Productivity of incident management with conversational bots-a review

The use of conversational agents (bots) in information systems managed by company’s increases productivity in the development of activities focused on processes such as customer service, healthcare, and presentation. The present work is a systematic literature review that collects articles from 2019 to 2022 in the databases Scopus, Springer, Willey, Indexes-Csic, Taylor & Francis, Pubmed, and Ebsco Host. PRISMA methodology was used to systematize 47 relevant articles. As a result of the analysis, 2/19 very important benefits were obtained, which are: helping to obtain information and facilitating customer service; as for the types of conversational bots, a total of 9 types were found, of which conversational agents and chatbots with artificial intelligence (AI) are the most common; in the case of processes, 3/5 processes that optimize conversational bots were found, where the most prominent are: teaching process, health processes, and customer service processes. An architecture model for conversational bots in incident management is also proposed

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