L'intelligenza artificiale (AI) è stata evidenziata come una tendenza chiave per la gestione dei servizi IT (ITSM) nel 2021.
Le organizzazioni IT stanno iniziando a utilizzare varie tecniche di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per potenziare e migliorare i processi di gestione dei servizi IT. A causa dell'abbondanza di dati generati dai sistemi ITSM, l'applicazione dell'apprendimento automatico ai processi ITSM ha molto senso in quanto può fornire ai professionisti IT una comprensione più profonda della loro infrastruttura e delle loro procedure.
L'apprendimento automatico offre approfondimenti che possono aiutare le organizzazioni a dare priorità ai problemi ITSM, intraprendere azioni proattive, ridurre al minimo i tempi di risoluzione e quindi aumentare la produttività dei dipendenti.
Sei pronto ad approfondire un po'? Ecco dieci modi in cui i casi d'uso di intelligenza artificiale e machine learning in ITSM stanno trasformando il modo in cui i servizi IT vengono forniti.
10 casi d'uso di intelligenza artificiale e apprendimento automatico in ITSM
1. Agenti virtuali
Una delle applicazioni di intelligenza artificiale più comuni e in rapida crescita nell'ITSM è l'uso di "agenti virtuali" che forniscono agli utenti un accesso più rapido alle funzionalità self-service o un gruppo di assegnazione IT appropriato in grado di gestire le loro preoccupazioni il più rapidamente possibile.
A seconda del tipo di problema, alcuni ticket potrebbero essere risolti e chiusi utilizzando una tecnologia con un alto grado di accuratezza e senza la necessità dell'intervento umano. Ad esempio, quando gli utenti finali utilizzano agenti virtuali, possono ottenere risposte tempestive con una risposta automatizzata con le soluzioni più probabili al loro problema senza nemmeno dover sollevare un ticket. Gli agenti virtuali garantiscono conversazioni in tempo reale, coerenti ed efficaci attraverso le quali è possibile risolvere gli incidenti senza la necessità di un intervento manuale, risparmiando così tempo, costi e fatica.
2. Assegnazione intelligente dei biglietti
I team del service desk IT hanno competenze diverse e alcuni tecnici sono più bravi di altri nell'affrontare determinati tipi di richieste IT. Pertanto, i tecnici del service desk spesso finiscono per dedicare una notevole quantità di tempo alla classificazione e all'assegnazione manuale dei ticket ai tecnici appropriati.
Implementando l'IA nell'ITSM, i ticket possono essere identificati, categorizzati, classificati in base alle priorità e assegnati automaticamente al tecnico o al gruppo di supporto giusto senza che i tecnici debbano leggere manualmente il contenuto del ticket per decidere.
Il machine learning aiuta i service desk a imparare dall'esperienza e dai dati precedenti per assegnare in modo intelligente i ticket ai tecnici o ai gruppi di supporto interessati, automatizzando così il processo di assegnazione dei ticket, riducendo i tempi di risoluzione e aumentando l'efficienza dei team di service desk.
3. Automazione del Service Desk
Il service desk e le attività operative come l'implementazione delle richieste di servizio, la risoluzione dei ticket di incidente e la fornitura di modifiche consumano circa il 70-80% delle risorse. Le organizzazioni possono utilizzare l'IA per automatizzare in modo intelligente tali attività in modo che i tecnici possano dedicare più tempo a innovare e assistere l'azienda nel raggiungimento dei propri obiettivi.
Ad esempio, i service desk possono essere formati per approvare automaticamente le richieste di supporto in base al ruolo, alle responsabilità, al reparto e ad altre caratteristiche del dipendente utilizzando l'apprendimento automatico. Quindi, supponendo che un dipendente cerchi l'accesso al software, il service desk può autorizzare immediatamente la richiesta e attivare un flusso di lavoro senza richiedere l'approvazione della direzione per risparmiare tempo e risorse.
