Buscamos a quien convierta datos de solicitudes de soporte en causas raíz y en propuestas para mejoras reales, usando analítica, ML e IA Generativa para transformar el soporte en valor estratégico.
Descripción del proyecto:
Este proyecto te reta a identificar las causas raíz que más carga generan en soporte a aplicaciones y convertirlas en oportunidades de mejora mediante mantenimientos perfectivos. Construirás una base de conocimiento causa–solución que reduzca tiempos de atención y libere capacidad para desarrollar funcionalidades principal para la empresa. Aquí pondrás a prueba —y llevarás al límite— tu capacidad analítica y tu dominio de analítica básica y avanzada, Machine Learning e Inteligencia Artificial Generativa, aplicadas a problemas reales del negocio.
Objetivo principal del proyecto:
Reducir la carga y los tiempos de atención del soporte mediante la identificación de causas raíz y la implementación de mantenimientos perfectivos,
para liberar capacidad y habilitar el desarrollo de funcionalidades estratégicas para la empresa.
Logros esperados:
1. Herramienta para consumir la Base de conocimiento con una efectividad de respuestas superior al 80%. En un periodo de 10 meses.
2. Herramienta que tomando como fuente la Base de datos de conocimiento, identifique causas raíz del soporte repetitivo con una efectividad superior al 80% y genere propuestas para resolver esas causas raíz identificadas. En un periodo de 10 meses.
Actividades del proyecto:
Análisis de solicitudes de soporte e identificación de causa raíz.
Construcción de la base de conocimiento causa–solución.
Elaboración de interfaz para consumir la base de conocimiento.
Herramientas tecnológicas o conocimientos requeridos:
Conocimientos como: Power BI, Qlik Sense, Python, IA, Machine Learning, Bases de datos
Duración de la práctica:
-12 meses
Responsibilities
Funciones Principales:
- Llevar a cabo las investigaciones y
📌 Estudiante De Práctica (Medellín)
🏢 Epm
📍 Medellín
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