Los 5 casos de uso de Spark que reducen la demanda del Service Desk
Cuando el Service Desk habla de transformación, a lo que suele referirse es a una tramitación más rápida de las incidencias, pero lo que realmente necesita es que haya menos motivos para que se abran tickets.
Gartner prevé que, para 2029, la IA agéntica resolverá de forma autónoma el 80 % de los problemas habituales de atención al cliente, lo que reducirá los costes operativos en un 30 %. Este cambio apunta hacia un puesto de trabajo sin fricciones, en el que los empleados no tengan que recurrir al servicio de asistencia solo para poder retomar su trabajo.
Para la mayoría de los equipos de TI, la principal oportunidad se presenta con el volumen de incidencias de nivel 1. Gran parte de ellas son predecibles: se trata de problemas que el departamento de TI ya sabe cómo resolver, pero que sigue gestionando manualmente día tras día. Sin embargo, en muchas organizaciones, la IA se ha incorporado al flujo de trabajo existente sin modificar la estructura del propio servicio de asistencia. Puede que los tickets se cierren más rápido, pero el modelo de tramitación sigue siendo el mismo: el empleado todavía tiene que abrir un ticket, la resolución empieza tras la derivación y el trabajo habitual se acumula en la cola.
Spark cambia el punto de partida de la resolución. Basado en el motor de telemetría de DEX y corrección en tiempo real de Nexthink, Spark tiene acceso instantáneo a datos contextuales sobre el dispositivo, las aplicaciones y la red que utiliza el empleado, incluyendo indicadores como el estado del dispositivo, el rendimiento de las aplicaciones, el acceso a la VPN y las condiciones de conectividad. La solución utiliza ese contexto en tiempo real para diagnosticar el problema y ejecutar acciones aprobadas por TI dentro del marco de controles ya establecido. En lugar de esperar a que se registre la incidencia, Spark aborda directamente los problemas recurrentes, lo que reduce las interacciones de nivel 1 innecesarias y elimina por completo el trabajo en cola.
1. Resuelva los problemas de colaboración recurrentes sin necesidad de abrir un ticket
En la mayoría de las grandes organizaciones, las herramientas de colaboración que se utilizan a diario generan un flujo constante de incidencias que, aunque no son graves, sí que generan interrupciones. Y estas incidencias acaban llegando al Service Desk. Los síntomas varían según el caso, pero, en el fondo, suelen ser siempre los mismos patrones, relacionados con el estado del dispositivo, las condiciones de la red o el contexto del usuario. Lo que al empleado le parece nuevo suele ser algo que el Service Desk ya ha visto decenas de veces.
Con Spark como primer punto de contacto, el proceso ya no comienza con un ticket. Cuando un empleado notifica un problema de colaboración, Spark analiza en tiempo real lo que está ocurriendo en ese dispositivo (si la aplicación está actualizada, cuál es el rendimiento de la red y cómo se comporta el dispositivo en general). En los casos en los que ya existe una solución aprobada, Spark la ejecuta de inmediato dentro de los límites que haya establecido previamente el departamento de TI. El empleado recibe ayuda en el momento y el Service Desk no tiene que volver a iniciar el mismo largo proceso de resolución de problemas para otra incidencia habitual.
Así es como funciona en la práctica:
Spark detecta problemas en la calidad de las llamadas, comprueba el estado de la red y del cliente de Teams, aplica la ruta de remediación aprobada y restablece la calidad de la llamada en la misma interacción.
Con el tiempo, una categoría que antes consumía una parte significativa de la capacidad del N1 se convierte en un flujo principalmente autónomo, lo que reduce el volumen de tickets y evita las consiguientes tareas repetitivas de resolución de problemas.
2. Diagnostique y remedie problemas de rendimiento de los endpoints durante la sesión
Los problemas de rendimiento de los endpoints son habituales en entornos de gran tamaño, sobre todo cuando los dispositivos se van desviando de su configuración inicial con el paso del tiempo. Un ejemplo clásico es que el sistema tarde en arrancar o en iniciar sesión. Lo que debería ser un inicio de jornada fluido se convierte en varios minutos de espera, ya que las actividades en segundo plano compiten por los mismos recursos. En un modelo de asistencia técnica tradicional, el analista parte de la descripción que le proporciona el usuario y abre un ticket. Solo entonces se recopilan datos sobre la CPU, la memoria, el disco y los procesos antes de decidir qué medidas tomar.
Spark cambia el punto de partida de ese proceso, ya que opera con datos de telemetría del endpoint en tiempo real y evalúa el estado del dispositivo en el momento en el que el empleado inicia la interacción. Puede evaluar el uso de los recursos, el impacto en el arranque y el comportamiento anómalo de los procesos en tiempo real, en lugar de a posteriori. Cuando se alcanzan los umbrales definidos y existe una vía de corrección aprobada, Spark ejecuta la medida correctiva directamente o pone en marcha un flujo de trabajo estructurado a través de Flow.
Así es como funciona en la práctica:
Spark identifica los procesos en segundo plano que retrasan el arranque, libera la memoria y comprueba el rendimiento tras la corrección, de modo que el empleado puede retomar su trabajo sin necesidad de abrir un ticket.
El resultado es que los problemas para los que ya se conoce el proceso de diagnóstico y resolución pueden abordarse de inmediato, dentro de los límites establecidos por el departamento de TI, sin necesidad de recopilar datos manualmente ni de abrir un ticket.
