Las organizaciones dependen cada vez más de las bases de conocimiento para centralizar la información, facilitar el acceso a las respuestas y mejorar la productividad de sus equipos. Pero cuando crece el volumen del contenido, mantenerlas actualizadas y encontrar rápidamente el material relevante se convierte en un verdadero desafío.
Una base de conocimiento con inteligencia artificial lleva este modelo un paso más allá, ya que la IA puede analizar la información existente y las interacciones con el área de soporte para generar contenido útil, ayudar a los usuarios a ubicar las respuestas de forma más veloz y precisa, e identificar datos faltantes.
En este artículo, explicamos qué es capaz de hacer la inteligencia artificial en una base de conocimiento, qué considerar al elegir un software de este tipo y cómo crear un recurso así con InvGate Service Management.
Knowledge Discovery: Conocimiento estructurado a partir de tu historial de tickets
¿Qué es una base de conocimiento IA?
Una base de conocimiento con inteligencia artificial es un sistema diseñado para organizar, recuperar y gestionar la información, utilizando ese recurso tecnológico para mejorar la funcionalidad.
En concreto, la IA ayuda a crear y mantener el contenido: redacta y optimiza los artículos de la base de conocimiento, extrae los datos relevantes de los tickets resueltos, y detecta información desactualizada o faltante.
También facilita el acceso a ese conocimiento por parte de los usuarios al interpretar las preguntas formuladas en lenguaje natural, reunir la información destacada y ofrecer respuestas a través de un buscador, un asistente, un chatbot o un agente virtual.
Tipos de contenido de las bases de conocimiento sustentadas en IA
Una base de conocimiento IA trabaja con diferentes formas de contenidos. A grandes rasgos, se puede dividir en información estructurada y no estructurada, considerando el modo de organización y almacenamiento.
1. Contenido estructurado: sigue un formato o esquema predefinido, con la información organizada en campos, categorías o relaciones uniformes. Algunos ejemplos de este tipo son las preguntas frecuentes, las especificaciones de los productos, los datos del catálogo de servicios y los registros con atributos establecidos.
De este modo, los sistemas filtran, relacionan y recuperan la información de forma más directa. Esto resulta útil cuando la inteligencia artificial necesita datos precisos o debe combinar el conocimiento con otras fuentes.
2. Contenido no estructurado: no sigue un esquema predefinido, por lo cual incluye artículos de conocimiento, documentación, guías para la resolución de problemas, conversaciones con el soporte, notas de las reuniones y otros textos de formato libre.
La IA procesa este contenido para identificar información relevante, interpretar su significado, resumir fragmentos y presentar las secciones que coinciden con la pregunta de un usuario. Esto significa que no se necesita pasarlo manualmente a un formato rígido.
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¿Qué puede hacer la inteligencia artificial en una base de conocimiento?
Una base de conocimiento con inteligencia artificial va más allá del almacenamiento tradicional de la información: mejora activamente las interacciones con los usuarios y contribuye a elevar la productividad.
En las próximas líneas indicamos algunas razones para recurrir a la gestión del conocimiento con IA:
1. Acceso más rápido a la información: la inteligencia artificial identifica el contenido relevante de forma instantánea. En consecuencia, los usuarios encuentran las respuestas más fácil. A la vez, el procesamiento del lenguaje natural permite interpretar las consultas, lo cual hace que el proceso resulte fluido.
2. Aprendizaje continuo y mejora del contenido: la IA detecta qué preguntas aparecen con mayor frecuencia, dónde existen gaps en los datos y en qué medida las respuestas satisfacen las necesidades de los usuarios. Luego, es capaz de sugerir actualizaciones en la información.
3. Optimización de la experiencia de los empleados: mediante chatbots que responden preguntas frecuentes o recomendaciones de contenidos que se sustentan en las búsquedas anteriores, la base de conocimiento con inteligencia artificial proporciona una experiencia más personalizada y ayuda a elevar la productividad.
4. Resúmenes de los artículos: gracias al procesamiento del lenguaje natural, la información compleja resulta más accesible, ya que la inteligencia artificial analiza el contenido, comprende la estructura y los puntos principales, y genera los resúmenes.
5. Traducciones: impulsadas por modelos de aprendizaje automático entrenados con conjuntos de datos multilingües, la IA amplía el alcance de una base de conocimiento a usuarios de todo el mundo.
