Agente inteligente para la gestión de incidencias

• Autores: Iparraguirre-Villanueva, Orlando, Obregon-Palomino, Luz, Pujay-Iglesias, Wilson, Cabanillas-Carbonell, Michael
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Autónoma del Perú
• Repositorio: AUTONOMA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.autonoma.edu.pe:20.500.13067/2939
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13067/2939; https://doi.org/10.17013/risti.51.99-115
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Chatbot Inteligente; Agente; Gestión; Incidentes; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Un agente inteligente (AI) utiliza la inteligencia artificial (IA) para dialogar con los usuarios; las incidencias son interrupciones que surgen y que impiden a los usuarios hacer uso de las tecnologías de la información (TI); América Latina tiene un 15. 5% de las respuestas a incidencias de clientes. En Europa, cada año las incidencias de seguridad de TI se han visto incrementado desde 2019 en un 41%, las cuales se clasifican como de gravedad Alta y Muy Alta. El propósito de este estudio fue implementar un AI para mejorar la Gestión de Incidencias (GI), reducir el número de incidencias no resueltos, reducir el tiempo de resolución y aumentar la satisfacción de los usuarios. Para lograr este objetivo, se siguió un enfoque cuantitativo y un diseño preexperimental; se utilizó cuestionarios para el recojo de datos y, a continuación, todos los datos se sometieron a un análisis estadístico para validar la hipótesis. expertos verificaron la validez de los instrumentos, luego se obtuvo el índice de confiabilidad de los instrumentos utilizados. Además, se utilizó el marco de trabajo Scrum para el desarrollo de la solución inteligente. El logro de la implementación se obtuvo a través de la incorporación de diversas tecnologías como Dialogflow, Webhook, PostgreSQL; finalmente, se obtuvo un AI capaz de atender los incidentes reportados por los usuarios, asignando la tarea de manera automatizada. El desarrollo de este estudio permitió minimizar el número de incidencias no resueltas al día en un 14%; se redujo el tiempo de resolución de incidencias en un 63% y aumentó la satisfacción de los usuarios a “Satisfecho” al 43,3% y a “Muy Satisfecho” al 57,7%. Finalmente, se puede concluir que este trabajo proporciona una importante contribución para futuras implantaciones de diseños o desarrollos relacionados con la automatización de la GI mediante agentes inteligentes.