4 grandes transformaciones para USM según Service Desk Institute (SDI)
El alcance del soporte de nivel 1, el ticket como unidad de trabajo, el volumen como medida de valor y las funciones de los técnicos de las mesas de servicio son las principales transformaciones para USM según el Service Desk Institute (SDI).
De acuerdo con una reciente encuesta de Gartner, la IA transformará significativamente los roles de soporte de primer nivel, ya que más del 80 % de las organizaciones planean ampliar las responsabilidades de los agentes humanos .
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El 91 % de los líderes de servicio y soporte técnico encuestados reportó presión por parte de la alta dirección para implementar la IA. Lo anterior marca un fuerte aumento en la urgencia por una transformación impulsada por la IA.
«Las organizaciones de servicio están entrando en un período en el que la IA y la experiencia humana deben trabajar en conjunto», afirmó Kim Hedlin, directora de investigación en la >práctica de Servicio al Cliente y Soporte de Gartner.
«Los líderes no solo están implementando la IA. Están rediseñando los modelos de servicio para garantizar que la tecnología mejore la experiencia del cliente, mientras que los seres humanos aportan contexto, empatía y criterio», agregó.
Los 4 grandes cambios según SDI
Las mesas de servicio aumentadas por IA están trabajando con agentes capaces de resolver solicitudes básicas. Los técnicos de soporte de nivel 1 están adoptando nuevas tareas y roles.
Un nuevo documento de SDI 'Is AI really the death of the service desk? Or is something else disappearing? ' explora el estado actual de las mesas de servicio y describe las cuatro grandes transformaciones que están sufriendo.
Transformación 1: El nivel uno como primer paso en la carrera profesional
Para muchas personas, la forma de ingresar al mundo de la TI fue contestar el teléfono, responder solicitudes básicas o anotar los estados de un ticket en una hoja de cálculo. Hoy en día, todas estas tareas las pueden cubrir los agentes de IA.
A medida que las consultas rutinarias se automatizan, el rol de técnico de soporte de primer nivel está desapareciendo. La encuesta de Gartner confirma el impacto de la IA en las mesas de servicio.
«Casi el 80 % de las organizaciones planea reubicar al menos a algunos agentes en nuevas funciones, impulsadas por la automatización prevista de las tareas rutinarias y la necesidad de experiencia humana en interacciones complejas o emocionalmente delicadas», afirma la consultora.
Transformación 2: El ticket como unidad de trabajo
El volumen de tickets podría reducirse sustancialmente a medida que más solicitudes rutinarias se resuelvan automáticamente. Muchos de los pedidos logran solucionarse sin llegar a crear un ticket.
Sin embargo, para los casos más complejos el ticket sigue siendo necesario. Principalmente para obtener registros con fines de control, auditoría y solicitudes de alta dificultad. A más automatización, menos tickets.
Transformación 3: El volumen como medida de valor
El volumen de contactos por sí solo se está convirtiendo en una medida de valor cada vez menos relevante, ya que una automatización exitosa tiene como objetivo prevenir o resolver las solicitudes antes de que lleguen a una persona.
Es otro resultado de la hiperautomatización. Entre menos individuos tengan contacto con las solicitudes, mayor es la percepción de la eficiencia. Se podría decir que ahora las mesas son «más productivas».
No obstante, la experiencia del cliente queda un poco refundida en este contexto. Una mesa más resolutiva no es necesariamente la mejor. La calidad —sobretodo en procesos que involucran personas— es bastante subjetiva.
Transformación 4: Nuevas funciones
Las funciones centradas principalmente en recibir, clasificar y derivar contactos están cada vez más expuestas a la automatización. Cada día las capacidades de los agentes para cumplir con estas tareas crece exponencialmente.
En las últimas dos décadas, el eje central de esta disciplina fue atender los contactos, responder a sus solicitudes y generar los informes. Con la aparición de la IA agéntica, las necesidades han venido cambiando tanto como la profesión.
Ésta se está desplazando hacia el control de los sistemas: decidir qué pueden hacer sin intervención humana, seleccionar la información que conocen, verificar si están en lo correcto, diseñar el proceso de escalación para cuando no lo estén y dar cuenta del resultado cuando fallen ante un cliente.
Eso no es necesariamente un trabajo más pequeño, pero sí considerablemente más difícil. Requiere personas que entiendan de servicios y que comprendan cómo funcionan los modelos.
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Estamos de nuevo ante la importancia del criterio. La IA no tiene autoridad independiente para decidir quién es el responsable cuando se equivoca, ni sabe si lo que optimizó era lo que realmente se necesitaba.
Un modelo no decide qué se permite hacer sin un ser humano. No puede establecer de manera confiable las correcciones a sus propias respuestas sin evidencia clara, validación externa o supervisión humana.
Las investigaciones sobre la autocorrección intrínseca muestran resultados mixtos y advierten que un modelo puede retener o incluso introducir errores al revisar su propio resultado.
El criterio humano y el orden siguen siendo fundamentales
La capacidad de los modelos y los sistemas es importante, pero por sí sola no explica las grandes diferencias en los resultados organizacionales. La IA solo amplifica el alcance de lo que ya existía.
La disciplina operativa, la integración, la calidad del conocimiento y la gobernanza siguen siendo variables fundamentales. Una IA sin un centro de servicio detrás es un desconocido, un elemento sin empatía y poco conocido por los usuarios.
La nueva función de los encargados de service desk está mutando a una delegación proactiva, capaz de revisar constantemente la efectividad de los flujos de trabajo. Eso dicen los expertos sobre el cambiante contexto actual.
Por ahora.