Ericsson implementa CREST, un sistema avanzado de recuperación de informes de problemas específicos por criterio que transforma la manera en que los ingenieros abordan la solución de incidencias técnicas. Esta herramienta utiliza algoritmos de inteligencia artificial para analizar y recuperar automáticamente informes históricos relevantes, facilitando una identificación más rápida y precisa de las causas raíz en entornos de telecomunicaciones complejos. Los técnicos acceden a información contextualizada que acelera los procesos de diagnóstico y reduce significativamente el tiempo de inactividad de los servicios.


Mecanismo de recuperación contextual inteligente

El sistema funciona mediante el procesamiento de lenguaje natural y modelos de embeddings semánticos que comprenden la intención detrás de las consultas de los usuarios. Cuando un ingeniero describe un problema, CREST busca coincidencias no solo por palabras clave sino por similitud contextual en una base de datos masiva de informes históricos. Esto permite encontrar casos análogos incluso cuando la terminología utilizada difiere, superando las limitaciones de los sistemas de búsqueda tradicionales basados únicamente en coincidencias léxicas.

Impacto medible en la eficiencia operativa

Las pruebas realizadas en entornos productivos de Ericsson demuestran una reducción del cuarenta por ciento en el tiempo promedio de resolución de incidencias críticas. Los equipos de soporte técnico destacan la capacidad del sistema para presentar soluciones verificadas previamente, evitando la repetición de errores y estandarizando los procedimientos de troubleshooting. La plataforma incluye dashboards interactivos que visualizan patrones recurrentes de fallos, permitiendo intervenciones proactivas antes de que escalen a afectaciones masivas del servicio.

Siempre es reconfortante cuando la inteligencia artificial puede encontrar soluciones que los humanos perdemos entre montañas de documentos técnicos, como buscar una aguja en un pajar pero con un imán gigante.