Arquitectura electrónica para sistema de detección y orquestacion de tareas en Remedy con chatbot e IA para la gestion de ticket en TDI, Lima Perú

Abstract

La gestión manual de tickets en Remedy demanda tiempo, incrementa la carga operativa y puede generar fatiga en el personal encargado de su atención. Frente a esta problemática, la investigación propone el desarrollo de un sistema de detección y orquestación de tareas basado en un chatbot con inteligencia artificial, capaz de interpretar solicitudes textuales y resolver tickets mediante la invocación de scripts diseñados para la plataforma. El flujo del sistema contempla el ingreso de información a través del chatbot, la identificación automática de las tareas y una etapa de validación en Excel, en la que el usuario puede corregir errores antes de autorizar la ejecución. Posteriormente, la API de Remedy permite realizar las acciones de manera automatizada. El objetivo de la propuesta es mejorar la gestión de tickets, reducir los tiempos de atención y disminuir la carga laboral del operador, de modo que su intervención se concentre en revisar y validar las tareas detectadas. Para ello, el sistema utiliza una arquitectura cloud híbrida compuesta por una GPU en la nube y un servidor VPS. La GPU ejecuta modelos como ChatGPT para procesar el lenguaje natural y detectar las tareas contenidas en los tickets, mientras que el VPS coordina la comunicación entre las aplicaciones y la API de Remedy. Esta arquitectura permite equilibrar capacidad de procesamiento, seguridad y escalabilidad, facilitando su adaptación a entornos empresariales y el aumento de recursos cuando sea necesario.