Inteligentna klasyfikacja zgłoszeń i agenci AI w zarządzaniu incydentami

Sztuczna inteligencja szczególnie skutecznie i automatycznie wspiera użytkownika w rozpoznawaniu incydentów, przeprowadzaniu inteligentnej klasyfikacji zapytań oraz w ich obsłudze: agent AI w zarządzaniu incydentami działa samodzielnie w ramach przydzielonych mu uprawnień i przejmuje zadania takie jak sortowanie, przekierowywanie czy nadawanie priorytetów, odciążając tym samym pracowników.

Zastosowanie takiego agenta AI w obszarze IT stanowi punkt zwrotny – oprogramowanie potrafi samodzielnie rozpoznawać i przejmować zadania. To nowość, ponieważ agent może działać autonomicznie w środowisku cyfrowym.

Komunikacja podczas obsługi incydentów może odbywać się w naturalnym języku (tzw. Natural Language Processing), z wykorzystaniem systemu zgłoszeń wspieranego przez sztuczną inteligencję.

Nazwa produktu i podsumowanie korzyści

• Automatyczna klasyfikacja zgłoszeń
  Bot oparty na sztucznej inteligencji potrafi zrozumieć treść zgłoszenia i automatycznie przypisać je do odpowiedniej kategorii.
• Zgłoszenie szkody głosowo
  Użytkownik może zgłosić szkodę w sposób naturalny, za pomocą mowy, np. przez aplikację. Szczególną zaletą jest to, że nie ma potrzeby wypełniania formularzy ani ręcznego wprowadzania danych.
• Inteligentne przekierowanie do odpowiedniego działu specjalistycznego
  Agent rozumie temat zgłoszenia i kieruje je bezpośrednio do właściwego działu, co pozwala zaoszczędzić czas. 
• Wysoka skalowalność
  Agent jest w stanie przetwarzać wiele zgłoszeń równocześnie.

Korzyści dla użytkowników 

Największą zaletą dla klientów jest bez wątpienia możliwość obsługi głosowej oraz brak konieczności wypełniania formularzy. Użytkownik nie potrzebuje specjalistycznej wiedzy technicznej ani dodatkowych umiejętności, co sprawia, że agent jest praktycznym rozwiązaniem dla osób w każdym wieku.

Użytkownik otrzymuje również informacje zwrotne w czasie rzeczywistym – zgłoszenie jest przetwarzane równolegle z rozmową z agentem. Wszystko to przekłada się na wyjątkowo wysoki poziom wygody obsługi oraz pozytywne doświadczenia użytkownika (Customer Experience), ponieważ interfejs jest intuicyjny i łatwy do zrozumienia, co eliminuje potrzebę długiego szkolenia. Dodatkowo, zwykle nie ma potrzeby późniejszej obsługi sprawy, ponieważ ewentualne pytania są wyjaśniane bezpośrednio w trakcie procesu.

Jak to robimy – nasza metodologia

Analizujemy istniejące struktury procesowe w organizacji i identyfikujemy obszary z potencjałem do poprawy. Definiujemy również odpowiednie kategorie i wyzwalacze (tzw. triggery), dzięki czemu wszystkie typy incydentów zostają jasno określone, a zakres działania bota precyzyjnie wyznaczony. 

Podstawą naszych działań jest model 4D: 

1. Discover 
2. Definition 
3. Delivery 
4. Direction 

Na dalszym etapie zostanie on omówiony bardziej szczegółowo. Jest to podejście iteracyjne, które rozwijane jest krok po kroku, z ciągłym uwzględnianiem informacji zwrotnych.

Już na wczesnym etapie projektu włączane są rzeczywiste dane użytkowników, a wszystkie istotne osoby z otoczenia organizacyjnego są zaangażowane od samego początku. Do testów wykorzystujemy realistyczne scenariusze, a każda faza realizowana jest w sposób zwinny (agile), z jasno określonymi etapami i celami. Szczególną uwagę przykładamy do dostosowania rozwiązania do istniejących systemów i procesów oraz do jego trwałej skalowalności i rozwoju, tak aby całe rozwiązanie było gotowe na przyszłe wyzwania i mogło rozwijać się razem z firmą.

