English
Afrikaans
Amharic
Arabic
Chinese (Simplified)
Dutch
Filipino
French
Georgian
German
Hausa
Igbo
Indonesian
Italian
Japanese
Javanese
Latin
Nepali
Portuguese
Russian
Somali
Spanish
Swahili
Thai
Ukrainian
Vietnamese
Yoruba
Kunstmatige intelligentie (AI) werd in 2021 gemarkeerd als een belangrijke IT-servicemanagementtrend (ITSM).
IT-organisaties beginnen verschillende AI- en machine learning-technieken te gebruiken om IT-servicebeheerprocessen te verbeteren en te verbeteren. Vanwege de overvloed aan gegevens die door ITSM-systemen worden gegenereerd, is het heel logisch om machine learning toe te passen op ITSM-processen, omdat het IT-professionals een dieper inzicht kan geven in hun infrastructuur en procedures.
Machine learning biedt inzichten die organisaties kunnen helpen bij het prioriteren van ITSM-problemen, het nemen van proactieve actie, het minimaliseren van de tijd tot het oplossen en dus het verhogen van de productiviteit van medewerkers.
Ben je klaar om wat dieper te graven? Hier zijn tien manieren waarop AI en machine learning use-cases in ITSM de manier veranderen waarop IT-services worden geleverd.
10 AI en machine learning use-cases in ITSM
1. Virtuele agenten
Een van de meest voorkomende en snelgroeiende toepassingen van AI in ITSM is het gebruik van 'virtuele agents' die gebruikers sneller toegang geven tot selfservice-mogelijkheden of een geschikte IT-toewijzingsgroep die hun zorgen zo snel mogelijk kan behandelen.
Afhankelijk van het type probleem kunnen bepaalde tickets worden opgelost en gesloten met behulp van technologie met een hoge mate van nauwkeurigheid en zonder menselijke tussenkomst. Wanneer eindgebruikers bijvoorbeeld virtuele agenten gebruiken, kunnen ze snel antwoorden krijgen met een geautomatiseerd antwoord met de meest waarschijnlijke oplossingen voor hun probleem, zonder dat ze zelfs maar een ticket hoeven aan te maken. Virtuele agenten zorgen voor realtime, consistente en effectieve gesprekken waarmee incidenten kunnen worden opgelost zonder handmatige tussenkomst, waardoor tijd, kosten en moeite worden bespaard.
2. Intelligente tickettoewijzing
IT-servicedeskteams hebben verschillende vaardigheden en sommige technici zijn beter dan anderen in het behandelen van bepaalde soorten IT-verzoeken. Servicedesk-technici besteden dus vaak veel tijd aan het handmatig classificeren en toewijzen van tickets aan de juiste technici.
Door AI in ITSM te implementeren, kunnen tickets automatisch worden geïdentificeerd, gecategoriseerd, geprioriteerd en toegewezen aan de juiste technicus of ondersteuningsgroep zonder dat technici de inhoud van het ticket handmatig hoeven te lezen om te beslissen.
Machine learning helpt de servicedesks om te leren van eerdere ervaringen en gegevens om op intelligente wijze tickets toe te wijzen aan de relevante technici of ondersteuningsgroepen, waardoor het tickettoewijzingsproces wordt geautomatiseerd, de oplossingstijden worden verkort en de efficiëntie van de servicedesk-teams wordt verhoogd.
3. Servicedesk-automatisering
Servicedesk- en operationele taken, zoals het implementeren van serviceverzoeken, het oplossen van incidenttickets en het doorvoeren van wijzigingen, verbruiken ongeveer 70-80% van de middelen. Organisaties kunnen AI gebruiken om dergelijke activiteiten intelligent te automatiseren, zodat technici meer tijd kunnen besteden aan innovatie en het helpen van het bedrijf om zijn doelen te bereiken.
Servicedesks kunnen bijvoorbeeld worden getraind om ondersteuningsverzoeken automatisch goed te keuren op basis van de rol, verantwoordelijkheden, afdeling en andere kenmerken van de werknemer door gebruik te maken van machine learning. Stel dat een medewerker toegang zoekt tot software, dan kan de servicedesk het verzoek onmiddellijk autoriseren en een workflow activeren zonder goedkeuring van het management om tijd en middelen te besparen.
