Techniczny opis procesu:

• Gromadzenie i Klasyfikacja: Dane z formularzy webowych trafiają automatycznie do bazy PostgreSQL. Agent AI klasyfikuje każde zgłoszenie (np. Komunikacja, Kampanie, Panel Klienta) i aktualizuje liczniki wystąpień dla danej kategorii.

• Dwuetapowa Logika Eskalacji: Pojedyncze incydenty przechodzą standardową ścieżkę (notatka AI i powiadomienie na Slacku). Problemy powtarzalne (powyżej 5 zgłoszeń w 14 dni) aktywują drugiego agenta, który analizuje cały kontekst z ostatnich dwóch tygodni i proponuje gotowe rozwiązanie systemowe.

• Zatwierdzanie (Human-in-the-Loop): Członek zespołu potwierdza rozwiązanie problemu przyciskiem na Slacku. System rejestruje czas naprawy (SLA) w bazie danych i automatycznie wysyła personalizowane podziękowanie do klienta.

• Automatyzacja Follow-up: Nierozwiązane zgłoszenia generują przypomnienia po 24h i 72h. Brak reakcji skutkuje automatyczną eskalacją sprawy do przełożonego z pełnym podsumowaniem ticketu.

• Analityka i Raportowanie: Wszystkie operacje są logowane w PostgreSQL i wizualizowane w Metabase (trendy, czasy rozwiązań, wolumen na klienta, zgodność z SLA).

Kluczowe osiągnięcia techniczne:

• W pełni zamknięta pętla feedbacku: Od zgłoszenia, przez analizę, aż po komunikację zwrotną do klienta bez manualnego przepisywania danych.

• Architektura dwuagentowa: Dynamiczne dopasowanie siły odpowiedzi systemu do wagi problemu na podstawie analizy częstotliwości w czasie rzeczywistym.

• Precyzyjny monitoring SLA: Pomiar czasu reakcji na poziomie bazy danych dla każdego ticketu.

• Zarządzanie przez wyjątki: System angażuje człowieka tylko tam, gdzie jest to niezbędne, zapewniając pełną rozliczalność przy minimalnym nakładzie czasu.