Redes Consultoría

IA:

Implantación de asistente IA integrado para soporte técnico

Contexto y reto

Una empresa especializada en soporte técnico IT para entornos corporativos gestionaba más de 3.000 tickets mensuales a través de una plataforma de terceros (Zendesk). El equipo humano sufría una sobrecarga constante debido a la repetición de incidencias comunes, la dispersión de la base de conocimiento y los tiempos elevados de respuesta.

Además:

  • La resolución en primer contacto era baja, lo que generaba demoras acumuladas y retrabajo.
  • El sistema no contaba con herramientas nativas para analizar patrones, reutilizar soluciones anteriores ni generar documentación técnica de forma automática.
  • El cliente requería mantener su sistema actual y evitar cualquier cambio drástico en la infraestructura o los flujos internos ya asentados.

El objetivo era desplegar una solución de IA que mejorara la velocidad y la coherencia del soporte técnico sin alterar los sistemas existentes ni exigir cambios de plataforma.

Fase 1: Diagnóstico del flujo de tickets y análisis documental

Se identificaron varias oportunidades de optimización a partir del análisis de la actividad en Zendesk:

  • El 62 % de las incidencias correspondía a problemas recurrentes o configuraciones estándar.
  • Los técnicos invertían tiempo manual clasificando, respondiendo y documentando tareas ya resueltas anteriormente.
  • No existía una base de datos vectorial de resolución ni sistema de sugerencias inteligente.

Este análisis sirvió como base para diseñar una solución centrada en mejorar la respuesta directa y la reutilización inteligente del conocimiento interno.

Fase 2: Implantación del asistente IA conectado al sistema de tickets

Se desarrolló e implantó un asistente IA que opera como capa intermedia entre Zendesk y el equipo técnico. La solución cuenta con los siguientes componentes clave:

  • Clasificación automática de tickets entrantes, por tipo y nivel de urgencia, a partir del texto libre de la consulta.
  • Sugerencia de respuestas generadas por IA, basadas en resoluciones anteriores, artículos internos y documentación técnica, con opción de edición directa por parte del técnico.
  • Sistema de aprendizaje continuo, que adapta las recomendaciones a partir del feedback explícito (aceptar, editar, ignorar) del equipo humano.
  • Generación automatizada de documentación interna, a partir de tickets resueltos, para enriquecer la base de conocimiento sin trabajo adicional.

La herramienta se integró mediante API y Webhooks nativos, sin modificar Zendesk ni requerir formación técnica especializada.

Fase 3: Resultados operativos

Tras solo seis semanas en producción, se observaron mejoras cuantificables:

  • Reducción del 41 % en los tiempos medios de respuesta por ticket.
  • Aumento de la resolución en primer contacto del 58 % al 83 %.
  • Disminución del volumen de tareas repetitivas sin valor añadido para el técnico.
  • Mejora progresiva en la calidad de las respuestas gracias al aprendizaje adaptativo del sistema.

El asistente se integró completamente con el flujo habitual del equipo, sin interrumpir operaciones ni requerir cambios de plataforma.

Enfoque tecnológico e innovación

  • Sistema embebido en plataforma existente, sin cambios estructurales ni migración de datos.
  • Clasificador entrenado con históricos reales, adaptado al lenguaje operativo del cliente.
  • Motor generativo de respuestas con supervisión humana, conectado a modelos LLM seguros.
  • Base vectorial de resoluciones y artículos técnicos, que permite sugerencias relevantes incluso en consultas no repetidas exactamente.
  • Feedback-loop no técnico: los técnicos valoran sugerencias de forma natural y el sistema aprende sin intervención externa.

Stack tecnológico

  • Plataforma base: Zendesk (SaaS)
  • Integración: API REST + Webhooks
  • Backend IA: Node.js con FastAPI (para orquestación), Redis (caching), PostgreSQL
  • Procesamiento: OpenAI / Claude / Mistral + Vector DB (Weaviate)
  • Interfaz interna: React embebido en la app Zendesk
  • Seguridad y despliegue: Docker + Vercel o instancia propia según política del cliente.

Education

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