Искусственный интеллект (ИИ) был выделен в качестве ключевого направления управления ИТ-услугами (ITSM) в 2021 году.

ИТ-организации начинают использовать различные методы искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения процессов управления ИТ-услугами. Из-за обилия данных, генерируемых ITSM-системами, применение машинного обучения к ITSM-процессам имеет большой смысл, поскольку может дать ИТ-специалистам более глубокое понимание их инфраструктуры и процедур.

Машинное обучение предлагает идеи, которые могут помочь организациям приоритизировать проблемы ITSM, предпринимать упреждающие действия, минимизировать время до решения и, таким образом, повышать продуктивность сотрудников.

Готовы копнуть немного глубже? Вот десять способов использования ИИ и машинного обучения в ITSM, которые меняют способы предоставления ИТ-услуг.

10 сценариев использования ИИ и машинного обучения в ITSM

Влияние искусственного интеллекта и машинного обучения на ITSM: 10 реальных сценариев использования

1. Виртуальные агенты

Одним из наиболее распространенных и быстрорастущих приложений ИИ в ITSM является использование «виртуальных агентов», которые предоставляют пользователям более быстрый доступ к возможностям самообслуживания или соответствующей группе ИТ-назначений, которая может решить их проблемы как можно быстрее.

В зависимости от типа проблемы некоторые заявки могут быть решены и закрыты с использованием технологий с высокой степенью точности и без необходимости вмешательства человека. Например, когда конечные пользователи используют виртуальных агентов, они могут получать оперативные ответы с автоматическим ответом с наиболее вероятными решениями их проблемы, даже не создавая тикет. Виртуальные агенты обеспечивают последовательные и эффективные диалоги в режиме реального времени, с помощью которых инциденты могут быть разрешены без необходимости ручного вмешательства, что экономит время, затраты и усилия.

2. Интеллектуальное назначение билетов

Команды службы ИТ-поддержки имеют разные наборы навыков, и некоторые технические специалисты лучше других справляются с определенными типами ИТ-запросов. Таким образом, технические специалисты службы поддержки часто тратят значительное количество времени на ручную классификацию и распределение заявок соответствующим техническим специалистам.

Благодаря внедрению ИИ в ITSM заявки можно автоматически идентифицировать, классифицировать, расставлять по приоритетам и назначать нужному техническому специалисту или группе поддержки, при этом техническим специалистам не нужно вручную читать содержимое заявки для принятия решения.

Машинное обучение помогает службам поддержки учиться на предыдущем опыте и данных, чтобы разумно назначать заявки соответствующим специалистам или группам поддержки, тем самым автоматизируя процесс назначения заявок, сокращая время решения и повышая эффективность команд службы поддержки.

3. Автоматизация службы поддержки

Служба поддержки и операционные задачи, такие как выполнение запросов на обслуживание, разрешение заявок на инциденты и внесение изменений, потребляют примерно 70–80 % ресурсов. Организации могут использовать ИИ для интеллектуальной автоматизации таких действий, чтобы технические специалисты могли тратить больше времени на инновации и помощь компании в достижении ее целей.

Например, службы поддержки могут быть обучены автоматически утверждать запросы на поддержку в зависимости от роли, обязанностей, отдела и других характеристик сотрудника с помощью машинного обучения. Итак, предположим, что сотрудник ищет доступ к программному обеспечению, служба поддержки может немедленно авторизовать запрос и запустить рабочий процесс, не требуя одобрения от руководства, чтобы сэкономить время и ресурсы.

4. Упреждающее решение проблем

Достижения в области больших данных и аналитики расширяют возможности прогнозирования и корреляции ITSM. Решения на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, основанные на анализе репозитория и шаблонах действий пользователей, могут помочь свести к минимуму количество ИТ-инцидентов, с которыми сталкиваются конечные пользователи, и даже прогнозировать и выполнять запросы пользователей, прежде чем они поймут, что у них есть проблема.

По мере того, как система продолжает учиться на предыдущих событиях, можно предвидеть такие проблемы, как сбои в работе ИТ и поломки отдельных активов, а также автоматически внедрять или рекомендовать исправления. ИИ позволяет лучше, быстрее, активнее и автоматизированнее решать проблемы, вызванные изменениями в среде, поведении конечных пользователей или услугах.

5. Обнаружение аномалий

Некоторые ИТ-инциденты невозможно обнаружить с помощью традиционных инструментов ITSM. Модели AI / ML можно обучить выявлять аномалии и отмечать повторяющиеся инциденты во многих ИТ-системах. Они могут даже помочь в предупреждении ИТ-специалистов об ИТ-проблеме еще до того, как инцидент произойдет.

6. Управление знаниями на основе ИИ

Управление знаниями может использовать технологию глубокого обучения, чтобы предлагать решения из репозитория или выполнять поиск в облаке, чтобы предлагать подходящее решение, помогающее пользователям решать проблемы с ИТ. Таким образом, организации могут сэкономить время на управлении базой знаний и сосредоточиться на эффективном обмене знаниями с техническими специалистами и конечными пользователями.

Машинное обучение не только помогает в обнаружении и распространении знаний, но также может помочь в создании знаний. Будь то выявление пробелов в знаниях путем анализа агрегированных данных заявок об инцидентах или преобразование задокументированных решений заявок в знания путем реализации алгоритмов поиска наиболее актуальной и важной информации, машинное обучение может помочь группе службы поддержки выявить проблемные области и создать соответствующие решения и статьи из базы знаний. .

