Automatización de la mesa de ayuda: Cómo los chatbots ayudan a los administradores de TI

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Chatbot help desk automation

Actualmente, la automatización que opera dentro de nuestras herramientas de mesa de servicio es estática, tiene muy poca inteligencia integrada y requiere la intervención humana periódica para corregir el rumbo con el tiempo.

Sin embargo, las cosas cambiarán a medida que se habilite la automatización inteligente mediante aplicaciones de machine learning. Estas funciones de automatización inteligente son fluidas y pueden aprender de los datos y la experiencia anteriores para maximizar continuamente la precisión.

Las herramientas de la mesa de servicio de TI —potenciadas con automatización inteligente— pueden categorizar las solicitudes entrantes, asignarlas a los técnicos adecuados y sugerir soluciones sin necesidad de ningún apoyo humano, aprendiendo de los datos históricos de la mesa de servicio de TI.

Además, las tecnologías de IA, en particular machine learning, pueden buscar patrones temporales y parámetros de tickets para predecir posibles anomalías y fallos como tickets que podrían violar los SLA. El efecto de la IA y de este tipo de automatización inteligente también se extiende a las demás áreas de la gestión de TI, incluyendo ITOM, SIEM y la gestión de endpoints.

Machine learning reemplazará a los sistemas de automatización heredados

Hoy en día, los procesos automatizados de nuestras mesas de servicio de TI son configurados y mantenidos por los administradores de TI. Por ejemplo, la categorización de las solicitudes entrantes se automatiza actualmente al configurar reglas de automatización que categorizan las solicitudes en función de los parámetros definidos en las reglas. Con entornos de TI muy dinámicos, estas reglas de automatización podrían no ser válidas todo el tiempo, ya que carecen de la inteligencia necesaria para adaptarse y mejorar.

Alternativamente, al aplicar machine learning, se puede entrenar un algoritmo de categorización basado en las solicitudes de un periodo concreto o en un número "n" de solicitudes históricas para categorizar las solicitudes en función de sus parámetros. Este algoritmo entrenado podrá realizar la categorización de forma más efectiva en comparación con las reglas definidas por humanos, y aprenderá continuamente de su categorización de solicitudes para afinar el algoritmo de categorización a lo largo del tiempo.

Esto podría ahorrar cientos de horas de trabajo que se dedican a la categorización manual de las solicitudes o a la creación, el mantenimiento y la actualización de las reglas de automatización.

Se pueden crear algoritmos similares basados en machine learning para reemplazar varias reglas de automatización como la priorización de tickets y para asignar los tickets al técnico adecuado. La aplicación de algoritmos basados en machine learning también puede extenderse a otras tareas como marcar las solicitudes que potencialmente podrían violar los SLA, evitando así de forma proactiva cualquier escalamiento.

Los chatbots mejorarán la productividad del equipo de TI y la experiencia del usuario final

Las mesas de ayuda suelen estar inundadas de incidentes L1 como restablecimientos de contraseña y solicitudes de configuración de impresoras que podrían ser resueltos por los usuarios finales con la ayuda de artículos adecuados de la base de conocimientos. Sin embargo, los administradores de TI a menudo se toman la molestia de implementar técnicos para gestionar estos incidentes, lo que puede mermar el nivel de productividad de todo el equipo.

Los chatbots con IA y los asistentes virtuales pueden ayudar a los administradores de TI a superar el reto de resolver la avalancha de incidentes sin que ello suponga un duro golpe para la productividad.

Los chatbots ya se han vuelto lo suficientemente inteligentes como para comprender las instrucciones conversacionales de los usuarios finales, gracias al procesamiento del lenguaje natural. Esta inteligencia se puede aplicar en beneficio de los administradores de TI. Los chatbots pueden convertirse en el primer punto de contacto de los usuarios finales con el equipo de la mesa de servicio de TI, permitiendo a los usuarios informar de sus problemas. Y con la aplicación de machine learning, se puede entrenar a los chatbots para sugerir las mejores soluciones que han funcionado anteriormente para un problema determinado.

Por ejemplo, un chatbot puede ser entrenado para ayudar a los usuarios con problemas de impresión. Así, cuando un usuario hace ping al chatbot con un problema de impresora, el chatbot respondería con el artículo de la base de conocimientos (digamos, restablecer la configuración de la impresora en la estación de trabajo) que ha funcionado la mayoría de las veces para problemas similares comunicados por los usuarios. Si el usuario final no está satisfecho con una solución o cuando el chatbot se quede sin soluciones que recomendar, automáticamente etiquetaría a un técnico para que le ayudara.

Los chatbots ofrecen a los administradores de TI una forma de filtrar los tickets, reduciendo así el número de tickets que llegan a su sistema de mesa de servicio de TI. Y los chatbots ofrecen a los usuarios finales una forma de resolver sus problemas casi de inmediato.

Con estas aplicaciones de la IA en los procesos de ITSM y las mesas de servicio de TI, los administradores de TI se verán liberados de tareas triviales de ITSM que consumen gran parte de su tiempo productivo. A su vez, los administradores podrían contribuir más a la transformación digital de las empresas

Este artículo se publicó originalmente en IT Brief

Acerca del autor

Ashwin Ram , Director de marketing de productos

Con más de cinco años de experiencia en ITSM, Ashwin Ram es autor de varios artículos, blogs de mejores prácticas y documentos técnicos sobre diversos temas, incluidos los KPI y métricas, y la IA en ITSM. Dada su nueva pasión por el fitness, Ashwin se esfuerza por mantenerse alejado de los carbohidratos, los postres y, en realidad, de cualquier cosa deliciosa. Es un comprador impulsivo. Su reciente adquisición, un Apple Watch, está dejando obsoletos los Seiko, Casio y Tissot de su colección.

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