Przykładowa agenda

Realizacja projektu wdrożeniowego ma charakter indywidualny i zależy od konkretnych wymagań, oczekiwań oraz uwarunkowań po stronie klienta. Poniższa agenda przedstawia możliwy przebieg działań, który może być dostosowany do różnych scenariuszy.

1. Rozpoczęcie projektu i określenie celów
   Na początku projektu definiowane są cele, harmonogram oraz oczekiwania wszystkich zaangażowanych stron.
2. Analiza procesów i identyfikacja słabych punktów
   Przegląd istniejących procedur w celu zidentyfikowania możliwości ich optymalizacji. 
3. Weryfikacja źródeł danych i logiki klasyfikacji
   Jakie dane są dostępne, gdzie się znajdują i jak można je efektywnie wykorzystać przy wsparciu sztucznej inteligencji? 
4. Projektowanie interfejsu aplikacji
   Określenie wyglądu, zawartości oraz działania modułu rozpoznawania mowy w aplikacji.
5. Definicja kategorii incydentów 
   Jakie kategorie zgłoszeń powinny zostać uwzględnione w ramach planowanego zastosowania? 
6. Integracja z systemem helpdesk
   Wdrożenie rozwiązania AI w istniejącym systemie zgłoszeniowym.
7. Testowanie i walidacja prototypu
   Pierwsza wersja testowa zostaje uruchomiona w małej grupie testowej w kontrolowanych warunkach. 
8. Szkolenie pracowników i onboarding
   Przed uruchomieniem aplikacji, pracownicy przechodzą szkolenie z jej obsługi.
9. Oficjalne uruchomienie mobilnego rozwiązania AI 
   Start gotowej aplikacji w środowisku produkcyjnym. 
10. Zbieranie opinii i wsparcie techniczne 
    Opinie użytkowników są analizowane i wykorzystywane do dalszego doskonalenia rozwiązania. Wdrażane są odpowiednie działania wspierające. 
    
    

Twoje korzyści

Eliminacja ręcznej obsługi zgłoszeń oraz szybszy czas reakcji dzięki ustandaryzowanym i jasno opisanym zgłoszeniom przyczyniają się do bardziej efektywnego wykorzystania zasobów. Jednocześnie wzrasta satysfakcja klientów, a wewnętrzne działy wsparcia zostają odciążone. Dodatkowo znacząco spadają koszty operacyjne, a system można bez trudu skalować na wiele lokalizacji.

W rezultacie wdrożenie agenta AI zapewnia nowoczesną, przyszłościową infrastrukturę opartą na sztucznej inteligencji, która w ciągu kilku najbliższych lat stanie się standardem.

Kolejne kroki – model 4D

Stosowany przez nas model 4D, wykorzystywany przy realizacji projektów opartych na sztucznej inteligencji, sprawdził się w praktyce i wygląda następująco: 

Wprowadzenie do inteligentnej klasyfikacji zgłoszeń i agentów AI w zarządzaniu incydentami 

Agent AI może przejmować powtarzalne zadania, takie jak klasyfikowanie czy przekierowywanie zgłoszeń. Potrafi rozpoznać i zrozumieć treść zgłoszenia, dzięki czemu zadania mogą być przypisywane automatycznie. Użytkownik nie musi wypełniać formularzy ani korzystać z interfejsów wprowadzania danych – wystarczy, że posłuży się naturalnym językiem. 

Do realizacji swoich zadań agent AI korzysta z już istniejących narzędzi, a znane środowisko systemowe pozostaje bez zmian, co zapewnia zespołom odpowiedzialnym za usuwanie awarii natychmiastowy dostęp do wszystkich niezbędnych informacji bez żadnych opóźnień. 

Podstawy technologiczne: uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego 

Uczenie maszynowe wykorzystywane w zarządzaniu incydentami pozwala automatycznie rozpoznawać i klasyfikować zgłoszenia na podstawie mowy lub tekstu (NLP – przetwarzanie języka naturalnego). Sztuczna inteligencja uczy się na podstawie przeszłych, bieżących i przyszłych zgłoszeń, co sprawia, że system staje się coraz doskonalszy. Oprócz klasyfikacji, AI potrafi także ustalać priorytety zgłoszeń, bazując na zdobytej wiedzy i doświadczeniach. 

