Remote creó un servicio de asistencia de TI de primera categoría con agentes personalizados de Notion orquestados.
El conocimiento, los proyectos y el equipo de Remote ya vivían en Notion. Ahora también gestionan solicitudes relacionadas con TI con la ayuda de una flotilla de agentes que van moviendo las solicitudes de forma automática, involucran al equipo en los momentos más críticos y ayudan al equipo de TI a ampliar el servicio de soporte. Y todo ello gastando un 7 % menos.
Un listón más alto para TI: la experiencia para el usuario final
Remote es una empresa global de servicios de nómina que está creciendo muy rápido. Como su propio equipo es totalmente global, la velocidad, la claridad y el acceso autónomo a la información son innegociables. Sin embargo, conforme la empresa fue creciendo en decenas de países, los costos derivados de “estar esperando respuestas”, crecieron a la par. El conocimiento ya existía, pero encontrarlo (o conseguir la respuesta de la persona adecuada) frenaba el trabajo de los equipos.
Desde el primer día Remote hizo de Notion la página de inicio de todos los conocimientos de la empresa. El equipo consolidó herramientas, actualizó contexto y ahorró más de medio millón de dólares al año. Sin embargo, utilizar Notion como única fuente de información veraz apenas fue el inicio.
Actualmente, para Remote, Notion es mucho más que una wiki. Es el lugar donde están ejecutando procesos operacionales esenciales, como un servicio de asistencia de TI con agentes que brinda un soporte rápido, constante y humano, incluso a escala. En este momento, más o menos 1 de 4 tickets de TI resueltos, los maneja integralmente la IA.
Trabajamos totalmente de forma remota y asincrónica. Inicialmente Notion era nuestra herramienta para gestionar conocimientos, pero ahora se convirtió en nuestra sede central.
Crear un servicio de soporte que se ejecuta en Slack y que vive en Notion
Como la función de búsqueda empezó a dar mejores resultados, James se enfocó en el siguiente cuello de botella. En muchos casos, las solicitudes relacionadas con TI no solo son preguntas; también requieren acciones concretas y hay que clasificarlas y darles seguimiento. Remote necesitaba un sistema capaz de manejar el ciclo de vida completo del trabajo de asistencia y a la vez mantener involucrado al personal.
La solución creada por James consiste en un sistema orquestado de agentes personalizadosphrase-md-link-separatorhttps://www.notion.com/product/agents que sustituye un sistema lineal, más complejo y totalmente gestionado por humanos. El objetivo no era crear un “superagente”, sino un equipo de agentes especializados con roles bien definidos y límites estrictos, porque un solo agente que intenta hacerlo todo no tarda en volverse excesivamente complejo e imprevisible.
En el flujo de trabajo actual la experiencia inicia en Slack, donde los empleados de Remote ya pasan su día a día. Las solicitudes llegan a través de una sencilla interacción de recepción como una reacción con emoji, en la que desde el inicio se registran los metadatos correctos y contexto en lenguaje sencillo. A partir de este momento, el sistema de agentes toma el relevo.
Roles del agente: Como un equipo de TI, pero automatizado
Lo que sigue no se parece tanto a un bot que contesta preguntas, sino más a un equipo de TI que sigue un manual. La única diferencia es que aquí los roles están automatizados.
Recepción y generación de tickets. Este agente de recepción se activa en Slack, registra el problema en lenguaje sencillo y genera un ticket en Notion, que incluye campos preestablecidos como prioridad, equipo/departamento y un enlace que remite al hilo original. De ser necesario y para mejorar el proceso de asignación y creación de informes, el agente también puede incorporar contexto del usuario a través de una integración solo lectura Workerphrase-md-link-separatorhttps://www.notion.com/product/dev con Okta.
Clasificación. Otra agente actúa como primera línea: comprueba si la solicitud corresponde a TI o debe asignarse a otro equipo, luego hace un búsqueda en la base de conocimiento, en tickets ya existentes, en contexto en Slack y en la web (de ser necesario). A continuación propone un diagnóstico y los pasos a seguir. En el sistema creado por Remote, este proceso incluye confianza explícita: el agente puede aprobar por sí solo algunas decisiones por debajo de un determinado umbral de confianza. Donde más hace falta, siempre va a haber humans in the loop.
Asistencia en función del dispositivo. Si en la fase de clasificación se sospecha que el problema deriva del dispositivo, un agente asistente de dispositivo especializado puede incorporar información como el modelo, la versión del SO y la última vez que se reinició de Kandji y contestar con orientación específica en el mismo hilo de Slack.