4. Risoluzione proattiva dei problemi
I progressi nell'analisi e nei big data stanno aumentando le capacità predittive e correlative di ITSM. Le soluzioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico basate sull'analisi del repository e sui modelli di attività degli utenti possono aiutare a ridurre al minimo il numero di incidenti IT incontrati dagli utenti finali e persino prevedere e soddisfare le richieste degli utenti prima che si rendano conto di avere un problema.
Poiché il sistema continua a imparare dagli eventi precedenti, è possibile prevedere problemi come interruzioni dell'IT e guasti alle singole risorse e le correzioni possono essere implementate o consigliate automaticamente. L'intelligenza artificiale consente una risoluzione dei problemi migliore, più rapida, più proattiva e automatizzata dei problemi causati da cambiamenti nell'ambiente, nel comportamento degli utenti finali o nei servizi.
5. Rilevamento di anomalie
Alcuni incidenti IT potrebbero non essere rilevabili con gli strumenti ITSM tradizionali. I modelli AI/ML possono essere addestrati per identificare anomalie e segnalare incidenti ripetuti su molti sistemi IT. Possono persino aiutare ad avvisare i team IT di un problema IT prima ancora che si verifichi un incidente.
6. Gestione della conoscenza basata sull'intelligenza artificiale
La gestione della conoscenza può sfruttare la tecnologia di deep learning per offrire soluzioni dal repository o cercare nel cloud per offrire una soluzione appropriata per aiutare gli utenti a risolvere i problemi IT. In questo modo, le organizzazioni possono risparmiare tempo nella gestione della knowledge base e concentrarsi sulla condivisione efficiente delle conoscenze con tecnici e utenti finali.
L'apprendimento automatico non solo aiuta a rilevare e distribuire la conoscenza, ma può anche aiutare a creare conoscenza. Che si tratti di identificare le lacune nella conoscenza analizzando i dati aggregati dei ticket sugli incidenti o di tradurre le risoluzioni dei ticket documentate in conoscenze implementando algoritmi per trovare le informazioni più rilevanti e importanti, l'apprendimento automatico può aiutare il team del service desk a identificare le aree problematiche e creare soluzioni correlate e articoli della knowledge base .
7. Gestione del cambiamento guidata dall'intelligenza artificiale
Un processo ITSM che può avere un impatto critico sull'infrastruttura IT di un'azienda è la gestione del cambiamento. Le modifiche sono soggette a un'ampia pianificazione e valutazione del rischio prima di essere implementate. Tuttavia, nonostante questo sforzo, i cambiamenti potrebbero non essere dovuti all'errore umano. Durante la valutazione delle modifiche, i tecnici e gli utenti a volte faticano a estrarre informazioni dalle enormi quantità di dati creati dalla gestione delle modifiche IT e dall'implementazione delle modifiche. Eliminando la componente umana e migliorando l'analisi, l'IA può aiutare a mitigare i rischi associati alla gestione del cambiamento.
Implementando le tecnologie di apprendimento automatico, i rischi probabili possono essere riconosciuti e segnalati al responsabile del cambiamento per eseguire la strategia di backout. L'apprendimento automatico facilita anche la valutazione e la pianificazione delle richieste di modifica per pianificarle correttamente.
8. Gestione intelligente del ciclo di vita delle risorse
Un numero significativo di problemi IT sorgono a causa di risorse IT obsolete che hanno peggiorato le prestazioni. L'apprendimento automatico può aiutare a identificare automaticamente quali risorse rischiano di fallire spesso, in base a caratteristiche come i loro livelli di prestazioni, incidenti IT ad esse correlati e così via. Una volta identificate tali risorse, il service desk può sfruttare l'apprendimento automatico per avvisare i tecnici e potenzialmente assistere nell'ordinare le sostituzioni.
9. Analisi predittiva per segnalare le violazioni degli SLA
L'analisi predittiva può essere utilizzata per analizzare i dati sulle prestazioni all'interno e all'interno delle organizzazioni per identificare possibili problemi. Questa conoscenza può essere utilizzata per consigliare gli utenti o il service desk IT su metodi alternativi per risolvere le richieste tenendo presente che soddisfano gli accordi sul livello di servizio.
