Inteligencia artificial
Ficha 20: Automatización de la clasificación de solicitudes que recibe el área de soporte interno de Agesic
Informes
Casos de uso de inteligencia artificial en el Estado para la automatización del proceso de asignación de solicitudes del área soporte interno en Agesic.
Identificación del organismo
- Grupo de organismos: Poder Ejecutivo.
- Organismo: Agencia de Gobierno Electrónico y Sociedad de la Información y del Conocimiento
- Fecha de reportado: 23/04/2024.
Identificación del caso de uso
- Identificación: Automatización de asignación sistema ServiceDesk de Agesic con IA.
- Descripción: Agesic cuenta con un sistema de gestión de solicitudes y tickets, el cual requiere de asignación manual de diversas etiquetas (grupo, sitio, categoría, subcategoría, tipo de ticket, técnico, etc.) en base al contenido de la solicitud. Este proyecto tiene como objetivo automatizar la asignación de dichas etiquetas utilizando modelos de IA que infieran dicha asignación a partir de las descripciones recibidas.
Además, debe cerrar el ticket y notificar automáticamente con una plantilla predeterminada. - Estado: Finalizado, en producción.
- Comienzo de la iniciativa: 01/01/2022.
Información del caso de uso
- Problema que resuelve: Mejora los tiempos y forma de asignación de solicitudes y tickets que llegan a Soporte Agesic.
- Público objetivo al que impacta: Personal interno de Agesic.
- Tecnología aplicada: Procesamiento de lenguaje natural (NPL). Predicción alertas tempranas. Aprendizaje automático (Deep Learning).
- Tipo de licencia código o librerías utilizadas: Varias librerías.
- Lenguajes utilizados: Python. Algunas de las librerías utilizadas están ensambladas en C.
Desarrollo técnico del sistema
- Responsable desarrollo: Se ha contratado a un proveedor externo.
- Áreas funcionales involucradas: Tecnología, informática.
- Tipos de datos de entrenamiento: Sin datos.
- Involucra humano en la decisión final: No. El modelo toma la decisión sin interacción con una persona (a excepción de quien toma el ticket) y luego esta persona puede cambiar la etiqueta.
- Principales dificultades y retos identificados: Etiquetas históricas con muy pocos ejemplos. Cambios de técnicos o cambios de nombre en ciertas etiquetas a lo largo del tiempo. Etiquetas históricas mal asignadas y no corregidas que derivan en un entendimiento incorrecto del modelo.
- Consideración final: Contiene un código de integración específico para atender las solicitudes. Para ello, se desarrolló un webhook integrado con la API específica de ServiceDesk. Se está migrando a MLOPS de RedHat.