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Sin duda, la IA es el tema de conversación en este momento. ¡Y sí, hay algo de expectación alrededor de ella también 😉 Con este blog, quiero desmitificar la IA y discutir cómo puede ayudar concretamente al soporte de TI en su exigente trabajo diario.
Comenzando con el problema
Empecemos por enmarcar el problema que estamos tratando de abordar con la IA.
Cuando nos encontramos con diferentes equipos de Service Desk y TI, generalmente escuchamos un mensaje bastante consistente:
- La carga de trabajo de soporte de TI están aumentando.
- La complejidad de los contactos al Service Desk está en aumento.
- La infraestructura y el número de servicios están creciendo, junto con las dependencias entre ellos.
Así que el trabajo del equipo de Soporte de TI se está volviendo más difícil día a día.
Al mismo tiempo, las estadísticas indican que la automatización no ha podido mantener el ritmo y proporcionar la ayuda tan necesaria.
En promedio, más del 80% de los contactos aún requieren trabajo manual por parte de un agente. Una gran parte de estos contactos, más del 40%, llegan a través de canales como el correo electrónico y la atención telefónica.
Todo esto ha llevado a un aumento de más del 20% en el coste por contacto por agente en los últimos tres años.
Sentimos que esto no es sostenible. ¿Cómo podemos cambiar esta situación y ayudar al Soporte de TI a trabajar de manera más inteligente?
Cómo puede la IA ayudar al Soporte de TI a trabajar de manera más eficiente
No creemos que mejorar la productividad sea una tarea mágica. En realidad, el soporte de TI realiza muchas pequeñas tareas, la mayoría de las cuales todavía dependen en gran medida de las acciones humanas. Esto implica que:
La IA debe integrarse en aquellas áreas donde se está llevando a cabo el verdadero trabajo
Queremos que la IA esté disponible cuando y donde se necesite, centrándose en la tareas específicas. Además, queremos que sirva para múltiples roles en toda la organización.
Veamos algunos ejemplos concretos:
#1 Imagina que eres un empleado que necesita actualizar tu tarjeta de impuestos.
No muchos empleados recuerdan el procedimiento de memoria. En lugar de intentar llamar a alguien o buscar instrucciones a través de una infinidad de páginas web y enlaces, el empleado puede simplemente preguntar al asistente de IA qué hacer, en un lenguaje sencillo. La IA reconocerá la intención y comenzará a guiar al empleado con instrucciones claras sobre cómo actualizar la tarjeta de impuestos. Esto reduce los contactos con los equipos de soporte, lo que a su vez ayuda a solucionar el problema de productividad que describimos anteriormente.
#2 O imagina que eres un agente que trabaja en la primera línea del Service Desk y lidia con volúmenes altos de tickets a diario.
Cuando visitamos diferentes service desks, llama la atención ver cuánto tiempo pasan los agentes de primera línea simplemente escribiendo correos electrónicos. Este es un caso de uso ideal para la IA, que puede servir como un par adicional de manos para manejar correos electrónicos. La IA puede generar respuestas automáticamente, lo cual es una herramienta de productividad muy útil, por ejemplo, para las primeras respuestas o actualizaciones de estado. También puede completar y corregir correos electrónicos escritos por los agentes, lo cual es un ahorro de tiempo y un impulso de calidad para toda la correspondencia por correo electrónico.
La propuesta de Efecte se llama Effie AI. Effie AI es un nuevo tipo de asistente personal basado en la inteligencia artificial que te conoce y puede ayudarte en diversas tareas cotidianas. En resumen, te ayuda a trabajar de forma más inteligente. Además de estos dos ejemplos, Effie AI también puede ayudar en otras tareas cotidianas importantes, como la resolución de incidencias y las conversaciones de chat en directo.
El humano sigue teniendo el control
Muchos modelos de IA, y especialmente los nuevos modelos de lenguaje, son efectivamente cajas negras. Los usuarios no pueden entender realmente cómo y por qué la IA generó el resultado.
Por eso creemos:
Es fundamental proporcionar mecanismos para que los usuarios sigan teniendo el control y decidan cuándo y dónde aplicar la asistencia de la IA.
Con Effie AI, los administradores tienen la capacidad de determinar qué datos son accesibles para el modelo de IA. En función de esta configuración, los agentes pueden especificar qué atributos de contexto específicos (como el ID del ticket, estado, tipo de dispositivo, etc.) se comparten con el modelo de IA en cada tarea, con la exclusión predeterminada de cualquier dato personal. De esta forma, ningún contenido generado por la IA se transmite sin que un ser humano lo haya validado y aprobado previamente.
