Tornando o suporte técnico ainda mais útil

Os MSPs existem há mais de duas décadas, desde que as empresas perceberam que era mais rentável focar em suas competências principais e deixar que outra pessoa gerenciasse sua TI. Frequentemente, o mesmo engenheiro de help desk em um MSP será solicitado a solucionar problemas de múltiplas aplicações para clientes drasticamente diferentes em um único turno. No entanto, mesmo quando o help desk fecha um chamado, cerca de 50% dos clientes sentem que seu problema não foi resolvido adequadamente.

Os fundadores da CrushBank conhecem de perto os desafios que a equipe de suporte de TI enfrenta ao tentar fornecer um serviço personalizado. Por mais de 20 anos, eles operaram um MSP na área metropolitana de Nova York que suportava várias linhas de negócios para clientes que variavam de escritórios de advocacia com 100 pessoas a práticas médicas com 1.500 pessoas e tudo mais.

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Espera-se que os engenheiros do help desk sejam especialistas tanto nas aplicações de TI quanto nas configurações específicas dos clientes, histórico e problemas. Quando os clientes ligam para o help desk com um problema, eles esperam que o suposto especialista o resolva sem desculpas e sem demora. O CrushBank reconheceu que, com as crescentes camadas de tecnologia se acumulando na maioria das empresas, essas expectativas de resolução instantânea estavam se tornando quase impossíveis de serem atendidas pela equipe do help desk.

De acordo com Brian Mullaney, diretor principal e chefe de receita da CrushBank, esse modelo atual de fornecimento de informação está se mostrando cada vez mais ineficiente e custoso para o MSP por várias razões.

Primeiro, há a vasta quantidade de informações que o engenheiro de help desk deve filtrar. "É difícil para essas organizações extrair todos esses dados e transformá-los em informações úteis no local enquanto estão sendo desafiadas e bombardeadas por seus clientes ao telefone", diz ele. "Oitenta por cento dos dados que as empresas de TI estão acessando não são estruturados. Não estão em um campo de metadados que você pode extrair de um banco de dados."

Na experiência de Mullaney, cerca de 50% do tempo de um engenheiro é gasto apenas procurando informações antes mesmo de começar a solucionar o problema do cliente. Isso leva a um segundo problema para as empresas: um impacto direto em sua lucratividade. Os engenheiros de help desk são pagos para solucionar problemas, mas apenas metade do tempo deles é gasto fazendo isso. Como ele aponta, "metade de [seu salário] vai apenas para encontrar informações antes que o primeiro vislumbre de competência técnica seja aplicado... . ”

Finalmente, a realidade é que encontrar e manter pessoal de help desk de TI altamente experiente e conhecedor está ficando mais difícil. A maioria dos graduados em TI agora se inclina para empregos em desenvolvimento de aplicações. Além disso, a questão se agrava com a alta taxa de rotatividade do pessoal, que é de 38,3%. todos os anos, de acordo com Mullaney. "Então, empresas que investem seis meses de tempo e despesas para treinar e integrar engenheiros de help desk veem observam esse investimento se perder apenas 18 meses mais tarde."

A CrushBank se aproximou da IBM e logo se tornou uma das parceiras iniciais do ecossistema IBM Watson, usando as interfaces de programação de aplicativos (APIs) do Watson para fins empresariais. Conforme a CrushBank experimentava os primeiros produtos e APIs de processamento de linguagem natural (NLP) do Watson, ficou claro que a tecnologia de aprendizado de máquina e IA poderia ser transformada em uma oferta viável para outros prestadores de serviços.

No início de 2019, a CrushBank lançou sua solução homônima CrushBank, executada na plataforma IBM Watson Discovery para realizar buscas assistidas por IA que permitem ao pessoal do help desk encontrar rapidamente as informações mais relevantes para resolver os problemas dos clientes. A solução absorve as informações de suporte estruturadas e não estruturadas de uma organização, as interpreta usando algoritmos de aprendizado de máquina e as apresenta ao engenheiro de help desk em um formato utilizável.