¿Cómo armar una base de conocimiento con inteligencia artificial en InvGate Service Management?
Para aplicar la IA a la base de conocimiento no se requiere entrenar un modelo ni ensamblar herramientas desde cero. InvGate Service Management integra estas capacidades en la plataforma, de modo que la base y las funcionalidades de la inteligencia artificial comparten el mismo contenido y políticas de gestión. Así se implementa:
1. Generación de artículos de la base de conocimiento a partir de tickets resueltos
Si bien el equipo crea información todos los días, el problema es que queda oculta dentro de los tickets cerrados. La función de “Generación del Artículo de Conocimiento” de InvGate Service Management convierte automáticamente esas resoluciones en borradores.
Así, cuando se soluciona un ticket, aparece en la parte superior de la pantalla la opción de crear un artículo de conocimiento. Al hacer clic en “Generar”, el agente puede seleccionar los mensajes y los pasos de resolución relevantes, asignar una categoría y definir la visibilidad -privada para agentes, usuarios registrados o pública- para redactar en menos de 30 segundos un primer borrador.
También cuenta con una función que trabaja de forma continua: “Descubrimiento de Conocimiento”, que analiza periódicamente los tickets cerrados y extrae fragmentos estructurados llamados Snippets. Se trata de piezas de conocimiento contextual que potencian las capacidades de la IA sin que nadie tenga que escribir un artículo completo.
Cada Snippet pasa por una fila de moderación, además de disponer de tres niveles de visibilidad. Así es posible decidir cuándo está listo para utilizar como recomendación para los agentes, usuarios finales o ambos.
En conjunto, ambas opciones permiten que la capa de conocimiento crezca a partir del trabajo real: la automatización de la base de conocimiento en su máxima expresión.
2. Resolución de las solicitudes con el Agente Virtual de Servicio
El contenido sólo genera valor cuando llega a las personas antes de que abran un ticket. El Agente Virtual de Servicio de InvGate Service Management, disponible en Microsoft Teams, WhatsApp, Slack, y el portal de autoservicio, los ayuda en ese sentido al resolver los problemas habituales directamente en la conversación. Lo hace mediante la interpretación de las solicitudes en lenguaje natural, y la consulta de los artículos y Snippets aprobados. Cuando no puede solucionarlos, los deriva a un agente humano incluyendo todo el contexto necesario.
Así, la capacidad de resolución del chatbot conlleva menos tickets repetitivos, respuestas más rápidas y agentes disponibles para ocuparse de las tareas que realmente requieren su intervención.
Cuanto mejor sea el contenido, más solicitudes resolverá por sí mismo el Agente Virtual de Servicio.
3. Importación de los artículos existentes
La organización que esté cambiando de herramienta no tiene que empezar de cero la base de conocimiento. InvGate Service Management ofrece la ventaja de migrar los artículos de la plataforma anterior, o adaptarlos a su estructura particular.
De este modo, el contenido importado queda disponible de inmediato para el Agente Virtual de Servicio desde el primer día.
Con estas tres piezas -generación, importación y atención automatizada- la base de conocimiento opera como un sistema vivo: crece a partir del trabajo resuelto, responde directamente a las personas, y permite controlar y actualizar la información.
4. Medición del uso de la IA e identificación de los gaps de conocimiento
Una base de conocimiento con inteligencia artificial también ayuda a entender cómo funciona este recurso en las interacciones reales: cuestiones más consultadas, resoluciones sin intervención humana, preguntas que todavía requieren la participación de un agente, y temas sin la cobertura adecuada. Esta información facilita la decisión sobre qué contenido agregar, actualizar o priorizar.
El ciclo de retroalimentación representa un diferenciador importante que aporta la gestión del conocimiento con IA. En lugar de mantener el contenido en base a las opiniones de los equipos sobre aquello que necesitan los usuarios, las organizaciones pueden utilizar las interacciones reales con la inteligencia artificial para orientar el manejo de la información.
InvGate Service Management proporciona esta visibilidad a través de sus “Reportes de Análisis de la IA” que muestran el volumen de las conversaciones, la adopción en los distintos canales, el desvío de los tickets y los temas sobre los que consultan los usuarios. También identifica asuntos que no cuentan con cobertura.
