Lo que hemos aprendido sobre ServiceNow Inteligencia Predictiva

Es 2023 y todos los que te rodean hablan de las maravillas de la Inteligencia Artificial hasta el punto de que ya no quieres escuchar más. Pero deberías. ServiceNow ofrece a sus clientes su propia solución de aprendizaje automático llamada Inteligencia Predictiva. Este artículo le contaremos algunas de las cosas que se deben y no se deben hacer sobre el marco de clasificación de inteligencia predictiva de ServiceNow, según la experiencia que obtuvimos al implementarlo para nuestros clientes.

¿Cuál es su marco de clasificación?

Se utiliza para resolver los casos de uso más comunes que aceleran la categorización y el enrutamiento de tickets mediante la predicción de valores de campo en función de la entrada del usuario, por lo general, solo una descripción de texto libre.

Por ejemplo:

• Caso de uso: El usuario crea un nuevo incidente y se le solicita que describa el problema y luego proporcione la urgencia.

• El problema: Lo más probable es que los problemas se envíen con mayor urgencia y eso desencadena SLA de respuesta más cortos y puede aumentar el estrés en el equipo. Después de la evaluación inicial del problema, la urgencia a menudo se reduce a la que mejor representa la urgencia real.

• La solución: Implementar la predicción de urgencia basada en la entrada de texto del usuario, que debería proporcionar valores más precisos, sin necesidad de la entrada del agente SD. De esta manera se puede priorizar el trabajo de manera objetiva.

Ahora que sabe qué es el marco de clasificación, echemos un vistazo a lo que se debe y no se debe hacer.

No tengas miedo y acéptalo de frente

Es muy común que tengamos miedo a cosas que no sabemos o no entendemos. La inteligencia predictiva existe desde hace algún tiempo y definitivamente sabemos de que se trata. Lo hemos estado usando e implementando durante algún tiempo y definitivamente podemos ver su valor agregado pero también sus limitaciones.

No deje que el tren salga de la estación

Tarde o temprano, todas las empresas adoptarán algún tipo de herramienta asistida por IA para ayudar a acelerar y automatizar los procesos internos. La implementación de cualquier solución predictiva, chatbot o de aprendizaje automático llevará tiempo. No solo para implementarlo sino también para afinarlo y realmente adoptarlo. Muchas de las soluciones requieren una gran cantidad de datos históricos y no se pueden implementar de inmediato. Los primeros en adoptar definitivamente tendrán una ventaja sobre los últimos en adoptar que aún tienen que pasar por el viaje.

No trate de predecir resultados inciertos

La función de predicción funciona muy bien para predecir valores, pero hay una limitación principal: la predicción de una matriz finita de valores predefinidos. ¿Qué significa? Significa que no puede predecir algo que no existe, como predecir “Notas de resolución” en función de una descripción. Pero lo que puede predecir es el “Código de resolución”.

Otro factor que afecta la precisión es el número de valores predecibles. Para proporcionar un ejemplo, es más preciso predecir el grupo de tareas si solo tiene 30, que intentar predecir uno de 500 grupos diferentes. Aunque la cantidad de valores predecibles no está limitada, no lo recomendamos para los casos en los que tenga demasiados resultados posibles. Siempre verifique dos veces con un experto si su caso de uso es factible.

No lo deje pasar sin supervisión

Tampoco dejaría que sus empleados se fueran sin supervisión, ¿verdad? Incluso después de la fase de ajuste, debe incorporar actividades de revisión periódicas en las que supervise el rendimiento de la solución y actúe en consecuencia. ServiceNow Predictive Intelligence proporciona un conjunto de paneles que muestran los indicadores más importantes para que pueda monitorear la precisión y los resultados de las predicciones y reaccionar ante ellos. Es muy probable que necesite hacer varias iteraciones antes de terminar con una solución final satisfactoria.

Si: Comience con una POC

Antes de empezar a correr, debes aprender a caminar. Lo mismo se aplica aquí. Debe comenzar con casos de uso simples, como predecir la urgencia o seleccionar la categoría correcta. Si aún no está seguro de si funcionará para su organización o no, definir un POC con uno o dos casos de uso simples es la mejor manera de hacerlo. ServiceNow hizo muy fácil mejorar y escalar la solución y proporcionó una consola fácil de usar para su ajuste.

Si: Alinea tus expectativas con la realidad

La IA es el futuro y es genial. La IA te ahorrará dinero. La IA agilizará sus procesos. ¿Es todo esto cierto? Si y no.

Todos hemos estado allí: Sale una película, un juego o un libro anticipados y todo lo que escuchas es lo genial que es. Pero una vez que sale a la luz, descubres que todo era pura exageración. Definitivamente te recomendamos que hagas tu propia investigación o la discutas con un experto para entender cómo funciona. Definitivamente ayudará a establecer expectativas realistas y redactar objetivos alcanzables.

Si: Utilice sus suscripciones profesionales al máximo

Si ya tiene ServiceNow Professional, aproveche todas las capacidades disponibles de la plataforma para maximizar su valor agregado. Una buena solución predictiva no solo puede ahorrarle dinero, sino que también puede optimizar y acelerar sus procesos para mejorar la experiencia general del usuario en su organización. Si no sabe por dónde empezar, puede utilizar soluciones sencillas predefinidas, como predecir el grupo de tareas, la categoría, el servicio o el elemento de configuración. Y no se detenga allí, porque Clasificación es solo uno de los marcos disponibles que puede usar.

Si: Verifique la calidad de los datos y realice una limpieza de datos

No es ningún secreto que la calidad de los datos es una de las cosas más importantes cuando comienzas a trabajar con Inteligencia Predictiva. Para entrenar cualquier solución de predicción, debe usar datos de muestra o históricos y, si desea que la predicción sea precisa, debe asegurarse de que los datos de muestra sean correctos.

Esta es la razón por la que es “imprescindible” verificar y realizar una limpieza de los datos de muestra antes de usarlos para el entrenamiento. Tiene un impacto directo en la precisión de la predicción en la fase inicial y puede tener un gran impacto en cómo usted u otros lo perciben.

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Esperamos que este artículo le ayude a decidirse a seguir adelante con su implementación de Inteligencia Predictiva. Estaremos más que felices de discutir sus casos de uso y guiarlo a través de su viaje.

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