¿Qué es una mesa de ayuda con IA?

Una mesa de ayuda con IA es un service desk que incorpora inteligencia artificial para automatizar tareas, mejorar los tiempos de respuesta y optimizar la atención al usuario.

Entonces, ¿cómo se utiliza la IA en los servicios de IT? Puede utilizarse para automatizar la clasificación de tickets, brindar soporte mediante chatbots, sugerir artículos relevantes de la base de conocimientos, detectar anomalías y analizar tendencias para la resolución proactiva de problemas.

Muchos se han preguntado: ¿Reemplazará la IA al help desk? Si bien la IA mejora significativamente la eficiencia al gestionar consultas rutinarias y automatizar procesos repetitivos, los problemas complejos aún requieren experiencia humana.

En lugar de reemplazar a los agentes del service desk, la IA trabaja con ellos, mejorando la productividad y la calidad general del servicio.

5 beneficios de implementar un IA help desk

Las organizaciones se encuentran bajo una presión cada vez mayor para seguir ofreciendo experiencias de soporte fluidas y eficientes para mantenerse competitivas.

Optimizar el servicio de asistencia con IA ofrece una solución a este desafío, ya que puede ayudar a agilizar las operaciones de soporte, mejorar la productividad de los agentes y la satisfacción del cliente.

A continuación, se presentan cinco ventajas clave que hacen de la IA una valiosa incorporación a cualquier servicio de asistencia:

1. Soporte más rápido y personalizado

La IA acelera los tiempos de respuesta al automatizar consultas comunes y brindar soluciones instantáneas basadas en datos históricos. Los agentes virtuales pueden analizar interacciones pasadas para adaptar las respuestas, lo que hace que el soporte sea más relevante y eficiente.

2. Mayor eficiencia sin carga de trabajo adicional

Según una encuesta, el 72 % de las empresas tech ya cuentan con agentes de IA implementados y reportan altos niveles de éxito. Los bots con IA pueden gestionar grandes volúmenes de tickets a la vez, lo que permite a los equipos de soporte centrarse en casos complejos. La categorización automatizada y el enrutamiento inteligente garantizan que los tickets lleguen al agente adecuado más rápidamente, reduciendo los retrasos.

3. Más tiempo para que los agentes aporten valor

En lugar de dedicar tiempo a tareas repetitivas, los agentes pueden centrarse en resolver problemas que requieren pensamiento crítico y un enfoque humano. La IA se encarga de las consultas de rutina, la asignación de tickets y la resolución de problemas comunes, lo que permite a los equipos de soporte contribuir de forma más significativa.

4. Disponibilidad de soporte 24/7

La IA permite un soporte las 24 horas sin el coste de contratar personal en varios turnos. Esto es especialmente valioso para organizaciones globales con clientes en diferentes zonas horarias. La IA puede gestionar consultas básicas fuera del horario laboral y tareas rutinarias sencillas cuando los agentes humanos no están disponibles.

5. Toma de decisiones más inteligente

La IA analiza patrones en los datos de los tickets para detectar problemas recurrentes, predecir interrupciones del servicio y recomendar soluciones. Con la información obtenida por la IA, las empresas pueden mejorar proactivamente sus procesos de soporte en lugar de reaccionar a los problemas a medida que surgen.

Por ejemplo, la IA puede rastrear las tendencias estacionales de soporte y predecir los próximos picos de volumen, lo que permite a las organizaciones abordar proactivamente los problemas comunes antes de generar tickets.

¿Cómo funciona un help desk con IA?

Un help desk con IA generativa funciona mediante modelos de lenguaje extenso (LLM), como GPT, para comprender y responder a las consultas de los clientes de forma conversacional. Cuando un usuario presenta una pregunta o presenta un problema, la IA interpreta el lenguaje natural, extrae la intención y accede a la información relevante de bases de datos y documentación conectadas.

El sistema genera una respuesta para abordar el problema específico. Para problemas comunes, la IA puede proporcionar soluciones completas de inmediato, mientras que para problemas más complejos, puede ofrecer pasos iniciales de resolución de problemas antes de escalar a agentes humanos.

Además de gestionar tickets individuales, la IA también puede analizar patrones en datos históricos de soporte, identificando problemas comunes, tendencias estacionales y problemas recurrentes.

A lo largo de estos procesos, la IA puede aprender de las interacciones y mejorar sus respuestas con el tiempo. En segundo plano, el sistema emplea medidas de protección de datos como el cifrado y la anonimización para mantener la seguridad, a la vez que aprovecha los datos del usuario para ofrecer un soporte más personalizado.

