Todos los equipos de TI saben cómo va esto.
Llega una incidencia, pero antes de que nadie se ponga a resolverla, empieza el verdadero trabajo:
- ¿Es muy urgente?
- ¿De qué tipo de problema estamos hablando?
- ¿Quién es la persona adecuada para encargarse de ello?
- ¿Tienen capacidad suficiente en este momento?
Esto es lo que se conoce como «clasificación de incidencias», y está agotando silenciosamente tus recursos. De hecho, muchos equipos de TI no se dan cuenta de cuánto tiempo les lleva esto. Tus técnicos dedican hasta un 20-30 % de su tiempo no a resolver problemas, sino a organizarlos.
Están atascados entre la maleza:
- Evaluación de los niveles de prioridad
- Clasificación de los problemas
- Determinación de la titularidad
- Comparación de las cargas de trabajo con la capacidad
No hay duda de que se trata de una labor esencial, pero no es el trabajo que deberían estar realizando tus mejores empleados, y a medida que aumenta el volumen de incidencias, esto se convierte en un cuello de botella.
- Los tiempos de respuesta se ralentizan
- El enrutamiento deja de ser coherente
- Los técnicos se ven desbordados por las tareas administrativas
- No se cumplen los acuerdos de nivel de servicio
Lo que comienza como un proceso necesario se convierte rápidamente en un obstáculo para el crecimiento, lo que limita la eficiencia y la escalabilidad de tu equipo y, en última instancia, la calidad del servicio que prestas.
Presentamos a los especialistas digitales en clasificación de tickets
¿Y si la clasificación de los tickets se gestionara automáticamente?
Desarrollado por Kaseya Intelligence, nuestros nuevos especialistas digitales para la clasificación de tickets utilizan IA con capacidad de actuación para automatizar el trabajo manual que ralentiza tu servicio de asistencia técnica.
En segundo plano, realiza de forma inteligente:
- Clasifica la prioridad de los tickets en función de la urgencia contextual y la gravedad del impacto
- Identifica con precisión el tipo de incidencia y la subincidencia utilizando señales contextuales
- Determina los conocimientos especializados necesarios y asigna los tickets al perfil de competencias adecuado
- Asigna los tickets al técnico más adecuado en función de la carga de trabajo y la disponibilidad
Cada ticket se evalúa, se asigna y se gestiona de forma autónoma, lo que elimina la necesidad de intervención manual y reduce los retrasos. Como resultado, su equipo dedica menos tiempo a organizar el trabajo y más a resolver problemas, lo que se traduce en una mayor eficiencia y una mejor prestación del servicio.
Comentarios de los socios del acceso anticipado y resultados esperados
En marzo, pusimos a prueba esta funcionalidad con un lanzamiento preliminar entre más de 25 socios, junto con los equipos internos de asistencia técnica y del centro de operaciones de red (NOC) de Kaseya.
Los resultados ya apuntan a un cambio significativo en el funcionamiento de los centros de atención al cliente. Esto es lo que nos han contado:
«En la actualidad, entre el 20 % y el 30 % de nuestras incidencias no están clasificadas correctamente, lo que genera problemas posteriores, como errores en la facturación. Por lo que estamos observando en las primeras pruebas, los especialistas digitales en clasificación de incidencias podrían eliminar hasta el 80 % de esos errores». — Koos Ligtenberg, director de la unidad de negocio, Advisor ICT
«En tan solo dos semanas desde la implementación, hemos observado una reducción del 90 % en el tiempo medio de asignación». — Gonzalo Carrilo, director sénior de Managed Services, Kaseya
«En tan solo una semana, estamos observando una precisión de alrededor del 98 % en la clasificación de incidencias y subincidencias, lo que reduce drásticamente la necesidad de revisiones manuales». — Kim Drumm, directora de Gestión de Procesos Empresariales, Vitis Technologies
Estos primeros resultados ponen de manifiesto lo que se puede lograr cuando la clasificación de casos deja de ser un cuello de botella para convertirse en un proceso inteligente y totalmente automatizado que se adapta al crecimiento de su empresa.
Cómo la clasificación inteligente transforma la prestación de servicios
El impacto de los especialistas digitales en la clasificación de incidencias se nota en todas las fases del ciclo de vida de las incidencias, desde su recepción hasta su resolución, lo que se traduce en mejoras cuantificables en cuanto a rapidez, precisión y eficiencia.
Gestión y clasificación más eficientes de los tickets
Hoy en día, la mayoría de Help Desk de Kaseya se reciben por correo electrónico, lo que requiere un esfuerzo manual para interpretar y clasificar cada solicitud. Con Digital Specialists, ese proceso se vuelve instantáneo.
