تم تسليط الضوء على الذكاء الاصطناعي (AI) باعتباره اتجاهًا رئيسيًا لإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) في عام 2021.

بدأت مؤسسات تكنولوجيا المعلومات في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المختلفة لتعزيز وتحسين عمليات إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات. نظرًا لوفرة البيانات الناتجة عن أنظمة ITSM ، فإن تطبيق التعلم الآلي على عمليات ITSM له معنى كبير لأنه يمكن أن يوفر لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات فهمًا أعمق لبنيتهم ​​التحتية وإجراءاتهم.

يقدم التعلم الآلي رؤى يمكن أن تساعد المؤسسات في تحديد أولويات مشكلات ITSM ، واتخاذ إجراءات استباقية ، وتقليل وقت الحل ، وبالتالي زيادة إنتاجية الموظف.

هل أنت مستعد للتعمق أكثر قليلاً؟ فيما يلي عشر طرق تعمل فيها حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في ITSM على تغيير طريقة تقديم خدمات تكنولوجيا المعلومات.

10 حالات استخدام للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في ITSM

تأثير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في ITSM مع 10 حالات استخدام في العالم الحقيقي

1. الوكلاء الافتراضيون

أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي شيوعًا وسرعة نموها في ITSM هو استخدام "الوكلاء الافتراضيين" الذين يزودون المستخدمين بوصول أسرع إلى إمكانيات الخدمة الذاتية أو مجموعة تخصيص تكنولوجيا المعلومات المناسبة التي يمكنها التعامل مع مخاوفهم في أسرع وقت ممكن.

اعتمادًا على نوع المشكلة ، قد يتم حل بعض التذاكر وإغلاقها باستخدام تقنية بدرجة عالية من الدقة ودون الحاجة إلى تدخل بشري. على سبيل المثال ، عندما يستخدم المستخدمون النهائيون وكلاء افتراضية ، يمكنهم الحصول على ردود سريعة مع استجابة آلية مع الحلول الأكثر احتمالاً لمشكلتهم دون الحاجة إلى رفع تذكرة. يضمن الوكلاء الافتراضيون إجراء محادثات في الوقت الفعلي ومتسقة وفعالة يمكن من خلالها حل الحوادث دون الحاجة إلى تدخل يدوي ، وبالتالي توفير الوقت والتكلفة والجهد.

2. تعيين تذكرة ذكي

تتمتع فرق مكتب خدمات تكنولوجيا المعلومات بمهارات مختلفة ، وبعض الفنيين أفضل من غيرهم في معالجة أنواع معينة من طلبات تكنولوجيا المعلومات. لذلك ، غالبًا ما ينتهي الأمر بفنيي مكتب الخدمة إلى قضاء قدر كبير من الوقت في تصنيف التذاكر يدويًا وتخصيصها للفنيين المناسبين.

من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي في ITSM ، يمكن تحديد التذاكر وتصنيفها وتحديد أولوياتها وتخصيصها للفني المناسب أو مجموعة الدعم دون الحاجة إلى الفنيين لقراءة محتوى التذكرة يدويًا لاتخاذ القرار.

يساعد التعلم الآلي مكاتب الخدمة على التعلم من الخبرات والبيانات السابقة لتعيين التذاكر بذكاء إلى الفنيين أو مجموعات الدعم ذات الصلة ، وبالتالي أتمتة عملية تخصيص التذاكر ، وتقليل أوقات الحل ، وزيادة كفاءة فرق مكتب الخدمة.

3. أتمتة مكتب الخدمة

مكتب الخدمة والمهام التشغيلية مثل تنفيذ طلبات الخدمة وحل بطاقات الحوادث وتقديم التغييرات تستهلك حوالي 70-80٪ من الموارد. قد تستخدم المنظمات الذكاء الاصطناعي لأتمتة مثل هذه الأنشطة بذكاء حتى يتمكن الفنيون من قضاء المزيد من الوقت في الابتكار ومساعدة الشركة على تحقيق أهدافها.

على سبيل المثال ، قد يتم تدريب مكاتب الخدمة على الموافقة التلقائية على طلبات الدعم بناءً على دور الموظف ومسؤولياته وقسمه وخصائص أخرى باستخدام التعلم الآلي. لذلك ، لنفترض أن أحد الموظفين يسعى للوصول إلى البرنامج ، فيمكن لمكتب الخدمة أن يأذن بالطلب على الفور ويطلق سير العمل دون طلب موافقة من الإدارة لتوفير الوقت والموارد.

4. حل المشكلة الاستباقي

تعمل تطورات البيانات الضخمة والتحليلات على زيادة القدرات التنبؤية والارتباطية لـ ITSM. يمكن أن تساعد حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المستندة إلى تحليل المستودع وأنماط نشاط المستخدم في تقليل عدد حوادث تكنولوجيا المعلومات التي يواجهها المستخدمون النهائيون وحتى التنبؤ بطلبات المستخدم والوفاء بها قبل أن يدركوا أن لديهم مشكلة.

