantáneas y contextuales.

#4 Reducir los errores humanos

Con la cantidad de tickets que recibe cada día, en algún momento será presa de los errores humanos. Por ejemplo, los tickets tendrían que clasificarse y priorizarse adecuadamente antes de poder enrutarlos a los técnicos correctos. Dada la disponibilidad de múltiples categorías y niveles de prioridad, sería injusto culpar a sus técnicos por esforzarse en establecer y mantener estos procesos. Por otro lado, las reglas de automatización predefinidas carecen de inteligencia para adaptarse y mejorar, por lo que requieren la intervención humana periódica para corregir el rumbo con el tiempo. Pero aplicando machine learning, se pueden entrenar algoritmos que aprendan de los datos históricos para automatizar los procesos de categorización y enrutamiento de tickets en función de determinados parámetros. Aprovechando estos algoritmos entrenados, ahora los tickets se pueden categorizar, priorizar y enrutar automáticamente a los técnicos expertos en gestionar ciertos tipos de tickets específicos. ¡Esto significa menos intervención humana y menos errores!

#5 Aliviar la carga de trabajo de los técnicos

Las mesas de servicio reciben cientos, si no miles, de tickets cada día. Cuando se trata del autoservicio, el tiempo es oro. Si su técnico tiene que ocuparse de su enésimo restablecimiento de contraseña del día, está claro que no está empleando sabiamente su tiempo. El gran volumen de solicitudes L1 de este tipo que inundan las mesas de servicio puede afectar a la productividad del equipo. Gracias a la automatización de este tipo de solicitudes, los agentes virtuales pueden liberar a los técnicos de tickets repetitivos, permitiéndoles dedicarse a tareas más críticas. Los agentes virtuales, al adherirse a flujos de trabajo predefinidos, ofrecen soluciones estandarizadas y eficientes. Esto ayuda a aliviar la carga de trabajo de las mesas de servicio, ya que sus equipos sólo entrarían en juego para las tareas que requieren el toque humano.

Reflexiones finales

Al fin y al cabo, el éxito de cualquier modelo de IA se reduce a los datos con los que se alimenta, y por ello es crucial contar con una mesa de servicio bien mantenida y organizada. Si se ha quedado al margen, preguntándose si merece la pena dar una oportunidad a los agentes virtuales basados en IA, estas cinco ventajas deberían ser motivo suficiente para poner en marcha sus iniciativas de autoservicio. Los usuarios ya no se conformarán con un autoservicio "suficientemente bueno". Mantenerse al día de los avances tecnológicos en constante evolución es vital para ofrecer una gran experiencia de usuario y aumentar la productividad de la mesa de servicio. Desde minimizar los tiempos de espera de los usuarios finales hasta maximizar la eficiencia de sus mesas de servicio, los agentes virtuales basados en IA son el futuro del autoservicio. Es muy poco probable que desaparezca esta tendencia y lo más inteligente es acoger el potencial con los brazos abiertos.

Acerca del autor

Alexandria Nisha

Alexandria es una apasionada exploradora del ámbito de la ITSM, y le entusiasma aprender y compartir ideas sobre el panorama de la ITSM en constante evolución. Con una nueva perspectiva sobre el mundo de la ITSM, le encanta escribir artículos y blogs sobre mejores prácticas que ayuden a los equipos de prestación de servicios de TI a afrontar sus retos cotidianos en la gestión de servicios. En su tiempo libre, suele ver todo lo relacionado con la Fórmula 1 y hablar, como si su vida dependiera de ello, de por qué Lewis Hamilton es uno de los mejores pilotos de la historia..