Intelligent agent for incident management

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

A Performance Evaluation of a Multi-Agent Mobile Learning System

Mobile devices have emerged as our daily companion whose applicability evolves as the day unfolds. One of such applications is in the area of learning, called mobile learning (M-learning). However, as with all new technologies, M-learning is faced with the issues of standard, content packing, and deployment. And like other distributed applications on ubiquitous networks, M-learning is challenged with performance issues. This work shows the implementation and evaluation of a model for intelligent mobile learning system (IMLS) using a multi-agent system (MAS), such as the Java Agent Development Environment (JADE) framework. Two M-learning applications (agent-based and non-agent) were developed, deployed and tested. The agent-based application is deployed using an HTTP-based Message Transfer Protocol (MTP). The results suggest that agents can increase the performance of an M-learning application up to eight times

A Performance Evaluation of a Multi-Agent Mobile Learning System

Mobile devices have emerged as our daily companion whose applicability evolves as the day unfolds. One of such applications is in the area of learning, called mobile learning (M-learning). However, as with all new technologies, M-learning is faced with the issues of standard, content packing, and deployment. And like other distributed applications on ubiquitous networks, M-learning is challenged with performance issues. This work shows the implementation and evaluation of a model for intelligent mobile learning system (IMLS) using a multi-agent system (MAS), such as the Java Agent Development Environment (JADE) framework. Two M-learning applications (agent-based and non-agent) were developed, deployed and tested. The agent-based application is deployed using an HTTP-based Message Transfer Protocol (MTP). The results suggest that agents can increase the performance of an M-learning application up to eight times