Los tickets se clasifican automáticamente en el momento en que se crean, sin necesidad de intervención humana. Esto no solo reduce la carga de trabajo manual, sino que también reduce considerablemente el tiempo medio hasta la asignación (MTTA).
Distribución basada en las competencias en lugar del orden de llegada
La asignación tradicional de incidencias suele dar prioridad a la disponibilidad frente a la experiencia, lo que genera ineficiencias y traspasos innecesarios. Los especialistas digitales para la clasificación de incidencias cambian esta situación al distribuir las incidencias en función de las competencias del técnico, su carga de trabajo y su idoneidad para resolver el problema.
Este cambio permite aumentar las tasas de resolución en el primer contacto (FCR) y elimina el «rebote» de los tickets, ya que la reasignación puede suponer un retraso de hasta 20 minutos por ticket. El resultado es una resolución más rápida y una experiencia más fluida tanto para los técnicos como para sus clientes.
Precisión gracias a una clasificación detallada
Los primeros comentarios de Kim Drumm y su equipo de Vitis Technologies ponen de relieve la importancia de ir más allá de una clasificación superficial. Al identificar con precisión tanto el tipo de incidencia como el subtipo, el sistema alcanza actualmente una precisión en la clasificación de alrededor del 98 %.
Este nivel de precisión garantiza que los tickets no solo se clasifiquen, sino que se clasifiquen correctamente, lo que sienta las bases para una mejor distribución y una resolución más rápida.
Facilidad de uso gracias a las colas estructuradas
Otra idea clave del equipo de Kim Drumm es la importancia de adaptar los flujos de trabajo a funciones claramente definidas mediante colas estructuradas.
Con las colas basadas en funciones, como las de Nivel 1, NOC y Aprovisionamiento, los tickets se asignan desde el principio en función de las competencias y las responsabilidades. Esto garantiza una clara atribución de responsabilidades a lo largo de todo el ciclo de vida del ticket, lo que reduce la confusión, mejora la rendición de cuentas y permite a los equipos trabajar con mayor coherencia y control.
Especialistas digitales en clasificación de incidencias, con tecnología de Kaseya Intelligence
A menudo se confunde el triaje con una simple automatización. No lo es.
Lo que impulsa a Digital Specialists es una combinación estrechamente integrada de Kaseya Intelligence, datos, gobernanza y orquestación, que funcionan conjuntamente como un único sistema. El resultado es algo fundamentalmente diferente de las herramientas tradicionales de inteligencia artificial.
En el núcleo se encuentra una arquitectura de razonamiento híbrido, diseñada para combinar la comprensión del lenguaje de los grandes modelos lingüísticos (LLM) con la precisión y la fiabilidad de los sistemas determinísticos.
Cuando una solicitud entra en el sistema, no es gestionada por un único modelo. En su lugar, recorre una red de razonamiento —una red coordinada de agentes especializados, cada uno de los cuales se encarga de una decisión concreta—.
Dos de estos agentes se basan en modelos de lenguaje grande (LLM), en los que la interpretación del lenguaje y el contexto es fundamental. Los otros dos son determinísticos, lo que garantiza que los cálculos y las decisiones basadas en datos sigan siendo precisos y predecibles.
El Impact Agent evalúa la prioridad, el tipo de incidencia, el subtipo y la gravedad, imitando el criterio que aplica un técnico al leer un ticket. Esto se basa en un modelo de lenguaje grande (LLM), ya que comprender el contexto requiere un profundo conocimiento del lenguaje.
El evaluador de competencias determina los conocimientos y las certificaciones exactos que se necesitan para resolver el problema. Esto también se basa en el modelo LLM, ya que la asignación de problemas a competencias depende de una interpretación matizada.
Smart Assigner clasifica a los técnicos disponibles en función de la adecuación de sus competencias, sus certificaciones y su rendimiento anterior. Se trata de un proceso determinista, ya que la clasificación se basa en cálculos matemáticos y debe ser coherente y fiable.
El Planificador de capacidad comprueba la disponibilidad en tiempo real, teniendo en cuenta los horarios, las zonas horarias y la carga de trabajo. Además, se trata de un proceso determinista, ya que la disponibilidad es cuantificable y no debe basarse en aproximaciones.
Cuatro agentes. Dos enfoques distintos. Una decisión coordinada.
Función de corrección integrada para una mayor precisión
En este sistema hay también un quinto agente, diseñado con un propósito muy diferente: el agente de crítica.
