Información CCS Acatlán
La Inteligencia Artificial (IA) fue la herramienta que permitió a la empresa de soporte técnico Konesh Soluciones reponerse de los efectos negativos registrados tras la pandemia de COVID-19 en México, durante marzo de 2020.
Así lo señaló el director general/CEO de esa organización, licenciado Héctor Gutiérrez Machorro, durante la exposición: Inteligencia Artificial: Un caso de la vida real (KonIA) experto en soporte técnico, dentro de las actividades del Primer Congreso Internacional de Inteligencia Artificial de la UNAM.
Gutiérrez Machorro indicó que la pandemia de COVID-19 transformó radicalmente la forma en que operan las empresas, especialmente las de soporte técnico.
Subrayó que resultó necesaria la transición abrupta al trabajo remoto y educación en línea, así como un aumento exponencial de dispositivos y software en uso, por ejemplo, zoom, VPN´s, Microsoft Teams y mayor dependencia de servicios digitales, además de la sobrecarga en infraestructura técnicas, como por ejemplo las caídas de servidores y problemas de conectividad.
Comentó que se plantearon varios objetivos como explorar el impacto de la pandemia en el soporte técnico, analizar cómo el trabajo ha cambiado y la necesidad de nuevas herramientas, presentar a la IA como una solución.
Además de discutir la forma en cómo esa herramienta puede automatizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia del soporte técnico, resaltar el papel de los especialistas en soporte y enfatizar la importancia de dejar a los expertos manejar tareas que requieren inteligencia humana y análisis profundo.
Explicó que por el aumento en la demanda de soluciones digitales y cambios hacia el trabajo remoto, las empresas de software, especialmente aquellas dedicadas a la inteligencia fiscal y a la guía fiscal para contribuyentes, han tenido que adaptarse rápidamente.
Por lo que el licenciado en Matemáticas Aplicadas y Computación, aseguró que la IA es la herramienta clave para optimizar las tareas de soporte técnico, permitiendo a los especialistas centrarse en problemas más complejos que no puede ser automatizados.
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