3. Resuelva los problemas de N1 recurrentes antes de que lleguen a la cola
En la mayoría de las empresas, una parte importante del volumen de problemas de N1 corresponde a categorías recurrentes: errores de sincronización de políticas, restablecimientos de la configuración básica, actualizaciones de derechos de acceso y reinicios de clientes. La persistencia de estas solicitudes de asistencia suele deberse al diseño del flujo de trabajo, más que a la complejidad técnica.
Spark se integra en los canales de autoservicio existentes y responde cuando un empleado solicita ayuda. A partir de esa interacción iniciada por el empleado, Spark intenta resolver el problema por completo antes de que se genere un ticket. Para ello, analiza el contexto del endpoint, aplica las acciones automatizadas gobernadas por TI y gestiona los problemas recurrentes dentro de la propia interacción de asistencia. En lugar de añadir a la cola otro problema habitual, el departamento de TI puede eliminarlo por completo.
Así es como funciona en la práctica:
Spark detecta un error habitual en el cliente de Outlook, ejecuta las acciones aprobadas de reinicio y limpieza de la caché y restablece el funcionamiento de la aplicación sin abandonar la sesión.
Dado que las categorías predecibles se resuelven de forma autónoma, el volumen de tickets recibidos disminuye con el tiempo. La «fricción cero» pasa a reflejarse con métricas, en lugar de solo quedarse en declaraciones de intenciones. Prueba de ello es la reducción del volumen de los tickets de N1 y el aumento de las resoluciones en el primer contacto en los casos que requieren intervención humana.
4. Restablezca la conexión cuando el acceso de los empleados se vea interrumpido
La opinión que tienen sus empleados del departamento de TI suele venir determinada por los momentos que interrumpen el trabajo, como los problemas de acceso o los bucles de inicio de sesión. Se trata de situaciones que generan mucha fricción y en las que el factor tiempo es de vital importancia, que se convierten en tickets difíciles de resolver porque el empleado no puede realizar un autodiagnóstico certero y el Service Desk se ve obligado a empezar por hacer preguntas en lugar de partir de los datos.
Spark está pensado para esas situaciones. Cuando un empleado notifica un problema de acceso, Spark comprueba en tiempo real el estado de la conexión y del dispositivo y sigue el procedimiento de resolución aprobado en función de lo que detecte. Si el problema se ajusta a un patrón conocido, se puede resolver de forma inmediata, en lugar de tener que iniciar un proceso de asistencia técnica que depende de un diagnóstico básico y de múltiples derivaciones.
Así es como funciona en la práctica:
El resultado no es solo una mejor experiencia de los empleados, sino también un Service Desk que dedica menos tiempo a resolver problemas conocidos y más a las tareas que realmente requieren el criterio humano.
5. Evite que el hecho de que el portátil vaya lento se convierta en un ticket
Las quejas sobre el rendimiento son algo habitual en el Service Desk, ya que son reales, subjetivas y, por lo general, el resultado de un deterioro progresivo, más que de un fallo evidente. Para cuando se abre un ticket, ya es demasiado tarde: el agente se ve atrapado en un largo proceso que incluye tener que hacer preguntas, recopilar registros, esperar una respuesta, probar una solución y empezar otra vez.
Spark rompe con ese patrón, ya que parte del estado actual del dispositivo. Cuando un empleado reporta un rendimiento lento, Spark puede evaluar lo que está ocurriendo en ese preciso momento, identificar las condiciones que suelen ralentizar el sistema y seguir el procedimiento de remediación aprobado. Esto transforma la experiencia, que pasa de ser un intercambio prolongado con el servicio de asistencia a un proceso de resolución directo basado en datos precisos y en tiempo real.
Así es como funciona en la práctica:
Spark detecta la carga de la CPU y la memoria en tiempo real, elimina la causa de que haya distintos procesos compitiendo por los mismos recursos y confirma que el rendimiento del sistema se ha recuperado antes de que finalice la interacción.
Las mayores ventajas de Spark se ven en los problemas que el departamento de TI ya sabe cómo resolver, pero que aún gestiona manualmente día tras día. Las quejas sobre la lentitud de los dispositivos encajan perfectamente en ese molde. Las señales de los endpoints ya existen y, por lo general, la ruta de remediación suele estar bien definida. Spark utiliza ese contexto en tiempo real para reconocer el patrón y aplicar la solución durante la interacción con el empleado, lo que elimina la necesidad de abrir un ticket.
Elimine los problemas más recurrentes del Service Desk
Spark puede aplicarse a muchos de los problemas recurrentes que hacen que el volumen de problemas de N1 permanezca constantemente elevado, pero estos casos prácticos no son más que una pequeña muestra de todas las posibilidades que ofrece. En la mayoría de los entornos, un número relativamente reducido de condiciones recurrentes (la inestabilidad de las herramientas de colaboración, la degradación del rendimiento de los endpoints y las desviaciones de la configuración deseada) son las responsables de una parte desproporcionada de las solicitudes al Service Desk.
Cuando esas condiciones se gestionan en tiempo real, de forma autónoma y sin tener que pasar por la cola, el impacto es estructural: el volumen de tickets disminuye, la resolución es inmediata y el Service Desk tiene más capacidad para dedicarse a tareas de mayor valor añadido, en lugar de a tareas repetitivas. La cuestión ya no es cuánto se tarda en resolver los tickets, sino si esos tickets deberían llegar siquiera al Service Desk.
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