A CrushBank hospeda a solução como um serviço (SaaS) para clientes MSP e do setor em uma base por usuário. Ela vem pré-carregada e pré-treinada com documentação de fabricantes-chave, como a Microsoft, e atualizações de especialistas da comunidade confiável do StackExchange. A CrushBank então adiciona todas as informações de suporte relevantes dos sistemas de seus clientes, incluindo dados não estruturados, como registros de chamadas e notas de tickets, na plataforma IBM Watson Discovery.

Para encontrar rapidamente informações sobre produtos e clientes, os engenheiros de help desk podem consultar todos os recursos que normalmente recuperariam de sistemas separados usando uma única interface web de painel único. Os recursos de aprendizado de máquina da solução IBM Watson Discovery continuam refinando e melhorando seus recursos de busca e resultados. Essa filtragem contínua acaba criando um banco de propriedade intelectual que os funcionários do help desk podem aproveitar para obter respostas instantâneas.

Mesmo a menor empresa de 5 a 10 funcionários pode usar a solução CrushBank. E, em um mercado que muda constantemente através de um número crescente de fusões e aquisições, a solução se torna ainda mais valiosa e importante, de acordo com Mullaney. "Toda vez que você junta duas empresas, são dois sistemas que não se comunicam entre si", diz ele. "E a CrushBank pode juntar esses sistemas e torná-los inteligentes e legíveis de um único dashboard."

Desde o início, a CrushBank percebeu que fazer parceria com a IBM permitiria que se concentrasse na interface de usuário (IU) e na experiência do usuário (UX) do front-end, enquanto a IBM continua a aprimorar e melhorar a tecnologia de IA subjacente à sua solução. "Somos uma organização mais rápida, mais responsiva e mais ágil porque alguém maior e melhor está lidando com a plataforma", diz Tan.

A CrushBank lançou recentemente dois novos serviços com base em sua oferta proprietária e tecnologia IBM Watson Discovery.

O primeiro, Resolve, simplifica ainda mais o trabalho dos engenheiros de help desk. Eles selecionam um ticket atribuído e clicam em "trabalhar no ticket", e a aplicação CrushBank retorna as melhores informações sugeridas dos recursos disponíveis. "Ele organiza os resultados em um único painel, listados em ordem de identificação clara e nível de confiança", diz Tan. Isso acelera ainda mais o processo de resolução de problemas e fornece informações que um usuário mais novo pode não saber procurar ou considerar.

O outro serviço, Insight, como o nome sugere, usa o poder da plataforma IBM Watson Discovery para ajudar os MSPs a descobrir insights que anteriormente estavam ocultos no vasto repositório de dados de interação do help desk. Uma característica principal do módulo Insight é a análise de causa raiz. Antes de desenvolver essa solução, um cliente pode não notar um problema emergente com um de seus sistemas suportados, a menos que os tickets fossem muito bem categorizados e marcados desde o início, o que muitas vezes não é o caso. Embora 10 chamadas ou tickets possam ter a mesma causa raiz, um problema pode se manifestar de maneiras diferentes, ou os usuários finais podem relatá-lo de maneira diferente.

Tan explica: “Às vezes, alguém liga e diz: 'Não consigo fazer login no meu sistema'. Às vezes, alguém diz que não consegue fazer login no Citrix. Às vezes, alguém diz: 'minha senha não funciona'. Todos eles podem ter exatamente a mesma causa e resolução. E uma vez que as pessoas realmente começam a trabalhar nisso e colocam suas notas, [o Insight] pode destacar isso e extrair essa informação e torná-la disponível.”

Em última análise, as soluções CrushBank permitem que os funcionários do help desk trabalhem de maneira mais inteligente, não mais difícil, com a ajuda da IA. Como Mullaney diz, “É sobre aproveitar as eficiências disponíveis e levá-las aos funcionários para torná-los melhores funcionários.”