Por eso, en Efecte también hemos comenzado a implementar más transparencia en nuestros propios modelos de IA, como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) que impulsa la función de chatbot de Effie AI. Con ese modelo, el administrador puede ver el flujo de decisiones dentro de la IA. Esto proporciona una transparencia única, que creemos es uno de los elementos clave para el éxito futuro de la IA.
¿El usuario necesita saber cómo se comporta la IA?
Esto también plantea la pregunta: ¿los usuarios realmente necesitan saber cómo se comporta la IA? Creo que la respuesta es sí y no.
Sí, la IA es una de las nuevas habilidades ciudadanas para el futuro, y los usuarios necesitan comprender las limitaciones y riesgos de la IA. Deben ser conscientes de que la IA puede y va a cometer errores. Y aunque es realmente buena en ciertas tareas, no siempre es la solución adecuada para todos los problemas. Como proveedores de soluciones, también tenemos la responsabilidad de explicar las limitaciones y riesgos de la IA en nuestro software.
Al mismo tiempo, no, los usuarios no necesitan conocer los detalles de un modelo de IA para beneficiarse de él.
El uso de funciones impulsadas por la IA debe ser muy fácil. Hablamos del principio de diseño de la IA con un solo clic.
La meta es garantizar que los usuarios no requieran formación especializada o conocimientos sobre temas como redes neuronales o comandos de modelo para poder utilizarlo. Esto representa la única manera de fomentar una adopción generalizada y obtener beneficios a gran escala.
¿Es esto simplemente ChatGPT con un nombre diferente?
Dado que muchos usuarios ya están familiarizados con el producto ChatGPT de OpenAI, a menudo nos preguntan si podemos simplemente utilizarlo para apoyar el trabajo de TI. Aunque algunas de las características de Effie AI utilizan un modelo de lenguaje similar al de ChatGPT, también existen características y valores únicos que se pueden obtener con una IA diseñada específicamente para la Gestión de Servicios.
En primer lugar, las respuestas de Effie AI están contextualizadas según la situación de soporte de TI y el usuario en cuestión. Mientras que ChatGPT por sí solo proporciona respuestas genéricas, Effie puede ofrecer respuestas más personalizadas, precisas y situacionales. Esto es posible mediante la combinación de datos locales y contextuales de la plataforma de Efecte (como la descripción del ticket, historial de conversaciones, servicios afectados y tipo/modelo de dispositivo en cuestión) con la capacidad del modelo de lenguaje para crear respuestas.
En segundo lugar, Effie AI ofrece una experiencia de usuario sin interrupciones para tareas específicas de soporte de TI. Con Effie AI, los usuarios no necesitan cambiar de contexto entre diferentes herramientas (con inicios de sesión separados, copiar y pegar, etc.). Effie AI ya se encuentra donde se realiza el trabajo, es decir, directamente en la herramienta que los agentes utilizan para el soporte de TI. Puede utilizarse como parte del flujo de trabajo natural y, cuando se necesita, literalmente con un solo clic.
IA on your terms
También es importante reconocer que las organizaciones tienen preocupaciones sobre dónde residen sus datos cuando utilizan IA. Muchas organizaciones también tienen restricciones regulatorias relacionadas con esto.
Por eso, uno de nuestros principios de diseño fundamentales ha sido permitir a las organizaciones ejecutar la IA localmente. En la práctica, esto significa cualquier centro de datos que elija el cliente, aunque hay ciertos requisitos de capacidad de procesamiento, especialmente para las características de IA impulsadas por Modelos de Lenguaje Grande.
Con el modelo local, las organizaciones pueden implementar una IA más segura con control sobre dónde residen y se procesan los datos.
Effie AI de Efecte funciona con dos tipos principales de modelos: IA Generativa y modelos de IA de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP).
El modelo de IA Generativa es bueno para crear contenido nuevo basado en patrones aprendidos. Proporciona un motor óptimo para características como Effie AI Email y Chat. Iniciamos nuestro camino utilizando el modelo GPT de OpenAI, pero también hemos estado probando nuestro propio modelo basado en código abierto. Esto permitirá a nuestros clientes ejecutar características de Effie que requieren IA Generativa localmente*, sin que los datos vayan a OpenAI u otros modelos proporcionados por proveedores (*primer PoC durante el cuarto trimestre).
El modelo de IA NLP, por otro lado, es bueno clasificando intenciones y sentimientos y decidiendo cómo responder en función de categorías predefinidas. Esto lo convierte en una excelente opción para características como Effie AI Chatbot. Aquí utilizamos nuestro propio modelo de NLP, que ya puede funcionar en entornos locales hoy en día.
Espero que te haya gustado este blog. Si estás interesado en hablar más y saber cómo empezar, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.
Escrito por - Efecte