7. Управление изменениями на основе ИИ

Одним из процессов ITSM, который может оказать критическое влияние на ИТ-инфраструктуру компании, является управление изменениями. Перед внедрением изменения подвергаются обширному планированию и оценке рисков. Тем не менее, несмотря на эти усилия, изменения могут не произойти из-за человеческой ошибки. При оценке изменений технические специалисты и пользователи иногда пытаются извлечь ценную информацию из огромных объемов данных, созданных в результате управления изменениями в ИТ и их внедрения. Устраняя человеческий компонент и улучшая анализ, ИИ может помочь снизить риски, связанные с управлением изменениями.

Внедряя технологии машинного обучения, можно распознавать вероятные риски и сообщать об этом менеджеру изменений для выполнения стратегии отказа. Машинное обучение также облегчает оценку и планирование запросов на изменение для их правильного планирования.

8. Интеллектуальное управление жизненным циклом активов

Значительное количество проблем с ИТ возникает в результате устаревших ИТ-активов, ухудшивших свою производительность. Машинное обучение может помочь в автоматическом определении того, какие активы могут часто выходить из строя, на основе таких характеристик, как уровень их производительности, связанные с ними ИТ-инциденты и т. д. Как только такие активы будут идентифицированы, служба поддержки может использовать машинное обучение, чтобы уведомить технических специалистов и, возможно, помочь в заказе замены.

9. Предиктивная аналитика для выявления нарушений SLA

Прогнозную аналитику можно использовать для анализа данных о производительности внутри и между организациями для выявления возможных проблем. Эти знания можно использовать для консультирования пользователей или службы ИТ-поддержки по альтернативным методам решения запросов с учетом того, что они соответствуют соглашениям об уровне обслуживания.

Если есть нарушение SLA, может потребоваться эскалация заявки, чтобы предоставить пользователю своевременное решение. Здесь автоматизация может помочь передать основные проблемы соответствующим людям, как только произойдет нарушение SLA. Внедрив автоматизацию, можно создать правила эскалации заявок для согласования инцидентов с соответствующими членами команды в операционной иерархии.

10. Возможности и рекомендации SmartSearch

ИИ обеспечивает интеллектуальные возможности поиска, которые могут помочь пользователям найти правильные ответы на свои вопросы на основе ранее использованных похожих ключевых слов поиска. Поиск на основе ИИ не похож на базовые возможности поиска, которые ИТ-специалисты и конечные пользователи уже используют в ITSM и инструментах самообслуживания. Он может с высокой точностью отображать множество релевантных параметров поиска.

Машинное обучение также можно использовать для предоставления умных предложений, например, что пользователи получают от Google или Netflix. Это может включать рекомендуемую информацию или решения для технических специалистов службы поддержки или конечных пользователей, использующих самообслуживание для ускорения процесса разрешения и отклонения запросов L1. Предложения, созданные ИИ, могут порекомендовать похожий или связанный ИТ-инцидент, статью о решениях или элемент конфигурации, чтобы исключить усилия по обнаружению элемента и его последующему поиску.

4 преимущества использования ИИ в ITSM

Искусственный интеллект может трансформировать не только службы ИТ-обслуживания и группы служб ИТ-обслуживания, но и все предприятие. Прежде чем организации бросятся на подножку ИИ, вот что они могут от него ожидать.

  1. Принятие решений на основе данных. Искусственный интеллект может в режиме реального времени предлагать информацию об ИТ-инфраструктуре, которую люди просто не могут, что приводит к информированному и более быстрому принятию решений, особенно при столкновении с непредвиденными проблемами.
  2. Повышение эффективности для ИТ-команд. В большинстве организаций основная часть времени по-прежнему тратится на обработку повторяющихся запросов и проблем. Таким образом, несмотря на то, что автоматизация воспринимается как угроза для рабочих мест, реальность такова, что никому не нравится выполнять утомительные, повторяющиеся задачи. На самом деле, автоматизируя повторяющиеся процессы, ИТ-специалисты смогут сосредоточиться на более увлекательной работе, такой как инициативы по улучшению обслуживания.
  3. Повышение производительности труда сотрудников: ИИ может помочь конечным пользователям в обнаружении и применении информации, например, в доступе к определенным документам или статьям в базе знаний или направлении звонка или чата нужному специалисту, чтобы проблема могла быть решена как можно быстрее.
  4. Стабильная ИТ-среда: от обнаружения и регистрации проблем до устранения основных причин проблем ИИ может значительно улучшить управление инцидентами. В результате автоматизация стабилизирует ИТ-среду и предоставит предприятиям лучшую основу для цифровой трансформации.

Заключение

Чтобы получить максимальную выгоду от внедрения ИИ, технические специалисты службы ИТ-поддержки должны сначала тщательно документировать все запросы, проблемы и изменения, чтобы поддерживать точную базу данных службы ИТ-поддержки и создать всеобъемлющую базу знаний.

Нет сомнений в том, что ИИ в ITSM может значительно улучшить предоставление услуг, но если организации хотят по-настоящему процветать за счет внедрения ИИ, они должны разработать стратегию для реализации всех преимуществ ИИ в соответствии с их более крупными бизнес-целями.