El “Informe de Funcionalidades de IA para Agentes” ofrece otra perspectiva, ya que presenta el modo en que dichos profesionales utilizan las capacidades de la inteligencia artificial. Esto le permite al Gerente de Conocimiento comparar resultados en ciertos indicadores -como el tiempo de resolución y el cumplimiento de los SLA- con y sin IA.
Dicha información contribuye a mejorar continuamente la base de conocimiento, en lugar de limitarse a agregar más contenido. Porque el objetivo no es crear la colección de artículos más grande posible, sino lograr que la información refleje las necesidades de las personas y las posibilidades de la IA para brindar soporte.
Para descubrir el modo en que la inteligencia artificial te ayudará a crear, mejorar y aportar conocimiento a tus empleados, accede a una prueba gratuita de 30 días de InvGate Service Management.
¿Qué mirar al elegir un software de base de conocimiento con inteligencia artificial?
Como no todas las herramientas que se presentan como soluciones de “IA” gestionan el contenido de la misma manera, aquí algunos consejos al momento de evaluar un software de base de conocimiento con inteligencia artificial:
1. Cómo utiliza la IA, no solo el modo de almacenar la información: es clave saber si la base de conocimiento alimenta a la IA, es decir, si existe un flujo claro que conecte los artículos y las resoluciones con las recomendaciones para los agentes y las respuestas para los usuarios finales.
2. Gobernanza y control: las funciones de moderación, los controles de visibilidad y un registro de auditoría son fundamentales. Una inteligencia artificial diseñada específicamente para estos casos de uso y con un alcance definido facilita la gestión y la supervisión de la información, ya que reduce la necesidad de configuraciones complejas y monitoreo constante.
3. Creación de contenido integrado en el flujo de trabajo: la generación de borradores asistidos por IA a partir de los tickets es muy importante, porque permite mantener actualizada la base de conocimiento sin convertir la documentación en un proyecto independiente que se suma al trabajo diario.
4. Calidad del desvío de los tickets: evaluar si el asistente comprende el lenguaje natural y resuelve las solicitudes a través de los canales utilizados por los usuarios.
5. Integración y migración: comprobar sus posibilidades de importación mediante la API, integraciones con las herramientas utilizadas en la organización, soporte multilingüe, entre otras capacidades.
6. Seguridad, escalabilidad y soporte del proveedor: verificar que el software cumpla con los estándares de seguridad y cumplimiento, que pueda crecer junto con los distintos equipos de la organización y que ofrezca una asistencia ágil.
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Ejemplos y casos de uso
Una base de conocimiento con inteligencia artificial es útil en estas situaciones:
- Desvío mediante autoservicio: los empleados obtienen respuestas a preguntas frecuentes -restablecer contraseñas, acceder a la VPN, solicitar software y más- a través de un Agente Virtual de Servicio, sin tener que esperar en la fila de atención. La mayoría de las personas prefiere resolver sus consultas por sí misma (según datos de Microsoft, el 88% desea contar con un soporte de autoservicio y dos tercios comienzan por esta vía), por lo cual el volumen de tickets disminuye rápidamente.
- Resoluciones más ágiles para los agentes: las recomendaciones muestran soluciones que ya funcionaron en casos anteriores, así como Snippets aprobados.
- Una base de conocimiento que se documenta sola: la función de “Descubrimiento de Conocimiento” identifica soluciones recurrentes a partir de tickets cerrados, manteniendo la base actualizada, sin tener que redactar manualmente nuevos artículos.
- Onboarding y adaptación de los nuevos agentes: los agentes que ingresan pueden apoyarse en las respuestas sugeridas por la IA y en los resúmenes de los tickets para comprender los casos complejos y ponerse al día en cuestión de minutos.
- Gestión de Servicios Empresariales: la misma base y el Agente Virtual de Servicio se extienden más allá de IT a áreas como Recursos Humanos, Servicios Generales, Finanzas, entre otras, de modo que cada equipo proporciona el autoservicio desde un mismo lugar.
- Soporte multilingüe: ofrece respuestas en distintos idiomas para atender a una fuerza laboral global distribuida.
De este modo, es posible crear una base sólida para la gestión del conocimiento, capaz de responder a las necesidades cambiantes de la organización.
Para los equipos que brindan atención a clientes, la base de conocimiento con inteligencia artificial debe contar con una arquitectura sólida de información, contenido estandarizado y una gestión adecuada del ciclo de vida en todos los canales.