4. Proactieve probleemoplossing
De vooruitgang op het gebied van big data en analyse vergroot de voorspellende en correlatieve mogelijkheden van ITSM. AI- en machine learning-oplossingen op basis van repository-analyse en gebruikersactiviteitspatronen kunnen helpen het aantal IT-incidenten waarmee eindgebruikers worden geconfronteerd te minimaliseren en zelfs gebruikersverzoeken te voorspellen en te vervullen voordat ze zich realiseren dat ze een probleem hebben.
Omdat het systeem blijft leren van eerdere gebeurtenissen, kunnen problemen zoals IT-storingen en individuele uitval van bedrijfsmiddelen worden voorzien en kunnen fixes automatisch worden geïmplementeerd of aanbevolen. AI maakt een betere, snellere, meer proactieve en geautomatiseerde probleemoplossing mogelijk van problemen die worden veroorzaakt door veranderingen in de omgeving, het gedrag van eindgebruikers of services.
5. Detectie van afwijkingen
Sommige IT-incidenten zijn mogelijk niet detecteerbaar met traditionele ITSM-tools. AI/ML-modellen kunnen worden getraind om anomalieën te identificeren en herhaalde incidenten in veel IT-systemen te signaleren. Ze kunnen zelfs helpen bij het waarschuwen van IT-teams voor een IT-probleem voordat er zich zelfs maar een incident voordoet.
6. AI-aangedreven kennisbeheer
Kennisbeheer kan gebruikmaken van deep learning-technologie om oplossingen uit de repository aan te bieden of de cloud te doorzoeken om een geschikte oplossing te bieden om gebruikers te helpen bij het oplossen van IT-problemen. Op deze manier kunnen organisaties tijd besparen bij het beheren van de kennisbank en zich richten op het efficiënt delen van kennis met technici en eindgebruikers.
Machine learning helpt niet alleen bij het opsporen en verspreiden van kennis, maar kan ook helpen bij het creëren van kennis. Of het nu gaat om het identificeren van kennislacunes door het analyseren van geaggregeerde ticketgegevens voor incidenten of het vertalen van gedocumenteerde ticketoplossingen in kennis door algoritmen te implementeren om de meest relevante en belangrijke informatie te vinden, machine learning kan het servicedeskteam helpen probleemgebieden te identificeren en gerelateerde oplossingen en kennisbankartikelen te creëren .
7. AI-gedreven verandermanagement
Een ITSM-proces dat een kritische impact kan hebben op de IT-infrastructuur van een bedrijf is verandermanagement. Wijzigingen worden onderworpen aan een uitgebreide planning en risicobeoordeling voordat ze worden doorgevoerd. Ondanks deze inspanning kunnen wijzigingen echter niet te wijten zijn aan menselijke fouten. Bij het beoordelen van wijzigingen hebben technici en gebruikers soms moeite om inzichten te extraheren uit de enorme hoeveelheden gegevens die worden gegenereerd door IT-wijzigingsbeheer en wijzigingsimplementatie. Door de menselijke component te elimineren en de analyse te verbeteren, kan AI helpen bij het verminderen van de risico's die gepaard gaan met verandermanagement.
Door machine learning-technologieën te implementeren, kunnen waarschijnlijke risico's worden herkend en gerapporteerd aan de verandermanager om de back-outstrategie uit te voeren. Machine learning vergemakkelijkt ook de evaluatie en planning van wijzigingsverzoeken om ze goed te plannen.
8. Intelligent AssetLife Cycle Management
Een aanzienlijk aantal IT-problemen ontstaat als gevolg van verouderde IT-assets waarvan de prestaties zijn verslechterd. Machine learning kan helpen bij het automatisch identificeren van activa die waarschijnlijk vaak zullen falen, op basis van kenmerken zoals hun prestatieniveaus, IT-incidenten die ermee verband houden, enzovoort. Zodra dergelijke activa zijn geïdentificeerd, kan de servicedesk gebruikmaken van machine learning om technici op de hoogte te stellen en mogelijk te helpen bij het bestellen van vervangingen.
