Hace no tanto, hablar de inteligencia artificial en entornos de servicios gestionados sonaba a ciencia ficción. Un concepto lejano, reservado para gigantes tecnológicos. Pero hoy la cosa ha cambiado… y mucho.

En mi día a día trabajando con clientes, veo cómo la IA se está convirtiendo en una herramienta real, útil y accesible, que ayuda a los equipos a trabajar mejor, reducir tareas repetitivas y ofrecer un servicio más ágil y personalizado.

Y no, no va de reemplazar personas. Va de permitir que las personas se centren en aportar valor, mientras que la IA se encarga de lo mecánico.

En este artículo quiero compartirte cómo estamos aplicando IA en la gestión de servicios, qué herramientas usamos, y sobre todo, un caso real de éxito que puede ayudarte a identificar oportunidades en tu propia organización.

¿Por qué apostar por IA en servicios gestionados?

Si alguna vez has estado al frente de un servicio gestionado (o lo gestionas ahora), sabrás que hay tareas que se repiten todos los días:

Tickets que llegan mal clasificados o sin contexto
Consultas frecuentes que ocupan tiempo valioso del equipo
Procesos que podrían automatizarse, pero nadie los ha revisado
Informes que se generan manualmente con datos dispersos

→ Aquí es donde la IA empieza a marcar la diferencia: no porque sea futurista, sino porque resuelve mejor lo que ya hacemos mal o a desgana.

Casos de uso que ya están funcionando

1. Clasificación inteligente de tickets

Con IA generativa (como Azure OpenAI o Copilot Studio), ahora podemos:

Leer y entender el contenido del ticket.
Detectar la categoría y urgencia automáticamente.
Asignarlo al equipo adecuado.

→ Esto reduce tiempo, errores y mejora la experiencia desde el primer contacto.

2. Copilotos para técnicos

Gracias a Microsoft 365 Copilot, los técnicos pueden:

Consultar respuestas sugeridas basadas en documentación interna.
Resumir conversaciones largas para ganar contexto rápido.
Obtener recomendaciones sobre próximos pasos.

→ Menos tiempo buscando, más tiempo resolviendo.

3. Detección proactiva de incidencias

Con Power BI y Sentinel podemos:

Identificar patrones antes de que se conviertan en problemas.
Lanzar alertas automáticas.
Proponer acciones preventivas.

→ Pasamos del clásico “apagar fuegos” a anticipar lo que puede fallar.

Caso real: soporte interno más inteligente en una empresa retail

Una empresa del sector retail con más de 2.000 empleados nos pidió ayuda para mejorar su soporte IT interno. Recibían más de 600 tickets al mes, muchos sobre los mismos temas:

Bloqueos de cuenta.
Problemas con Teams.
Accesos mal gestionados.

El equipo estaba saturado, los usuarios frustrados, y todo el modelo era reactivo y manual.

¿Qué hicimos?

1.Analizamos el histórico y los procesos

Revisamos un histórico de tickets para identificar:

Tipologías repetitivas.
Cuellos de botella.
Posibles automatizaciones.

→ Detectamos que el 42% de las incidencias eran repetitivas y perfectamente automatizables.

2. Automatizamos la clasificación con IA

Usamos Azure OpenAI para que el sistema:

Leyera el ticket (correo, formulario o Teams).
Identificara la categoría y urgencia.
Lo asignara automáticamente al equipo correcto.

→ Resultado: menos errores humanos y clasificación en segundos.

3. Creamos un bot en Microsoft Teams

Un asistente virtual en Teams capaz de responder en lenguaje natural a preguntas típicas como:

“¿Cómo desbloqueo mi cuenta?”
“¿Dónde cambio la contraseña?”
“¿Por qué no veo mi unidad de red?”

→ El bot resuelve casi el 30% de las peticiones sin intervención humana. Y lo mejor: está disponible 24/7.

4. Automatizamos tareas repetitivas

Con Power Automate creamos flujos que:

Detectan peticiones estándar (ej: desbloqueo de cuenta).
Validan al usuario automáticamente.
Ejecutan la acción (en Azure AD o Microsoft 365).
Registran el resultado en el sistema.

→ Esto redujo el tiempo de resolución de muchas tareas de minutos a segundos.

5. Implantamos dashboards proactivos

Montamos un cuadro de mando en Power BI que permite:

Monitorizar en tiempo real el estado del soporte.
Detectar anomalías o tendencias.
Identificar áreas de mejora.

→ El equipo dejó de mirar “qué ha pasado” para enfocarse en “qué podemos mejorar”.

En solo 3 meses lograron:

35% menos tiempo medio de resolución.
Más de 200 horas mensuales ahorradas.
31% menos volumen de tickets.
Satisfacción del usuario del 72% al 91%

→ Y lo más importante: el equipo ganó tiempo para pensar en mejoras, no solo en resolver problemas.

En resumen

La IA ya está aquí. Y aunque no soluciona todo, puede ser una gran aliada para optimizar, anticipar y mejorar la experiencia de nuestros servicios gestionados.

La clave está en empezar por lo que duele más y avanzar paso a paso, involucrando al equipo en cada decisión