Seguimiento y cierre. Como un servicio de soporte hace más que establecer un diagnóstico, todos los días se ejecuta un agente de empujoncitos que busca tickets que no han registrado actividad en las últimas 72 horas, le pregunta al solicitante y cierra el caso después de varios empujoncitos repetidos. De esta forma se ahorran cada semana horas de seguimiento manual tipo “quería saber cómo iba esto”.
De “nunca le enseñamos esto” a un sistema que se mejora por sí solo
“Nunca le enseñamos esto; no está en la base de conocimiento”. Es un comentario que James escucha a menudo. Si bien la base de conocimiento de TI de Remote sigue siendo la única fuente de información veraz en Notion, ahora los agentes también llevan una bitácora de trabajo donde registran nuevos patrones y aprovechan resultados que se repiten para mejorar el proceso de clasificación. Las soluciones más útiles regresan a la base de conocimiento principal. Como afirma James, este tipo de automejora “nos llena de alegría cuando más adelante, el agente nos ahorra tiempo porque resolvió un ticket por sí solo.”
En todas estas interacciones, el sistema de agentes maneja un tono intencionalmente “humano”. James llegó a la conclusión de que instrucciones excesivamente prescriptivas no eran la solución; si les daba a los agentes la libertad de “vibrar”, generaban respuestas más claras y más útiles; a veces encantadoras, como cuando un agente felicitó a alguien por un ascenso mientras seguía resolviendo su problema.
Los agentes no nos sustituyen, escalan nuestros estándares. Nosotros ponemos el listón alto y ellos nos ayudan a mantenerlo alto para cada persona, en cada momento.
“Humanos + agentes”: no se trata de una sustitución, sino de estándares a escala
En Remote, los humanos ponemos el listón alto para la IA: definimos las rutas de escalamiento, mantenemos la base de conocimiento, afinamos las instrucciones y diseñamos las salvaguardas que hacen que la automatización resulte fiable. Lo que queda es la ejecución: gestión, recuperación, resolución a la primera y constancia en el seguimiento.
Aunque 1 de cada 4 solicitudes relacionadas con TI son integralmente resueltas por agentes, la IA también interviene en las demás, por ejemplo, en la clasificación de tickets. Esto significa que el equipo puede intervenir una vez que se haya hecho todo el trabajo administrativo y llevar la solicitud a buen término.
La propiedad corresponde a humanos y esto se ve en cómo el sistema se creó y se le da mantenimiento. James usó IA para que le ayudara a escribir y afinar instrucciones, pero realizó una serie de pruebas cuidadosas donde iteraba en entornos controlados con texto de tickets reales y podía hacer los ajustes necesarios para lograr el equilibrio adecuado entre estructura y flexibilidad. El resultado: una experiencia de asistencia más rápida para los empleados y más sostenible para TI.
Medir el impacto y qué es lo que se viene
Remote registró un creciente porcentaje de tickets resueltos con participación significativa de los agentes; ya sea para la resolución total del ticket o para flujos de trabajo que aún requieren intervención humana. Y como el sistema se ejecuta en Notion, Remote puede seguir mejorándolo: actualizar instrucciones, afinar asignaciones y enriquecer tickets con contexto adicional.
En los primeros meses el número de tickets resueltos creció más o menos 35 % mientras el volumen general de tickets se mantuvo estable. Esto significa que la IA está eliminando carga de trabajo del equipo. Además, la IA se vuelve más eficiente: itera sus propias instrucciones, consume 35 % menos de créditos y gasta 7 % menos con respecto al mes en el que se lanzó.
Con vistas al futuro próximo, Remote ya está haciendo pruebas con Workers que incorporan contexto de solo lectura de otros sistemas como Okta. El rumbo a largo plazo está bien definido: expandir de forma cuidadosa lo que puedan hacer los sistemas automatizados mientras los humanos mantienen el control de los resultados y los estándares.
Como Remote ya gestionaba y ejecutaba sus procesos, su conocimiento y su equipo en Notion, cuando las solicitudes relacionadas con TI escalaron, crearon un servicio de asistencia con agentes en el mismo lugar donde trabaja el personal. Cada solicitud se vincula con el contexto adecuado y los tickets pasan de recepción, por clasificación a seguimiento; solo se involucra a humanos cuando es necesario.
Cuando tienes esta ingente cantidad de conocimiento y contexto viviendo en Notion y además se integra con Slack, esto no tiene precio.