مع استمرار النظام في التعلم من الأحداث السابقة ، يمكن توقع مشكلات مثل انقطاع تكنولوجيا المعلومات وانهيارات الأصول الفردية ويمكن تنفيذ الإصلاحات تلقائيًا أو التوصية بها. يتيح الذكاء الاصطناعي حلًا أفضل وأسرع وأكثر استباقية وآلية للمشكلات الناتجة عن التغييرات في البيئة أو سلوك المستخدم النهائي أو الخدمات.

5. كشف الشذوذ

قد لا يمكن اكتشاف بعض حوادث تكنولوجيا المعلومات باستخدام أدوات ITSM التقليدية. يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي لتحديد الحالات الشاذة والإشارة إلى تكرار الحوادث عبر العديد من أنظمة تكنولوجيا المعلومات. يمكنهم حتى المساعدة في تنبيه فرق تكنولوجيا المعلومات إلى مشكلة تكنولوجيا المعلومات قبل وقوع أي حادث.

6. إدارة المعرفة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

يمكن لإدارة المعرفة الاستفادة من تقنية التعلم العميق لتقديم حلول من المستودع أو البحث في السحابة لتقديم حل مناسب لمساعدة المستخدمين على حل مشكلات تكنولوجيا المعلومات. بهذه الطريقة ، يمكن للمؤسسات توفير الوقت في إدارة قاعدة المعرفة والتركيز على مشاركة المعرفة بكفاءة مع الفنيين والمستخدمين النهائيين.

لا يساعد التعلم الآلي في اكتشاف المعرفة وتوزيعها فحسب ، بل يمكن أن يساعد أيضًا في تكوين المعرفة. سواء كان تحديد الفجوات المعرفية عن طريق تحليل البيانات المجمعة لبطاقات الحوادث أو ترجمة قرارات التذكرة الموثقة إلى معرفة من خلال تنفيذ الخوارزميات للعثور على المعلومات الأكثر أهمية والأكثر صلة ، يمكن أن يساعد التعلم الآلي فريق مكتب الخدمة في تحديد مجالات المشاكل وإنشاء الحلول ذات الصلة ومقالات قاعدة المعرفة .

7. إدارة التغيير المدفوعة بالذكاء الاصطناعي

إحدى عمليات ITSM التي يمكن أن يكون لها تأثير حاسم على البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات للشركة هي إدارة التغيير. تخضع التغييرات للتخطيط الشامل وتقييم المخاطر قبل تنفيذها. ومع ذلك ، على الرغم من هذا الجهد ، قد لا تكون التغييرات مدين بها لخطأ بشري. أثناء تقييم التغييرات ، يكافح الفنيون والمستخدمون أحيانًا لاستخراج الأفكار من الكميات الهائلة من البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة إدارة تغيير تكنولوجيا المعلومات وتنفيذ التغيير. من خلال القضاء على المكون البشري وتعزيز التحليل ، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في التخفيف من المخاطر المرتبطة بإدارة التغيير.

من خلال تطبيق تقنيات التعلم الآلي ، يمكن التعرف على المخاطر المحتملة وإبلاغ مدير التغيير بها لتنفيذ استراتيجية الدعم. يسهل التعلم الآلي أيضًا تقييم طلبات التغيير وتخطيطها لجدولتها بشكل صحيح.

8. إدارة دورة حياة الأصول الذكية

ينشأ عدد كبير من مشكلات تكنولوجيا المعلومات نتيجة لأصول تكنولوجيا المعلومات القديمة التي تدهورت في الأداء. يمكن أن يساعد التعلم الآلي في التعرف التلقائي على الأصول التي من المحتمل أن تفشل في كثير من الأحيان ، بناءً على خصائص مثل مستويات أدائها ، وحوادث تكنولوجيا المعلومات المتعلقة بها ، وما إلى ذلك. بمجرد تحديد هذه الأصول ، قد يستفيد مكتب الخدمة من التعلم الآلي لإخطار الفنيين وربما المساعدة في طلب الاستبدالات.

9. التحليلات التنبؤية لانتهاكات FlagSLA

يمكن استخدام التحليلات التنبؤية لتحليل بيانات الأداء داخل المنظمات وعبرها لتحديد المشكلات المحتملة. يمكن استخدام هذه المعرفة لإرشاد المستخدمين أو مكتب خدمات تكنولوجيا المعلومات حول طرق بديلة لحل الطلبات مع الأخذ في الاعتبار أنها تفي باتفاقيات مستوى الخدمة.