9. Voorspellende analyses om SLA-overtredingen te signaleren
Voorspellende analyses kunnen worden gebruikt om prestatiegegevens binnen en tussen organisaties te analyseren om mogelijke problemen te identificeren. Deze kennis kan worden gebruikt om gebruikers of de IT-servicedesk te adviseren over alternatieve methoden om verzoeken op te lossen, rekening houdend met het feit dat ze voldoen aan serviceniveau-overeenkomsten.
Als er sprake is van een SLA-schending, moet het ticket mogelijk worden geëscaleerd om de gebruiker een tijdige oplossing te bieden. Hier kan automatisering helpen bij het escaleren van grote problemen naar de juiste mensen zodra zich een SLA-schending voordoet. Door automatisering te implementeren, kunnen escalatieregels voor tickets worden gecreëerd om de incidenten af te stemmen op de juiste teamleden in de operationele hiërarchie.
10. SmartSearch-mogelijkheden en -aanbevelingen
AI stimuleert intelligente zoekmogelijkheden die gebruikers kunnen helpen de juiste antwoorden op hun problemen te vinden op basis van eerder gebruikte vergelijkbare zoekwoorden. AI-gestuurd zoeken is niet zoals de basiszoekmogelijkheden die IT en eindgebruikers al gebruiken in de ITSM- en zelfbedieningstools, het kan veel relevante zoekopties met hoge precisie presenteren.
Machine learning kan ook worden gebruikt om slimme suggesties te doen, zoals wat gebruikers van Google of Netflix krijgen. Dit kan aanbevolen informatie of oplossingen zijn voor servicedesk-technici of eindgebruikers die gebruik maken van selfservice om het oplossingsproces te versnellen en L1-tickets af te weren. Door AI gegenereerde suggesties kunnen een soortgelijk of gerelateerd IT-incident, oplossingsartikel of configuratie-item aanbevelen om de moeite te elimineren om een item te ontdekken en er vervolgens naar te zoeken.
4 Voordelen van het gebruik van AI in ITSM
AI heeft het potentieel om niet alleen IT-servicedesks en IT-servicedeskteams te transformeren, maar ook de hele onderneming. Voordat organisaties op de AI-trein springen, is dit wat ze ervan kunnen verwachten.
- Gegevensgestuurde besluitvorming: kunstmatige intelligentie kan realtime inzichten bieden in de IT-infrastructuur die mensen gewoon niet kunnen, wat resulteert in geïnformeerde en snellere besluitvorming, vooral wanneer ze worden geconfronteerd met onvoorziene problemen.
- Verhoogde efficiëntie voor IT-teams: in de meeste organisaties wordt het grootste deel van de tijd nog steeds besteed aan het behandelen van herhaalde vragen en problemen. Dus hoewel automatisering wordt gezien als een bedreiging voor banen, is de realiteit dat niemand het leuk vindt om vervelende, repetitieve taken uit te voeren. Door repetitieve processen te automatiseren, krijgen IT-technici de tijd om zich te concentreren op boeiender werk, zoals initiatieven voor serviceverbetering.
- Verbeterde productiviteit van medewerkers: AI kan eindgebruikers helpen bij het ontdekken en toepassen van informatie, zoals toegang tot specifieke documenten of artikelen in de kennisbank of doorverbinden of chatten met de juiste technicus, zodat het probleem zo snel mogelijk kan worden opgelost.
- Stabiele IT-omgeving: van het detecteren en loggen van problemen tot het oplossen van de hoofdoorzaken van problemen, AI kan het incidentbeheer aanzienlijk verbeteren. Als gevolg hiervan zal automatisering de IT-omgeving stabiliseren en ondernemingen een betere basis bieden om hun digitale transformatie te ondersteunen.
Conclusie
Om maximale voordelen te halen uit de AI-implementatie, moeten IT-servicedesktechnici eerst alle verzoeken, problemen en wijzigingen zorgvuldig documenteren om een nauwkeurige IT-servicedeskdatabase bij te houden en een uitgebreide kennisbank te creëren.
Het lijdt geen twijfel dat AI in ITSM de dienstverlening aanzienlijk kan verbeteren, maar als organisaties echt willen gedijen met AI-adoptie, moeten ze een strategie ontwikkelen om de volledige voordelen van AI te realiseren in overeenstemming met hun grotere bedrijfsdoelen.