6 tareas que una mesa de ayuda con IA puede automatizar

Aquí hay siete maneras prácticas de usar la IA en un centro de asistencia.

Soporte de autoservicio: La IA puede utilizarse para responder preguntas frecuentes, proporcionar guías paso a paso para la resolución de problemas y dirigir a los usuarios a los recursos relevantes sin intervención humana.
Gestión del Conocimiento: Algunos casos de uso incluyen la creación automática de documentación a partir de interacciones de soporte exitosas, la actualización de artículos existentes con nueva información y la mejora de la capacidad de búsqueda.
Automatización de la atención al cliente: La IA puede utilizarse para responder a consultas comunes las 24 horas, gestionar problemas técnicos básicos mediante flujos de trabajo guiados y mantener una calidad de servicio constante durante las horas pico.
Procesamiento de tickets: La IA puede analizar las solicitudes entrantes para determinar la urgencia, dirigir los tickets a equipos especializados según el tipo de problema y generar resúmenes concisos que ayudan a los agentes a comprender rápidamente problemas complejos.
Personalización: La IA puede utilizarse para adaptar las respuestas según el historial del cliente, traducir el contenido de soporte a varios idiomas y mantener experiencias consistentes en los diferentes canales de comunicación.

“Recomiendo centrarse en las aplicaciones prácticas. Identifiquen un problema y vean si pueden usar la IA para solucionarlo. Por ejemplo, históricamente buscábamos una manera de reducir el tiempo que un agente tarda en responder un mensaje, pero también de mejorar la calidad de la respuesta. Antes de los LLM no podíamos hacer ambas cosas a la vez, pero ahora implementamos una función que permite a un agente responder rápidamente, con muy baja calidad, y mejorarla automáticamente.”
Daniel Ciolek - Investigación y Desarrollo en InvGate
Episodio 83 de Ticket Volume

Funciones de help desk con IA de InvGate Service Management

InvGate Service Management, a través de su Centro de IA, ofrece las siguientes funciones:

Generación de artículos de conocimiento: En menos de 30 segundos, se genera automáticamente un borrador según la resolución del ticket. Los agentes pueden revisarlo rápidamente, realizar las modificaciones necesarias y enviarlo para su aprobación en unos sencillos pasos.
Sugerencias inteligentes: Ofrece recomendaciones en tiempo real para la gestión de tickets. Analiza los detalles y el historial de los tickets para sugerir al colaborador adecuado y escalamientos oportunos, garantizando una resolución más rápida.
Respuestas mejoradas con IA: Mediante el procesamiento del lenguaje natural, puede analizar el borrador de respuesta del agente y ayudarle a mejorarlo rápidamente con acciones como "mejorar", "acortar" o "expandir".
Resúmenes de tickets con un solo clic: Esta función permite a los agentes generar un breve resumen de las actividades de resolución hasta la fecha. Esto es especialmente útil cuando se necesita colaboración o aprobación, ya que proporciona una visión general rápida del historial y el estado actual del ticket.
Agente virtual: Ofrece asistencia personalizada mediante una interfaz de chat. Basándose en la información de los artículos de conocimiento, ofrece a los clientes soluciones a sus consultas directamente en el chat.
Tickets predictivos: Al identificar patrones y tendencias en los datos de los tickets, la IA puede predecir problemas futuros y alertar a los equipos de IT para que tomen medidas proactivas antes de que escalen, minimizando el tiempo de inactividad y mejorando la prestación general del servicio.
Detección de incidentes graves: Identifica con antelación posibles incidentes graves mediante el análisis de patrones e impacto, lo que permite a los equipos actuar con rapidez y minimizar el tiempo de inactividad.
Detección de problemas comunes: Detecta patrones en tickets relacionados para ayudar a los equipos a identificar las causas raíz antes de que escalen.
Análisis predictivo de riesgos e impacto: Ayuda a identificar tareas de alto riesgo con antelación utilizando datos históricos para predecir el riesgo y el impacto de las solicitudes de cambio. Permite una priorización más inteligente, evita escaladas y garantiza la continuidad del servicio.
Generación de palabras clave: Esta función sugiere palabras clave relevantes al crear tickets, lo que reduce los errores de los usuarios y garantiza que se dirijan a los equipos de soporte adecuados desde el principio.