Automazione ticketing: come riduciamo i tempi di analisi dei bug per accelerare il tuo business

Nel ciclo di vita dello sviluppo software esiste un costo sommerso che spesso supera quello della scrittura del codice: il tempo di investigazione. Ogni volta che un bug viene segnalato, inizia una caccia al tesoro tra mail vaghe, documentazione obsoleta e migliaia di righe di codice.

Molte aziende vendono ore-uomo; noi abbiamo scelto di vendere risultati e velocità.

Per farlo, abbiamo rivoluzionato il nostro processo interno con l’AI Generativa, eliminando il “lavoro sul lavoro”. Ecco come il nostro metodo di analisi automatizzata dei bug si traduce in un vantaggio competitivo diretto per i nostri clienti.

Il vero costo di un bug non è correggerlo, è capirlo

In ogni help desk IT tradizionale, i developer spendono circa il 70% del loro tempo a fare i “detective” informatici: decifrano mail confuse, integrano ticket incompleti e navigano tra documentazione obsoleta e migliaia di righe di codice. Il problema principale non è la mancanza di competenza, ma la frammentazione dell’informazione. Anche quando il ticket contiene un punto di partenza, come un log d’errore o un riferimento tecnico, lo sviluppatore deve comunque farsi carico di un dispendioso lavoro di investigazione manuale per “unire i puntini”:

• Ricercare manualmente nel codice sorgente i moduli interessati all’errore.
• Controllare sulla documentazione se quel comportamento è un bug o una specifica funzionale.
• Scavare nello storico dei ticket per capire se il problema è ricorrente.

Questa fase di investigazione costituisce la maggiore dispersione di risorse. Abbiamo deciso di risolvere questo problema alla radice: non aspettiamo che sia il cliente a fornirci il ticket perfetto, abbiamo costruito un sistema che lo rende perfetto per noi.

Il nostro metodo: pre-analisi AI come standard operativo

In ogni nostro progetto, integriamo un sistema di AI Generativa che intercetta la segnalazione tramite ticket o via mail e genera istantaneamente una pre-analisi tecnica e funzionale.

Il nostro sistema interroga simultaneamente tre pilastri della conoscenza aziendale:

1. Analisi del codice sorgente

L’AI effettua una scansione dei repository. Grazie alla comprensione del linguaggio naturale applicata al codice, identifica i file e le funzioni che hanno maggiori probabilità di causare l’errore segnalato. Invece di analizzare l’intero progetto, il dev riceve un puntatore diretto ai file interessati.

2. Verifica documentale

Il sistema interroga la documentazione aziendale. Se un utente segnala un comportamento anomalo, l’AI verifica istantaneamente sulla documentazione se tale comportamento è già stato riscontrato. Questo permette di distinguere immediatamente tra un bug tecnico (errore nel codice) e un misunderstanding funzionale (l’utente non sa come usare la funzione).

3. Memoria storica

L’intelligenza artificiale confronta la nuova segnalazione con il database dei ticket chiusi. Se un problema simile è stato risolto sei mesi prima, l’AI allega al nuovo ticket il link alla vecchia soluzione, evitando di “reinventare la ruota” ogni volta.

Un modello enterprise al servizio del tuo business

Abbiamo affinato questo metodo in contesti ad altissima criticità, come quelli gestiti per un importante Gruppo del settore automotive. Qui la varietà di sistemi e la mole di segnalazioni rendono impossibile un’analisi manuale rapida.

Applicando l’automazione, abbiamo trasformato il flusso rendendolo più agile:

• Input: mail o ticket “grezzo”.
• AI Process: l’AI genera una nota interna con possibili file coinvolti, link alla documentazione pertinente, suggerimento di fix basato sullo storico.
• Output: il developer apre il ticket e ha già tutto il materiale per iniziare lo sviluppo.

I vantaggi: agilità, economia, efficienza

Scegliere un partner che ha ottimizzato i propri processi con l’AI significa ottenere vantaggi misurabili:

• Time-to-fix accelerato: riducendo drasticamente i tempi di analisi, risolviamo i problemi nella metà del tempo.
• Costi ottimizzati: il budget viene investito nella risoluzione del problema, non in ore di ricerca e investigazione manuale.
• Qualità e resilienza: l’AI assicura che ogni intervento sia coerente con la documentazione e lo storico, riducendo il rischio di regressioni.

La nostra promessa: meno analisi, più evoluzione

Non usiamo l’AI perché è una tendenza, ma perché crediamo che il tempo dei nostri talenti e il budget dei nostri clienti sia troppo prezioso per essere sprecato in attività a basso valore aggiunto.

Il nostro modo di lavorare è la nostra garanzia: trasformiamo la complessità in task pronti all’esecuzione, permettendo al tuo business di correre più veloce.