Resumen:
El presente artículo se centra en el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial
(IA) diseñado para mejorar la clasificación de incidentes en entornos de Tecnologías
de la Información (TI). Este modelo busca optimizar el proceso de asignación de
prioridades, reduciendo los tiempos de respuesta, mejorando la utilización de
recursos y minimizando el impacto negativo en las operaciones organizacionales. La
solución propuesta utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático (ML) y
procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar y clasificar automáticamente
los tiquetes de incidentes.
El diseño metodológico incluye cuatro etapas clave: la recolección y
preprocesamiento de datos, el desarrollo del modelo, su entrenamiento y evaluación,
y finalmente su implementación y monitoreo. A través de esta estructura, el modelo
no solo mejora la precisión de las clasificaciones, sino que también optimiza la
eficiencia operativa, liberando recursos humanos para tareas de mayor valor.
Entre los principales beneficios esperados se encuentran la reducción de costos
operativos, un aumento en la satisfacción del cliente y una mayor rapidez en la
resolución de problemas. Sin embargo, el proyecto reconoce desafíos como la
dependencia de la calidad de los datos, la complejidad de algunos incidentes y la
resistencia al cambio del personal involucrado. Con un enfoque aplicado, y utilizando herramientas tecnológicas de vanguardia,
como TensorFlow, Scikit-learn y plataformas de computación en la nube, este
proyecto proporciona un enfoque aplicado con resultados prometedores en la gestión
de incidentes de TI, alineándose con las necesidades de las organizaciones
modernas para garantizar un servicio eficiente y de alta calidad.
