Análisis de tickets con IA

No se puede mejorar lo que no se ha medido. Los tickets de ITSM resueltos contienen años de lógica de resolución de problemas comprobada: cada incidente cerrado es un registro de cómo su equipo diagnosticó un problema real y lo solucionó. El análisis de tickets con IA convierte ese conocimiento institucional en algo que el agente puede utilizar repetidamente.

Importar y clasificar datos brutos de tickets, transformándolos en información útil para los agentes.

Importa una exportación CSV de tu sistema ITSM y LLM analizará los campos del ticket, clasificará los incidentes por tipo y generará dos resultados por categoría: un resumen de los procedimientos de resolución de problemas que tu equipo utilizó para resolver ese tipo de problema y una sugerencia de IA que el agente puede invocar automáticamente cuando encuentre el mismo patrón.

Revisar, perfeccionar, publicar

Antes de publicar nada, verifícalo. Los tipos de tickets se pueden ver junto con sus tickets de origen, lo que permite confirmar las clasificaciones. Si la primera versión necesita ajustes, vuelve a generar las indicaciones. Cuando estén listas, publícalas.

Diagnóstico basado en su historial clínico.

A partir de ese momento, cuando AI Insight detecta un tipo de incidente conocido, razona basándose en el historial de resolución validado de su equipo, no en datos de entrenamiento generalizados. Cuanto más historial de tickets proporcione, con mayor precisión el agente comprenderá los problemas reales de su red y las soluciones que ya han funcionado en su entorno.

Marco de automatización activado (TAF)

Tus mejores ingenieros no deberían perder la mañana clasificando incidencias que una máquina ya puede resolver. TAF es la capa basada en eventos de tu flujo de trabajo de resolución de problemas que inicia un diagnóstico sin intervención humana, completando las incidencias con el análisis pertinente antes de que nadie las revise.

TAF acepta incidentes desde dos direcciones: señales automatizadas de sistemas externos y solicitudes de autoservicio de ingenieros que nunca necesitan abrir NetBrain.

Activadores automatizados

ServiceNow, Splunk, BMC Remedy o cualquier sistema informático que pueda realizar una llamada a la API. Se abre un ticket o se activa una alerta, TAF recibe la carga útil, la asocia con la configuración de diagnóstico correcta y la ejecuta. No requiere intervención humana.

Activadores de autoservicio

Bot de Microsoft Teams, correo electrónico, aplicación ServiceNow o el Incident PortalUn ingeniero describe el problema en el canal en el que ya se encuentra. TAF lo procesa y realiza un diagnóstico. La respuesta se obtiene sin necesidad de interrumpir su flujo de trabajo.

Para ambas rutas, TAF compara el incidente entrante con criterios predefinidos y selecciona la solución adecuada. Network Intent o ADT, y ejecuta el diagnóstico. Los resultados aparecen en el panel de incidentes, la aplicación de origen (ServiceNow, Teams, correo electrónico) y el panel de control.

Los ingenieros ven el resultado, no el proceso de envío.

Ruta de la IA

Ruta de la IA

Valida rutas bajo demanda y explica el comportamiento salto a salto en lenguaje sencillo. Dos funcionalidades complementarias: una que detecta lo que el motor de rutas pasó por alto y otra que explica lo que encontró.

Médico patólogo con IA

La precisión de la ruta siempre ha sido un punto débil silencioso en las operaciones de red. Cuando una ruta cambia respecto a su historial (un salto, un diseño no estándar, una tabla de enrutamiento), todo diagnóstico y automatización basados ​​en ella heredan ese error. AI Path Doctor mejora la base.

Calcula de forma independiente una ruta completa de extremo a extremo utilizando datos de red en tiempo real y, a continuación, la superpone a la ruta NB en el mapa para que pueda validar los dispositivos que faltan, los saltos incorrectos y las lagunas en la lógica de reenvío a medida que aparecen en el mapa, y no durante una revisión posterior a un incidente.

El cálculo es transparente por diseño. El panel Detalles de la ruta de IA muestra la cadena de razonamiento completa: la solicitud enviada al motor de IA, la lógica que siguió salto a salto y un resumen estructurado: puerta de enlace de origen utilizada, política de selección del siguiente salto, si se aplicó la resolución de segmento L2 y por qué. Para cada salto: interfaz de entrada, interfaz de salida, IP activa del siguiente salto, MAC de adyacencia L2, búsqueda en la tabla de enrutamiento, decisión CEF y comprobaciones de políticas. No es una caja negra. Un registro de auditoría.

Cuando algo anda mal y necesitas NetBrain Ingeniería involucrada, Contacto NetBrain Recopila todo en un solo paso: datos de NB-Path, datos de AI-Path, topología del mapa, salidas de comandos CLI utilizadas durante el cálculo y el registro completo del razonamiento de la IA. Sin montaje manual. Un solo clic, paquete completo.

El caso de uso de Deep Diagnosis se basa en la misma razón por la que esto es importante: los agentes dependen de rutas. Las rutas inexactas producen diagnósticos inexactos. AI Path Doctor valida la información de referencia antes de que la automatización la procese.

Resumen de rutas mediante IA

Los ingenieros experimentados leen el resultado de una ruta y saben inmediatamente qué significa: qué decisión de enrutamiento fue relevante, dónde se aplicó la política y qué les indica la entrada CEF. Los demás leen el mismo resultado y tardan 20 minutos en descifrar qué sucedió.

La función de resumen de ruta mediante IA soluciona este problema. Analiza el resultado completo del cálculo de la ruta y genera una explicación estructurada y sencilla, organizada paso a paso. Esta función se encuentra en una nueva pestaña de Resumen de ruta, dentro del panel Detalles de ruta. Seleccione cualquier dispositivo a lo largo de la ruta para ver el resumen generado por IA para ese punto.

Cada sección de resumen se estructura de la misma manera: la lógica de razonamiento del motor de rutas, las fuentes de datos que utilizó, lo que observó en cada paso y la conclusión a la que llegó. Los errores detectados durante el cálculo de la ruta también aparecen aquí. No se omite ningún detalle: el resumen incluye enlaces directos a los datos subyacentes (detalles de configuración, tablas NCT, salidas de la CLI), lo que permite a los ingenieros verificar la información con un solo clic en lugar de tener que revisar los registros sin procesar.

El proceso de resumen se ejecuta progresivamente. Los resultados aparecen a medida que se calculan, dispositivo por dispositivo, de modo que se pueden leer mientras el resto se sigue generando. Los resúmenes se guardan automáticamente con la instancia de la ruta; si se vuelve a abrir la ruta más tarde, ya estará disponible, sin necesidad de volver a ejecutar el proceso. Si se inicia un nuevo cálculo de ruta durante la generación del resumen, este se detiene correctamente y se guarda.

Para entornos complejos con múltiples tipos de rutas (L2, L3) y dependencias entre dispositivos, el resumen trata cada tipo como una sección desplegable, que se puede leer con la profundidad que necesite el ingeniero.

El resultado: cada consulta de ruta devuelve la interpretación de los datos realizada por un ingeniero sénior, independientemente de quién la haya ejecutado.