No clasifica ni asigna tickets. En su lugar, cuestiona las decisiones tomadas por los demás agentes utilizando un modelo independiente.
Si el agente de impacto identifica un ticket como una interrupción de alta prioridad, el agente de análisis revisa esa conclusión, cuestionando las señales, las suposiciones y las posibles lagunas. Esta diversidad deliberada de modelos garantiza que las decisiones no se vean sesgadas por los mismos prejuicios o puntos ciegos.
El resultado es un sistema en el que cada decisión se valida antes de pasar a la acción, lo que contribuye a mejorar la precisión de la producción.
Un sistema que aprende con cada ticket
Lo que realmente distingue a esta arquitectura no es solo cómo toma decisiones, sino cómo mejora con el tiempo.
Todo especialista digital sigue un ciclo de vida continuo de tres fases: aprendizaje, clasificación y revisión.
El «triaje» es donde se toman las decisiones.
«Revisión» es la capa de confianza, en la que los técnicos pueden aceptar, rechazar o ajustar las recomendaciones.
«Aprender» es donde el sistema evoluciona.
Cada ticket resuelto se integra en Kaseya Intelligence. El sistema registra las acciones realizadas, identifica las competencias utilizadas e incorpora esa información al modelo de razonamiento.
Con el tiempo, los tickets resueltos se convierten en un conjunto cada vez mayor de información propia. Los conocimientos de tus técnicos se integran en el sistema, mejorando continuamente su precisión y relevancia.
No se trata de una IA genérica entrenada con datos públicos. Es una capa de inteligencia dinámica exclusiva de tu MSP que se vuelve más inteligente con cada ticket resuelto.
Y eso genera una ventaja duradera. Aunque otros puedan intentar imitar la tecnología, no pueden imitar los datos, el contexto y la experiencia que tu sistema acumula con el tiempo.
Los datos son la base de unos resultados excelentes en inteligencia artificial
La IA es tan eficaz como los datos en los que se basa. Cuando los datos están limpios y estructurados, la automatización se vuelve más rápida, más precisa y más fiable. Cuando son incoherentes o poco claros, incluso los mejores sistemas se ralentizan.
En lo que respecta a la clasificación de incidencias, esto es más importante de lo que la mayoría cree. La forma en que tu equipo cree que funciona no siempre coincide con lo que reflejan los datos. Para que la IA se pueda ampliar de forma eficaz, tu modelo de datos debe ajustarse a tu visión de cómo debería fluir el trabajo.
Estas son las áreas clave que todo servicio de asistencia técnica debería evaluar:
- Prioridades
- Tipos de temas y subtemas con taxonomía contextual
- Las colas ayudan a garantizar que las entradas lleguen a quien les corresponde
de competencias: una asignación precisa de competencias es lo que permite una verdadera adecuación entre las competencias y el trabajo. Puede documentar de forma explícita las habilidades de sus técnicos basándose en lo que sabe sobre su equipo o deducirlas a partir de los datos históricos de los tickets y las resoluciones anteriores. También puede aprovechar un sistema seleccionado de 250 habilidades predefinidas, estandarizadas según la Biblioteca de Infraestructura de Tecnologías de la Información (ITIL), la gestión de servicios de TI (ITSM) y las operaciones de MSP. En conjunto, esto crea una base fiable para asignar siempre el trabajo adecuado al técnico adecuado.- Contenido de la entrada
Los detalles de los tickets actúan como puntos de referencia semánticos, aportando contexto y significado a los patrones de los datos. Cuanto más completa y coherente sea esta información, más eficazmente podrá la IA interpretarla y actuar en consecuencia.
Cuando todos estos elementos se combinan, el triaje deja de ser una medida reactiva y se convierte en un proceso inteligente, escalable y siempre fiable.
Redefiniendo la clasificación de incidencias para los MSP modernos
Lo que antes llevaba varios minutos por ticket, ahora se hace en segundos, sin aumentar la carga de trabajo de tu equipo.
- No hay que volver a cuestionar las prioridades.
- Se acabó el ir y venir de los pases entre equipos.
- Ya no tendrás que sobrecargar de trabajo a tus mejores técnicos.
En cambio, cada solicitud se deriva automáticamente a la persona adecuada en el momento oportuno, en función del contexto real, las competencias y la disponibilidad.
Así es como se presta un servicio eficiente y adaptable.
¿Listo para verlo en acción? Solicita una demostración hoy mismo y comprueba lo fácil que puede ser la clasificación de tickets.