إذا كان هناك انتهاك لاتفاقية مستوى الخدمة ، فقد يلزم تصعيد التذكرة لتقديم حل في الوقت المناسب للمستخدم. يمكن أن تساعد الأتمتة هنا في تصعيد المشكلات الرئيسية للأشخاص المناسبين بمجرد حدوث انتهاك لاتفاقية مستوى الخدمة. من خلال تنفيذ الأتمتة ، يمكن إنشاء قواعد تصعيد البطاقة لمواءمة الحوادث مع أعضاء الفريق المناسبين في التسلسل الهرمي التشغيلي.

10. قدرات وتوصيات البحث الذكي

يقود الذكاء الاصطناعي إمكانات البحث الذكية التي يمكن أن تساعد المستخدمين في العثور على الإجابات الصحيحة لمشكلاتهم بناءً على كلمات البحث الأساسية المماثلة المستخدمة سابقًا. لا يشبه البحث المدفوع بالذكاء الاصطناعي قدرات البحث الأساسية التي يستخدمها قسم تكنولوجيا المعلومات والمستخدمون النهائيون بالفعل في أدوات ITSM والخدمة الذاتية ، بل يمكنه تقديم الكثير من خيارات البحث ذات الصلة بدقة عالية.

يمكن أيضًا استخدام التعلم الآلي لتقديم اقتراحات ذكية ، مثل ما يحصل عليه المستخدمون من Google أو Netflix. قد يتضمن ذلك معلومات أو حلولًا موصى بها لفنيي مكتب الخدمة أو المستخدمين النهائيين الذين يستفيدون من الخدمة الذاتية لتسريع عملية الحل وتشتيت تذاكر L1. يمكن أن توصي الاقتراحات التي يتم إنشاؤها بواسطة AI بحادث تكنولوجيا معلومات مشابه أو ذي صلة ، أو مقالة حلول ، أو عنصر تكوين للقضاء على الجهد المبذول لاكتشاف عنصر ثم البحث عنه.

4 فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في ITSM

الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تحويل ليس فقط مكاتب خدمات تكنولوجيا المعلومات وفرق مكاتب خدمات تكنولوجيا المعلومات ، ولكن أيضًا المؤسسة بأكملها. قبل أن تقفز المنظمات إلى عربة الذكاء الاصطناعي ، إليك ما يمكن أن تتوقع تحقيقه منها.

  1. صنع القرار القائم على البيانات: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدم رؤى في الوقت الفعلي حول البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات والتي لا يستطيع البشر القيام بها ، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات مستنيرة وأسرع خاصة عند مواجهة مشكلات غير متوقعة.
  2. زيادة كفاءة فرق تكنولوجيا المعلومات: في معظم المؤسسات ، لا يزال يتم قضاء الجزء الأكبر من الوقت في التعامل مع الاستعلامات والقضايا المتكررة. لذلك على الرغم من اعتبار الأتمتة تهديدًا للوظائف ، إلا أن الحقيقة هي أنه لا أحد يستمتع بأداء مهام مملة ومتكررة. في الواقع ، من خلال أتمتة العمليات المتكررة ، سيتم تحرير فنيي تكنولوجيا المعلومات للتركيز على أعمال أكثر جاذبية مثل مبادرات تحسين الخدمة.
  3. تحسين إنتاجية الموظف: يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين النهائيين في اكتشاف المعلومات وتطبيقها ، مثل الوصول إلى مستندات أو مقالات محددة في قاعدة المعارف أو توجيه مكالمة أو دردشة إلى الفني المناسب حتى يمكن حل المشكلة في أسرع وقت ممكن.
  4. بيئة تكنولوجيا المعلومات المستقرة: من اكتشاف المشكلات وتسجيلها إلى حل الأسباب الجذرية للمشكلات ، يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز إدارة الحوادث بشكل كبير. ونتيجة لذلك ، ستعمل الأتمتة على استقرار بيئة تكنولوجيا المعلومات وتزويد المؤسسات بأساس أفضل لدعم تحولها الرقمي.

في الختام

لتحقيق أقصى قدر من الفوائد من تنفيذ الذكاء الاصطناعي ، يجب على فنيي مكتب خدمات تكنولوجيا المعلومات أولاً توثيق جميع الطلبات والمشكلات والتغييرات بعناية للحفاظ على قاعدة بيانات مكتبية دقيقة لخدمات تكنولوجيا المعلومات وإنشاء قاعدة معرفية شاملة.

ليس هناك شك في أن الذكاء الاصطناعي في ITSM يمكن أن يحسن بشكل كبير تقديم الخدمات ، ولكن إذا أرادت المنظمات أن تزدهر حقًا من خلال اعتماد الذكاء الاصطناعي ، فيجب عليها تطوير استراتيجية لتحقيق الفوائد الكاملة للذكاء الاصطناعي بما يتماشى مع أهداف أعمالها الأكبر.