Los agentes suelen estar sobrecargados de tareas rutinarias, como asignación de tickets, "apagar fuegos", etc. Las tecnologías impulsadas por IA incrementan la productividad y permiten a los agentes resolver problemas complejos de nivel 2 y nivel 3 mediante la automatización de estas actividades rutinarias.
Gestión del conocimiento
La gestión del conocimiento impulsada por IA ofrece una solución del repositorio si está disponible, o busca en la nube para sugerir una solución relevante. Además, crea nuevos artículos si no hay artículos disponibles y ofrece soluciones inteligentes para los agentes de TI mientras suministran resolución. La tecnología de "Deep Learning" ("Aprendizaje Profundo") se usa en la gestión del conocimiento para recomendar soluciones a los agentes y usuarios finales.
Análisis de opiniones
La satisfacción y experiencia del usuario se han convertido en los parámetros clave para medir el éxito de un Service desk. Predecir la opinión de los usuarios finales al momento de emitir los tickets según el uso de sus palabras y las encuestas previas de CSAT ayuda a los agentes a responder adecuadamente y a mejorar la CSAT. Las tendencias de ITSM relacionadas con la IA y el ML desempeñan un papel fundamental en la proactividad de esto.
Mantenimiento predictivo
Las soluciones de ITSM se integran con otras aplicaciones empresariales, como herramientas de monitorización, gestión de instalaciones, etc. El Service desk potenciado por IA y ML crea tickets automáticamente por sí mismo si una infraestructura específica falla o algo se deteriora. También informa a los usuarios relevantes que pudiesen resultar afectados y crea un ticket de problema para realizar análisis de causa raíz.
Gestión proactiva del cambio
La gestión del cambio minimiza el riesgo y el impacto para el agente. El aprendizaje automático, o ML, mide los potenciales riesgos y exhorta al gestor de cambios a ejecutar el plan de back-out. El ML también ayuda durante la evaluación del cambio y la planificación para programar apropiadamente la solicitud del cambio.
Gestión de activos
El ciclo de vida y desempeño de los activos se puede monitorizar eficazmente mediante tecnologías potenciadas por IA. Si el rendimiento de un activo empeora, el ML identifica esto según las tendencias anteriores y notifica al gestor de activos para que reemplace el activo respectivo. Coloca una solicitud de servicio automática para reemplazar a ese activo en particular.
IA y usuario final
Conversación personalizada
Los Chatbots y los agentes virtuales garantizan unas interacciones personalizadas, consistentes y en tiempo real con los usuarios finales, para incrementar los niveles de satisfacción de los clientes. Los Chatbots posibilitan la consistencia en términos del idioma, el tiempo de respuesta y la disponibilidad. Sin embargo, no reemplaza a los agentes humanos, porque estos están involucrados en la resolución de solicitudes complejas de nivel 2 y nivel 3.
Clasificación de las incidencias vs. solicitudes de servicio
Los usuarios finales suelen confundirse con la diferencia entre una incidencia y una solicitud de servicio. La tecnología de IA identifica el tipo de ticket basándose en sus aprendizajes anteriores, y los clasifica para los agentes del Service desk. Esto elimina la tarea rutinaria de clasificación de tickets ejecutada por los agentes.
Resolución automática de tickets
Las tecnologías impulsadas por IA responden a las solicitudes de los usuarios finales con soluciones en tiempo real sin ningún tipo de intervención humana. Buscan soluciones en la base de conocimientos. Si no hay soluciones disponibles, sugieren soluciones dese la nube y crean nuevos artículos que pueden almacenarse en el repositorio.
Aprobación automática para elementos de servicio
Cuando los usuarios finales hacen cualquier solicitud de servicio, el aprendizaje automático verifica automáticamente la disponibilidad del elemento de servicio sin ningún tipo de intervención humana. La aprobación se maneja basándose en su prioridad, historial pasado e impacto del elemento solicitado.
IA y gerencia
Toma de decisiones estratégicas
El análisis predictivo analiza los resultados anteriores y hace pronósticos para renglones como los ingresos, la satisfacción del cliente y la planificación de recursos. Esto ayuda a la gerencia a tomar decisiones informadas mediante el pronóstico presupuestario y la gestión de gastos. También brinda información útil acerca del desempeño de los agentes y del Service desk.
Predicción de infracciones a contratos / SLA
Basándose en las tendencias anteriores, cualquier futura infracción de un SLA se puede identificar y notificar al agente adecuado. Esto se hace dependiendo del volumen de tickets, la carga laboral estacional, las fallas en la infraestructura y la emisión de recursos. También ayuda a cumplir con los acuerdos contractuales, y a que los problemas de los clientes se resuelven a tiempo.
Optimización de la carga laboral
Los agentes del Service desk emplean la mayor parte de su tiempo en la clasificación y asignación de tickets. Las tecnologías de IA se ocupan de identificar a los grupos y agentes adecuados. También sugieren estrategias para la gestión de la contratación de personal basándose en la carga laboral y en la planificación de recursos a futuro.
Evaluación del grado de preparación para la IA