Wdrożenie agentów AI w procesie zarządzania incydentami 

Mobilna aplikacja umożliwia natychmiastowe i głosowe zgłaszanie awarii. Dzięki technologii STT (Speech-to-Text) zgłoszenie jest automatycznie przekształcane na tekst, a moduł NLP (Natural Language Processing) pozwala sztucznej inteligencji dokładnie zrozumieć, czego dotyczy problem. Na tej podstawie AI prawidłowo klasyfikuje zgłoszenie i przekazuje je do odpowiedniego zespołu. 

Każde zgłoszenie jest dokumentowane i zapisywane, a osoba zgłaszająca otrzymuje bieżące informacje o postępach w jego obsłudze. 

Korzyści z inteligentnej klasyfikacji zgłoszeń dla firm

Oto kilka najważniejszych korzyści, jakie inteligentna klasyfikacja zgłoszeń przynosi przedsiębiorstwom: 

• Skrócenie czasu obsługi
• Minimalizacja błędów ludzkich
• Ustandaryzowana komunikacja 
• Szybsza eskalacja krytycznych zgłoszeń 
• Przejrzystość procesu 
• Wyższa jakość danych do analiz 
• Mierzalna poprawa kluczowych wskaźników efektywności (KPI) 

Wyzwania i ograniczenia związane z wdrażaniem agentów AI 

Sztuczna inteligencja uczy się stopniowo, dlatego na początku działania agenta AI mogą nie odpowiadać jeszcze docelowym standardom. Przykładowo, różne sposoby formułowania zgłoszeń mogą początkowo sprawiać trudność, choć z czasem system zaczyna je rozpoznawać i właściwie interpretować. 

Wdrożenie AI wiąże się również z dużym nakładem pracy i stanowi wyzwanie – integracja z istniejącymi systemami jest procesem złożonym. W trakcie implementacji należy bezwzględnie przestrzegać przepisów o ochronie danych osobowych, wewnętrznych polityk bezpieczeństwa oraz wszystkich obowiązujących regulacji prawnych. 

Dobre praktyki w integracji AI z istniejącymi systemami zarządzania incydentami

Niektóre podejścia do wdrażania agenta AI okazały się szczególnie skuteczne. Należą do nich między innymi … 

… wczesne zaangażowanie grup użytkowników.

… jasno zdefiniowane struktury danych i kategorie zgłoszeń.

… wykorzystanie istniejących danych wsparcia do treningu AI. 

…. szkolenia zwiększające akceptację wśród pracowników.

… elastyczne wdrożenie w małych, łatwych do kontrolowania fazach. 

… ciągły monitoring i dostosowywanie rozwiązania.

Case study: Udane wdrożenia w różnych branżach 

Klasyfikator zgłoszeń (aplikacja mobilna + agent AI) 

To rozwiązanie składa się z mobilnej aplikacji dla pracowników terenowych (np. w zarządzaniu nieruchomościami) oraz agenta AI pracującego w biurze. Pracownicy zgłaszają szkody głosowo za pomocą aplikacji. Agent AI automatycznie klasyfikuje zgłoszenia według kategorii (np. według rodzaju prac), standaryzuje opisy i przekazuje zlecenia odpowiednim firmom serwisowym. 

Korzyści: 

• oszczędność czasu (dziesiątki godzin miesięcznie) przy zgłaszaniu szkód i zlecaniu napraw
• lepsza komunikacja
• szybszy przebieg procesów naprawczych
• bardziej efektywna organizacja serwisu

Ochrona danych i aspekty bezpieczeństwa przy wykorzystaniu agentów AI

Dbamy o to, aby przetwarzanie danych było zgodne z europejskimi przepisami o ochronie danych osobowych (RODO). Wszystkie informacje są zabezpieczone technicznie, a szyfrowanie danych podczas ich przesyłania i zapisywania jest obowiązkowe. Prawa dostępu są przydzielane indywidualnie, a wszystkie działania użytkowników są rejestrowane i mogą być w każdej chwili prześledzone. Regularne aktualizacje oprogramowania oraz konserwacja techniczna należą również do standardów bezpieczeństwa. 

Chcesz się dowiedzieć, jak sztuczna inteligencja może zwiększyć efektywność Twojej firmy? 

Skontaktuj się z nami – przygotujemy ofertę dostosowaną do potrzeb Twojego przedsiębiorstwa.