In caso di violazione dello SLA, potrebbe essere necessario eseguire l'escalation del ticket per fornire una soluzione tempestiva all'utente. Qui l'automazione può aiutare a inoltrare problemi importanti alle persone appropriate non appena si verifica una violazione dello SLA. Implementando l'automazione, è possibile creare regole di escalation dei ticket per allineare gli incidenti ai membri del team appropriati nella gerarchia operativa.
10. Funzionalità e suggerimenti di SmartSearch
L'intelligenza artificiale guida funzionalità di ricerca intelligenti che possono aiutare gli utenti a trovare le risposte giuste ai loro problemi sulla base di parole chiave di ricerca simili utilizzate in precedenza. La ricerca basata sull'intelligenza artificiale non è come le funzionalità di ricerca di base che l'IT e gli utenti finali utilizzano già negli strumenti ITSM e self-service, ma può presentare molte opzioni di ricerca pertinenti con elevata precisione.
L'apprendimento automatico può essere utilizzato anche per fornire suggerimenti intelligenti, come ciò che gli utenti ottengono da Google o Netflix. Ciò potrebbe includere informazioni o soluzioni consigliate per i tecnici del service desk o per gli utenti finali che sfruttano il self-service per accelerare il processo di risoluzione e deviare i ticket L1. I suggerimenti generati dall'intelligenza artificiale possono consigliare un incidente IT simile o correlato, un articolo di soluzioni o un elemento di configurazione per eliminare lo sforzo di scoprire un elemento e quindi cercarlo.
4 vantaggi dell'utilizzo dell'IA nell'ITSM
L'intelligenza artificiale ha il potenziale per trasformare non solo i service desk IT e i team di service desk IT, ma anche l'intera azienda. Prima che le organizzazioni saltino sul carro dell'IA, ecco cosa possono aspettarsi di guadagnarci.
- Processo decisionale basato sui dati: l'intelligenza artificiale può offrire informazioni in tempo reale sull'infrastruttura IT che gli esseri umani semplicemente non possono, determinando un processo decisionale informato e più rapido, soprattutto di fronte a problemi imprevisti.
- Maggiore efficienza per i team IT: nella maggior parte delle organizzazioni, la maggior parte del tempo viene ancora dedicata alla gestione di domande e problemi ripetitivi. Quindi, anche se l'automazione è percepita come una minaccia per i posti di lavoro, la realtà è che a nessuno piace svolgere compiti noiosi e ripetitivi. Infatti, automatizzando i processi ripetitivi, i tecnici IT saranno liberi di concentrarsi su lavori più coinvolgenti come iniziative di miglioramento dei servizi.
- Miglioramento della produttività dei dipendenti: l'intelligenza artificiale può aiutare gli utenti finali a scoprire e applicare informazioni, ad esempio accedere a documenti o articoli specifici nella knowledge base o indirizzare una chiamata o chattare al tecnico giusto in modo che il problema possa essere risolto il più rapidamente possibile.
- Ambiente IT stabile: dal rilevamento e registrazione dei problemi alla risoluzione delle cause principali dei problemi, l'IA può migliorare notevolmente la gestione degli incidenti. Di conseguenza, l'automazione stabilizzerà l'ambiente IT e fornirà alle aziende una base migliore per supportare la loro trasformazione digitale.
Conclusione
Per ottenere i massimi benefici dall'implementazione dell'IA, i tecnici del service desk IT devono prima documentare attentamente tutte le richieste, i problemi e le modifiche per mantenere un database del service desk IT accurato e creare una base di conoscenza completa.
Non c'è dubbio che l'AI nell'ITSM può migliorare significativamente l'erogazione dei servizi, ma se le organizzazioni vogliono davvero prosperare con l'adozione dell'AI, devono sviluppare una strategia per realizzare tutti i vantaggi dell'AI in linea con i loro obiettivi aziendali più ampi.