Creación de herramientas de escritorio de servicios de IA: hablar con un científico de datos

Desde que Chat GPT hizo su debut hace un año, parece que todo el mundo ha estado obsesionado con el uso de la IA para acelerar su trabajo diario. Esto incluye a los MSP. Quizás recuerde que el MSP Transputec, con sede en Londres, sobre el que escribimos el año pasado está utilizando una nueva herramienta llamada Neo para acelerar la emisión de tickets de la mesa de servicio de TI.

Para obtener más información sobre cómo se creó esta herramienta y cómo los MSP pueden usarla, hablamos con el científico de datos que la creó, Nikhil Sehgal. Sehgal es el fundador de una startup de inteligencia artificial llamada Vastmindz que ha estado trabajando en una tecnología de monitoreo remoto de la salud.

Pero como hijo de un emprendedor de MSP (es hijo del fundador y propietario de MSP Transputec, Sonny Sehgal), Sehgal también puso su formación y experiencia en ciencia de datos a trabajar para resolver uno de los mayores desafíos para todos los MSP de la actualidad: tratar de servir más. . clientes a escala.

Algunas partes de nuestra conversación con Sehgal.

CanalE2E: ¿Cómo empezó Neo?

Shahgal: Inicialmente probamos esto dentro de Transputec. Tomamos datos de 15 años de su ITSM y luego entrenamos nuestro modelo sobre cómo resolver este tipo de tickets. En base a esto, pudimos poner a Neo en una fase operativa. Implementamos Neo en el nuevo MSP y este pasa entre 1 y 2 días capacitándose en todos los conocimientos contenidos en el sistema de emisión de tickets del cliente. Entonces estará listo para ser operado.

CanalE2E: ¿Qué tipo de eficiencias pueden obtener los MSP al implementar Neo?

Shahgal: Por cada ticket que inicia Neo, puede ahorrarle tiempo al técnico. Un técnico puede tardar entre 7 y 9 minutos en resolver una solicitud de soporte típica. Neo puede salvar gran parte de él. Puede ahorrar hasta cinco minutos de tiempo de gestión por billete. Ahora bien, si considera que el costo de procesar cada ticket por minuto es de aproximadamente $1,60 según los costos laborales, cada día que Neo trabaja para un MSP promedio, les ahorra alrededor de $240 por día, que es aproximadamente $5,300 y cuesta $1,000. Cada MSP obtiene un retorno de la inversión de 5,3 veces en el primer mes de implementación de Neo.

CanalE2E: ¿Neo comete algún error? ¿Qué hace Neo si un cliente está molesto?

Shahgal: En Neo tenemos algo llamado «recuerdos útiles». Neo puede ver dónde no pudo resolver una solicitud de una sola vez y la almacena como «memoria útil». Es una forma en que Neo mejora con el tiempo y puede mejorar las relaciones con los clientes. Si una interacción puede causar cierta frustración por parte del usuario, es probable que Neo no haya hecho algo bien. O Neo puede dar cinco pasos. Es como un detonante para que Neo diga: No manejé esto de la mejor manera. Por lo tanto, necesito tener este recordatorio a mano sobre cómo puedo mejorar y luego seguir adelante.

Neo se «alimenta» de estas conversaciones aproximadamente cada hora y selecciona algunas sobre cómo mejorar y luego seguir adelante. Entonces sí, los recuerdos se extraen en función de esos parámetros, al igual que la palabra humana. Como persona, si he estado esperando mucho tiempo para resolver el problema de un cliente, probablemente sacaré mi cuaderno y escribiré algo que me recuerde cómo tratar mejor a un cliente como este. Por eso tengo que consultarlo cuando necesito resolver un problema como este.

CanalE2E: ¿Cómo se aborda la deriva de datos, cuando los modelos son menos efectivos porque los datos utilizados para entrenarlos están desactualizados?

Shahgal: Intentamos entrenar a Neo tanto como sea posible. Hay algunos casos en los que simplemente sucede. En esos casos, Neo nos envía un mensaje a nosotros, el equipo de ingeniería, diciendo efectivamente «el usuario me pidió que hiciera esto y no puedo hacerlo». Neo nos llama. Como ingenieros de Neo, es nuestra responsabilidad darle a Neo una nueva habilidad para que pueda hacer algo.

Neo tiene un banco de habilidades. Estamos agregando nuevas habilidades a su biblioteca. Utilizamos un plan de estudios tradicional, no capacitación, para mejorar nuevas habilidades.

CanalE2E: Si usted, como empleado en la era de la IA, tuviera que asesorar a alguien que ingresaría al negocio de MSP en el futuro, ¿qué habilidades recomendaría? ¿Deberían tener una mesa de servicio, deberían tener programación tradicional, deberían tener habilidades de inteligencia artificial y ciencia de datos? ¿Qué es la confusión? ¿Y en qué crees que es diferente a hoy?

Shahgal: Una de las habilidades más importantes del mañana es el servicio al cliente. Neo aliviará al técnico de las tareas manuales y repetitivas que de otro modo realizaría a diario. Más importante aún, obtendré más valor comercial para ese MSP si me tomo el tiempo de hablar con el cliente para comprender sus necesidades, sus problemas, comprender cómo pueden expandir su servicio a más áreas y salvar a ese cliente. Esto no es algo que Neo pueda hacer. Esto requiere interacción de persona a persona y expandir las capacidades de ese MSP o hacer crecer el negocio de ese MSP dentro de ese cliente.

El número uno es el servicio al cliente. Neo se hará cargo de las tareas repetitivas, pero ahora es muy importante que esos técnicos de servicio sean realmente buenos para escuchar a los clientes, comprender sus necesidades y comprender sus problemas. Esto es lo que impulsa a la mayoría de las empresas.

Creo que existe un temor infundado de que herramientas como Neo o la robótica vayan a quitar empleos, y simplemente no creo que eso sea cierto. Creo que el papel del trabajo siempre estará ahí. Y eso permitirá, digamos, que un técnico de la mesa de servicio haga el trabajo de otras cinco personas, pero surgirán y se abrirán cosas nuevas.

Cada técnico tiene la capacidad de centrarse en los clientes. Probablemente dedicaban el 20% de ese tiempo diario a ese cliente. Y esto es lo que impulsa el valor empresarial. Cuando Neo entra en MSP, no es que la mitad de esas tecnologías deban desecharse porque ya no son necesarias. Realmente no es así. De hecho, libera más tiempo que las tecnologías que realmente generan valor empresarial. El mensaje principal aquí es que la noción de que los robots o las herramientas de inteligencia artificial se harán cargo de los trabajos humanos es completamente absurda.