Logicalis mejora la operativa y la prevención de incidencias de una gran compañía de telecomunicaciones gracias a la Inteligencia Artificial

En un mundo donde la tecnología avanza a pasos agigantados, la compañía de telecomunicaciones se enfrentaba al desafío de mejorar su tiempo de respuesta y resolución de incidencias en un entorno IT cada vez más complejo y exigente. 

Sin embargo, la disrupción los de los modelos generativos de AI, como los ofrecidos por Azure Open AI y Machine Learning (ML), así como soluciones de Data y Analytics en Microsoft Azure, se perfilaban como la solución ideal para alcanzar estos objetivos antes difícilmente alcanzables.

Los objetivos de la compañía se basaban principalmente en aprovechar toda la base documental histórica y procedimientos de resolución de incidencias para que fueran consumidas por los nuevos modelos de AI. Esta se basaba en LLM (large language model) y permitía una mejor clasificación y asignación de tickets a la vez que automatizaba recomendaciones de resolución y detección previa de posibles afectaciones al servicio.

Logicalis, en colaboración con Microsoft, fue seleccionado como partner tecnológico para convertir en una realidad los ambiciosos objetivos marcados. De manera conjunta se propuso una serie de Pruebas de Concepto (PoCs) que no solo validaron la suite de soluciones de AI de Microsoft, sino que también establecieron un camino claro hacia la industrialización y laimplementación en entornos productivos de la nueva forma de gestionar incidencias en la compañía de telecomunicaciones.

Los retos a afrontar eran claros: 

1. Validar conjuntamente con MSFT las pruebas de concepto que permitieran certificar el estado de madurez de la tecnología basada en Open AIte, Azure Machine Learning (AML).

2. Transformar la base de datos documental de la compañía a un formato vectorial en Azure, además de integrar el LLM de Open AI para funciones NLP (Natural Language Processing) y almacenamiento semántico (>28.000 embeddings) para permitir una remediación automática y eficaz, identificando entidades clave, causas, raíces y clasificaciones automáticas.

3. Homologar un entorno en Cloud para desplegar una plataforma AI que ofreciera las suficientes garantías tanto de operativa como de seguridad y gobernabilidad, lo que permitiría mejorar la atención y resolución de incidencias en la red de comunicaciones de la organización.

4. Adaptar las Landing Zone en Azure para introducir los nuevos servicios y herramientas de Data, Analytics & AI de MSFT necesarios para implementar dicho proyecto.

5. Trasladar, extender y supervisar los nuevos procesos de atención a incidencias mejorados mediante AI, al resto de departamentos de la compañía en entornos productivos.

Los casos de uso y logros obtenidos: 

Clasificación de tickets:

Identificación proactiva de posibles incidencias en trabajos programados.

Se implementó una Red Neuronal LSTM, AML (Azure Machien Learning), Cosmos DB, entre otras tecnologías, logrando una precisión superior al 90% en la clasificación de los tickets, y reduciendo así los tiempos de resolución de problemas y costes operativos y de mantenimiento asociados a la gestión de estas incidencias y problemas.

Asignación de tickets de servicio:

Evaluación y categorización eficiente de incidencias.

Se desarrolló un sistema de Inteligencia Artificial con OpenAI y Fewshot capaz de clasificar tickets con una precisión del 90% en menos de 10 segundos, lo que ayuda a optimizar la asignación a los equipos correspondientes y evitar reasignaciones manuales.

Esta solución redujo el tiempo dedicado a la asignación manual de ticketing, y se mejoró la satisfacción del cliente al resolver rápidamente los problemas.

Recomendación de solución de tickets:

Incorporación de un vasto historial documental de incidencias y resoluciones.

Se implementó un sistema basado en Inteligencia Artificial (Open AI LLM) y tecnología de embeddings para mejorar la tipificación y asignación identificando patrones entre tickets.

Con esta solución se ha logrado reducir la asignación incorrecta de tickets a los equipos de soporte y se ha mejorado la eficiencia en la resolución de problemas gracias a una comprensión absoluta de las similitudes entre los tickets.

Gracias a los desarrollos de estos casos de uso, que podrían utilizarse en cualquier organización con un sistema de ticketing e incidencias, Logicalis se posiciona como un Partner excepcional logrando resultados muy significativos y 100% tangibles en cuanto a tiempos de gestión, equipo humano y ahorro de costes.

Desde la implementación de modelos de Inteligencia Artificial hasta el desarrollo de arquitectura de datos avanzadas, se ha conseguido impulsar la transformación digital en la gestión de incidencias, generando un beneficio tangible tanto a las empresas como a los usuarios finales y posicionándose como líderes en el mundo de la transformación digital del entorno empresarial mediante los nuevos modelos de AI.