Mejora la experiencia con la clasificación de tickets de TI con IA
Mejora la experiencia del cliente con la clasificación de tickets de TI con IA

Mejora la experiencia con la clasificación de tickets de TI con IA

La resolución de tickets de TI es fundamental para ofrecer una correcta atención al cliente. Sin embargo, el problema de gestionar las solicitudes de servicio de forma manual, además de los problemas como la falta de personal experto, o la gran cantidad de solicitudes que se generan y acumulan, puede desencadenar en clientes insatisfechos y/o reducir la retención de clientes. En este post exploramos cómo la automatización de Tickets de TI combinado con tecnologías como la Inteligencias Artificial (IA) y Machine Learning (ML) puede ayudarnos a mejorar la experiencia de los clientes.

Resolver tickets de TI lleva mucho tiempo y es costoso, pero es esencial para brindar servicios de TI a empleados y clientes. Las empresas deben proporcionar TI como un servicio para mejorar la eficiencia operativa, reducir costos, promover la transparencia y garantizar la responsabilidad de las operaciones.

Las organizaciones encuentran que implementar la gestión avanzada de servicios de TI (ITSM) puede ser un desafío. Los obstáculos más comunes para implementar ITSM son las ineficiencias que acompañan a la clasificación manual de tickets y los largos tiempos de resolución. Cuando la respuesta de TI es lenta e ineficiente, puede resultar en una alta rotación de clientes y pérdida de ingresos. Por tal motivo, cada día más organizaciones están adoptando inteligencia artificial y aprendizaje automático (AI/ML) para automatizar la emisión de tickets de ITSM a fin de seguir siendo competitivas.

El problema de la clasificación manual de tickets de TI

Antes de profundizar en nuevas estrategias de ITSM, consideremos cómo funciona el proceso manual en la actualidad.
Este es un ejemplo clásico: un usuario final llama al departamento de TI para restaurar el acceso a una cuenta. El usuario completa una solicitud en un formulario en línea que activa un flujo de trabajo en un chatbot y genera un ticket. Luego, ese ticket se coloca en una cola organizada por importancia y prioridad, esperando su turno para ser atendido.

El proceso parece simple y eficiente en papel, y puede ser adecuado si el equipo de soporte de TI solo recibe una cantidad manejable de tickets cada semana. A medida que crece el número de tickets, los procesos manuales se desmoronan. Cuando tiene que comenzar a procesar miles de tickets, el equipo de soporte no puede leer, etiquetar y enrutarlos tan rápido como debería. Entonces comienzan a acumularse poco a poco generando largas demoras, y… no queremos eso.

Principales problemas en los procesos de tickets de TI

La verdad es que los sistemas de emisión de tickets manuales o incluso parcialmente automatizados son lentos, ineficientes y propensos a errores. Cuanto más tiempo persista el problema de la clasificación manual de los tickets, mayor será el problema por varias razones:

  • Tiempos de espera más largos erosionan la satisfacción del cliente. Según el Índice de satisfacción del cliente estadounidense (ACSI), los tiempos de espera del servicio se encuentran entre los principales factores que afectan la satisfacción del cliente.
  • Retrasos en los tickets debido al procesamiento manual dan como resultado cuellos de botella operativos que se traducen en más gastos generales, mayores costos de mano de obra y menor productividad.
  • Los procesos de tickets manuales tienen una tasa de error más alta que puede alejar a los empleados y clientes de buscar soporte de TI.

Con la adopción de procesos de ITSM automatizados se solucionan estos problemas al eliminar los retrasos y errores manuales del flujo de trabajo de clasificación de tickets.

Uso de AI/ML para automatizar la clasificación de tickets

Las aplicaciones de AI/ML en los flujos de trabajo de ITSM ahorran tiempo y dinero al hacer que los procesos sean más eficientes y precisos. También están eliminando los errores que retrasan el procesamiento de tickets. Considera lo que sucede cuando tu equipo de TI debe lidiar con más tickets, y muchos de esos tickets se clasifican incorrectamente debido a autoinformes inexactos. Esto hace que el procesamiento manual sea un verdadero dolor de cabeza:

  1. Los boletos mal categorizados se manejan incorrectamente en la línea, lo que crea demoras y afecta a todas las partes.
  2. La recategorización manual de tickets requiere tiempo y recursos adicionales, es decir, agrega gastos generales.
  3. La eficiencia se deteriora, lo que dificulta atender las solicitudes urgentes y retrasa otras solicitudes.

Incluso si tu sistema de emisión de tickets tiene una automatización parcial y una interfaz de usuario bien diseñada para el autoservicio, aún no eliminas todos los errores. Aún debes tener en cuenta el factor humano.

Las ventajas del uso de AI/ML

El uso de AI/ML para automatizar ITSM puede compensar las deficiencias ocasionadas por errores humanos. Por ejemplo, el aprendizaje automático se puede entrenar para mejorar la clasificación de tickets mediante un enfoque humano en el circuito (HITL). Los tickets con una etiqueta de baja precisión se pueden revisar manualmente. Una vez que se etiquetan correctamente, el modelo de aprendizaje automático recopila esos datos y los usa para volver a entrenar y mejorar el procesamiento.

Automatizar la selección de tickets con AI/ML puede eliminar virtualmente los procesos manuales por completo. Los boletos se pueden etiquetar y enrutar automáticamente. Los tickets también se pueden resolver mediante modelos ML que aplican respuestas de un conjunto de opciones preprogramadas o respuestas generadas automáticamente creadas por procesamiento de lenguaje natural (NLP). Un sistema ITSM automatizado puede responder a un ticket de usuario en segundos.

La automatización mejora la satisfacción del cliente

La IA y el aprendizaje automático pueden automatizar múltiples tipos de operaciones. Sin embargo, para que la IA funcione, los datos deben ser fácilmente accesibles para la capacitación en aprendizaje automático y la información analítica. También debes capacitar a tu fuerza de trabajo. Una vez que comiences a usar AI/ML para automatizar los flujos de trabajo, obtendrás beneficios adicionales, como operaciones más eficientes, mayor productividad y costos generales reducidos.

Cuando se trata de la clasificación de tickets, el uso de AI/ML para mejorar o elimina los procesos manuales puede reducir drásticamente los tiempos de resolución de tickets y mejorar la satisfacción del cliente, minimizando la rotación y reduciendo los costos. La IA está demostrando ser una tecnología poderosa que está cambiando la forma en que abordamos ITSM. Los clientes esperan un servicio superior, incluida la resolución rápida de tickets. La única forma de cumplir con esas expectativas es con una entrega rápida, a escala y de extremo a extremo de servicios de TI impulsados ​​por AI/ML.

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