Especialistas digitales en clasificación de entradas
Todos los equipos de TI saben cómo va esto.
Llega una incidencia, pero antes de que nadie se ponga a solucionarla, empieza el verdadero trabajo:
- ¿Es muy urgente?
- ¿De qué tipo de problema estamos hablando?
- ¿Quién es la persona adecuada para encargarse de ello?
- ¿Tienen suficiente ancho de banda en este momento?
Esto es lo que se conoce como «clasificación de incidencias», y está agotando tus recursos de forma imperceptible. 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 SLA
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 las incidencias se gestionara de forma automática?
Con tecnología de Kaseya Intelligence, nuestro nuevo servicio «Digital Specialists for Ticket Triage» utiliza IA con capacidad de agencia para automatizar las tareas manuales que ralentizan 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 las incidencias 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, tu equipo dedica menos tiempo a organizar el trabajo y más tiempo a resolver problemas, lo que se traduce en una mayor eficiencia y una mejor prestación del servicio.
Comentarios de los socios del programa de 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 han dicho:
«En la actualidad, entre el 20 % y el 30 % de nuestras incidencias no están clasificadas correctamente, lo que genera problemas posteriores, como inexactitudes 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 de Advisor ICT
«En tan solo dos semanas desde su implantación, hemos observado una reducción del 90 % en el tiempo medio de asignación».— Gonzalo Carrilo, director sénior de Managed Services, Kaseya
«En el plazo de una semana, estamos observando una precisión de alrededor del 98 % en la clasificación de incidencias y subincidencias, lo que reduce drásticamente la necesidad de revisión manual».— Kim Drumm, directora de Gestión de Procesos Empresariales, Vitis Technologies
Estos primeros resultados ponen de manifiesto lo que se puede conseguir 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 tu empresa.
Cómo la clasificación inteligente transforma la prestación de servicios
El impacto de los especialistas digitales en la clasificación de incidencias se aprecia 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 las incidencias
Hoy en día, la mayoría de las incidencias de Kaseya Help Desk 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 que sea necesaria ninguna intervención humana. Esto no solo reduce la carga de trabajo manual, sino que también reduce significativamente 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, al mismo tiempo, elimina el «rebote» de los tickets, en el que la reasignación puede suponer un retraso de hasta 20 minutos por ticket. El resultado son resoluciones más rápidas y una experiencia más fluida tanto para los técnicos como para tus 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 de categorización de alrededor del 98 %.
Este nivel de precisión garantiza que las incidencias no solo se clasifiquen, sino que se clasifiquen correctamente, lo que sienta las bases para una mejor gestión de las incidencias y una resolución más rápida.
Sencillez operativa 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 «Nivel 1», «NOC» y «Aprovisionamiento», los tickets se asignan desde el principio en función de las competencias y las responsabilidades de cada uno. Esto establece una responsabilidad clara 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 entradas, con tecnología de Kaseya Intelligence
A menudo se confunde el triaje con una simple automatización. Pero 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 IA.
En su núcleo se encuentra una arquitectura de razonamiento híbrida, diseñada para combinar la comprensión del lenguaje de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) con la precisión y la fiabilidad de los sistemas determinísticos.
Cuando una solicitud entra en el sistema, no la gestiona 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. Esta función se basa en un modelo de lenguaje grande (LLM), ya que comprender el contexto requiere una comprensión profunda del lenguaje.
El evaluador de competencias determina los conocimientos y las certificaciones exactos que se necesitan para resolver el problema. Este proceso también se basa en un modelo de lenguaje grande (LLM), ya que la asignación de problemas a competencias depende de una interpretación matizada.
El 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.
Crítica integrada para una mayor precisión
En este sistema también hay un quinto agente, diseñado con un propósito muy diferente: el agente de crítica.
No clasifica ni asigna incidencias. En su lugar, cuestiona las decisiones tomadas por los demás agentes utilizando un modelo independiente.
Si el agente de impacto identifica una incidencia como una interrupción de alta prioridad, el agente de análisis reevalúa 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.
Todos los especialistas digitales siguen un ciclo de vida continuo que consta 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 paso del tiempo, los tickets resueltos se convierten en un conjunto cada vez mayor de información propia. Los conocimientos de tus técnicos quedan integrados en el sistema, lo que mejora 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 materia de IA
La IA solo es tan eficaz como los datos en los que se basa. Cuando los datos están limpios y estructurados, la automatización es 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 modelo mental sobre 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 sirven para garantizar que las entradas lleguen a quien les corresponde
- Competencias
Una asignación precisa de las competencias es lo que permite una verdadera correspondencia entre las competencias y el trabajo. Puede documentar de forma explícita las competencias 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 competencias 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, la clasificación de pacientes deja de ser un proceso reactivo y pasa a ser 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.
- Se acabaron las dudas sobre las prioridades.
- Se acabó el ir y venir de las entradas entre equipos.
- Se acabó el 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 escalable.
¿Estás listo para verlo en acción? Solicita una demostración hoy mismo y comprueba lo sencillo que puede ser clasificar los tickets.
