Ficha 2: Clasificador binario de tickets de mesa de ayuda
Informes
Identificación del organismo
Grupo de organismos: Poder Ejecutivo.
Inciso: Ministerio de Industria, Energía y Minería.
Organismo: Dirección Nacional de Propiedad Industrial.
Fecha de reportado: 24/11/2023.
Identificación del caso de uso
Identificación: Clasificador binario de tickets de mesa de ayuda.
Descripción: desarrollo de un prototipo para clasificar los tickets de mesa de ayuda en tareas e incidentes. Mediante redes neuronales recurrentes entrenadas con texto compuesto por el asunto y la descripción de los correos que dan lugar a los tickets de mesa de ayuda, el modelo busca determinar con cierto grado de precisión si un nuevo ticket es un incidente o una tarea.
Estado: en ejecución/ en desarrollo/ en implementación.
Comienzo de la iniciativa: 01/09/2023.
Información del caso de uso
Problema que resuelve: clasifica tickets de mesa de ayuda en tareas e incidentes.
Público objetivo al que impacta: uso interno a la División Tecnologías de la Información.
Tecnología aplicada: procesamiento de lenguaje natural (NPL, por su sigla en inglés). Aprendizaje automático (ML, DP, Clustering).
Tipo de licencia código y/o librería/s: Tensorflow, Keras y Scikit-learn.
Lenguaje/s utilizado/s: Python.
Desarrollo técnico del sistema
Responsable desarrollo: es un desarrollo interno del organismo.
Áreas funcionales involucradas: Tecnología e Informática.
Tipos de datos de entrenamiento: sin datos.
Involucra humano en la decisión final: si. Se prevé el uso del modelo como apoyo al técnico/a que clasifica los tickets de mesa de ayuda, tomando las predicciones como sugerencias de clasificación.
Principales dificultades y retos identificados: dificultad en el tratamiento de los correos electrónicos para obtener textos adecuados para el entrenamiento. Limitaciones en las capacidades de cálculo para realizar los entrenamientos en tiempos razonables. Obtención de un sesgo aceptable, pero de una varianza difícil de abatir.