La oportunidad de automatizar los procesos de rutina dentro del negocio ha sido creada por la tecnología AI. En este artículo, analizaremos los empleados internos y el servicio de TI.
La automatización significa que las numerosas consultas de los usuarios internos enviadas a la mesa de servicios de TI pueden resolverse no por personas sino por máquinas.
Esta sencilla guía le brindará una descripción general de cómo identificar el proceso de rutina en el servicio de TI.
El resultado es simple. Obtendrá una visión general clara de la estructura actual de solicitudes (incidentes) de los usuarios, incluida la siguiente información:
Lista de las consultas más repetidas (rutinarias) Tiempo promedio de punta a punta para resolver consultas rutinarias (el tiempo entre la creación del incidente y su resolución) Tiempo promedio necesario para resolver consultas rutinarias (cuánto tiempo dedica el equipo de la mesa de servicio a resolver una consulta de rutina) El costo promedio para resolver una consulta de rutina (cuánto está pagando la empresa para resolver una consulta de rutina)
Paso 1
Identifique el origen de las consultas y determine el marco de tiempo para el que desea realizar un análisis (es mejor tomar consultas durante al menos seis meses). La fuente puede ser cualquier software de administración de incidentes como ServiceNow o Remedy u otro software.
Paso 2.
Crear una plantilla para el análisis. Puede crear una plantilla de Excel simple. Debe incluir las siguientes columnas: Id. De consulta, Descripción, Fecha y hora de creación, Fecha y hora de resolución, Horas gastadas, Categorías (usar diferentes tipos de categorías le ayudará a administrar los datos, para que también pueda incluirlos).
Paso 3.
Comience a anotar. Puede utilizar un enfoque simple para la anotación y agregar nuevas columnas para el etiquetado de datos. (La primera columna es un Sustantivo, la segunda es un Verbo). Entonces, al final de esta tarea, debe tener un nombre propio y un verbo para cada descripción del incidente. Este es un etiquetado de datos de alto nivel, y puede crear más etiquetas de detalles más adelante. Mira el ejemplo de abajo.
Etapa 4.
Ahora puedes empezar con el análisis. Puedes usar Excel para construir el análisis. Los valores fundamentales que deberíamos tener en el informe son una lista de consultas de rutina, tiempo promedio de principio a fin, tiempo promedio de gasto y el costo promedio de las 50 consultas principales.
Paso 5
El proceso puede llevar mucho tiempo. La tarea que consume más tiempo es el etiquetado de datos, pero puede reutilizar los datos de esta etiqueta en el futuro; no es solo una pérdida de tiempo o un proyecto de una sola vez. Si tiene datos de etiquetas, puede capacitar fácilmente modelos de aprendizaje automático y todas las descripciones de incidentes futuros se clasificarán automáticamente. Solo necesita supervisar el etiquetado y modificarlo si es necesario.
El resultado de este análisis impresionará a la gente porque, en muchos casos, no piensan en la estructura de las consultas internas de los usuarios. La tasa de porcentaje típica de las consultas de rutina de todas las consultas estará en algún lugar entre el 15% y el 35%.
Cuanto más sepa sobre la estructura actual de las consultas de los usuarios, más productivas y efectivas serán sus decisiones. Para decidir sobre la automatización, debe tener un claro entendimiento de lo que necesita para automatizar. No automatices algo que pueda aparecer una vez al año; no hay razón para esto; cualquier automatización debe aportar valor a la empresa, y dicho análisis le dará una clara subestimación del beneficio potencial. Lo importante aquí es que obtendrá el cálculo de los beneficios potenciales en función de sus datos históricos y no de los datos promedio del mercado.
Andrii Rudchuk, CEO de Hala.ai
