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
Ujuzi Bandia (AI) uliangaziwa kama mwelekeo muhimu wa usimamizi wa huduma ya IT (ITSM) mnamo 2021.
Mashirika ya TEHAMA yanaanza kuajiri mbinu mbalimbali za AI na mashine za kujifunza ili kuimarisha na kuboresha michakato ya usimamizi wa huduma za TEHAMA. Kwa sababu ya wingi wa data inayotokana na mifumo ya ITSM, kutumia ujifunzaji wa mashine kwenye michakato ya ITSM kunaleta maana sana kwani kunaweza kuwapa wataalamu wa IT uelewa wa kina wa miundombinu na taratibu zao.
Kujifunza kwa mashine hutoa maarifa ambayo yanaweza kusaidia mashirika katika kuweka kipaumbele kwa masuala ya ITSM, kuchukua hatua ya haraka, kupunguza muda wa kutatua, na hivyo kuongeza tija ya wafanyakazi.
Je, uko tayari kutafakari kwa undani zaidi? Hapa kuna njia kumi za AI na kesi za utumiaji wa mashine katika ITSM kubadilisha jinsi huduma za TEHAMA zinavyotolewa.
Kesi 10 za AI na Kujifunza kwa Mashine katika ITSM
1. Mawakala wa kweli
Mojawapo ya matumizi ya kawaida na yanayokua kwa kasi ya AI katika ITSM ni matumizi ya "mawakala pepe" ambayo huwapa watumiaji ufikiaji wa haraka wa uwezo wa kujihudumia au kikundi kinachofaa cha mgawo wa IT ambacho kinaweza kushughulikia maswala yao haraka iwezekanavyo.
Kulingana na aina ya suala, tikiti fulani zinaweza kutatuliwa na kufungwa kwa kutumia teknolojia yenye usahihi wa hali ya juu na bila hitaji la kuingilia kati kwa mwanadamu. Kwa mfano, watumiaji wa mwisho wanapotumia maajenti pepe, wanaweza kupata majibu ya papo kwa papo na jibu la kiotomatiki lenye uwezekano mkubwa wa suluhu la suala lao bila hata kulazimika kutafuta tikiti. Mawakala wa mtandaoni huhakikisha mazungumzo ya wakati halisi, thabiti na yenye ufanisi ambayo kwayo matukio yanaweza kutatuliwa bila hitaji la kuingilia kati kwa mikono, hivyo basi, kuokoa muda, gharama na juhudi.
2. Ugawaji wa Tiketi wenye Akili
Timu za dawati la huduma ya IT zina seti tofauti za ujuzi, na baadhi ya mafundi ni bora kuliko wengine katika kushughulikia aina fulani za maombi ya IT. Kwa hivyo, mafundi wa dawati la huduma mara nyingi huishia kutumia kiasi kikubwa cha muda kuainisha na kugawa tikiti kwa mafundi wanaofaa.
Utekelezaji wa AI katika ITSM, tikiti zinaweza kutambuliwa kiotomatiki, kuainishwa, kupewa kipaumbele, na kugawiwa kwa fundi sahihi au kikundi cha usaidizi bila hitaji la mafundi kusoma wenyewe maudhui ya tikiti ili kuamua.
Kujifunza kwa mashine husaidia dawati za huduma kujifunza kutokana na uzoefu na data ya awali ili kugawa tikiti kwa mafundi husika au vikundi vya usaidizi, hivyo kugeuza mchakato wa ugawaji wa tikiti kiotomatiki, kupunguza muda wa utatuzi, na kuongeza ufanisi wa timu za dawati la huduma.
3. Uendeshaji wa Dawati la Huduma
Dawati la huduma na kazi za uendeshaji kama vile kutekeleza maombi ya huduma, kutatua tikiti za matukio, na kuleta mabadiliko hutumia takriban 70-80% ya rasilimali. Mashirika yanaweza kutumia AI kufanya shughuli kama hizo kiotomatiki kwa akili ili mafundi watumie muda mwingi kubuni na kusaidia kampuni kutimiza malengo yake.
Kwa mfano, madawati ya huduma yanaweza kufunzwa kuidhinisha kiotomatiki maombi ya usaidizi kulingana na jukumu la mfanyakazi, majukumu, idara na sifa nyinginezo kwa kutumia kujifunza kwa mashine. Kwa hivyo, tuseme mfanyakazi anatafuta ufikiaji wa programu, dawati la huduma linaweza kuidhinisha ombi mara moja na kuanzisha mtiririko wa kazi bila kuhitaji idhini kutoka kwa wasimamizi ili kuokoa wakati na rasilimali.
4. Utatuzi Makini wa Tatizo
Maendeleo makubwa ya data na uchanganuzi yanaongeza uwezo wa ITSM wa kubashiri na uwiano. Masuluhisho ya AI na ujifunzaji wa mashine kulingana na uchanganuzi wa hazina na mifumo ya shughuli za mtumiaji inaweza kusaidia kupunguza idadi ya matukio ya TEHAMA yanayokumba watumiaji wa mwisho na hata kutabiri na kutimiza maombi ya mtumiaji kabla hata wao kutambua kuwa wana tatizo.
Mfumo unapoendelea kujifunza kutokana na matukio ya awali, masuala kama vile kukatika kwa TEHAMA na uchanganuzi wa mali binafsi unaweza kutabiriwa na marekebisho yanaweza kutekelezwa au kupendekezwa kiotomatiki. AI huruhusu utatuzi bora zaidi, wa haraka, makini zaidi na wa kiotomatiki wa matatizo yanayosababishwa na mabadiliko katika mazingira, tabia ya mtumiaji wa mwisho au huduma.
5. Kugundua Anomaly
Baadhi ya matukio ya IT yanaweza yasigundulike kwa zana za kitamaduni za ITSM. Miundo ya AI/ML inaweza kufunzwa kutambua hitilafu na kuripoti matukio ya kurudiwa katika mifumo mingi ya TEHAMA. Wanaweza hata kusaidia katika kuziarifu timu za IT kuhusu suala la IT kabla ya tukio hata kutokea.
6. Usimamizi wa Maarifa unaoendeshwa na AI
Usimamizi wa maarifa unaweza kutumia teknolojia ya kujifunza kwa kina ili kutoa masuluhisho kutoka kwa hazina au kutafuta kwenye wingu ili kutoa suluhisho linalofaa ili kuwasaidia watumiaji kutatua masuala ya TEHAMA. Kwa njia hii, mashirika yanaweza kuokoa muda wa kudhibiti msingi wa maarifa na kuzingatia kwa ufanisi kushiriki maarifa na mafundi na watumiaji wa mwisho.
Kujifunza kwa mashine sio tu kusaidizi katika kugundua na kusambaza maarifa lakini pia kunaweza kusaidia katika kuunda maarifa. Iwe ni kutambua mapungufu ya maarifa kwa kuchanganua data iliyojumlishwa ya tikiti ya tukio au kutafsiri maazimio ya tikiti yaliyorekodiwa kuwa maarifa kwa kutekeleza kanuni za algoriti ili kupata taarifa muhimu zaidi na muhimu, kujifunza kwa mashine kunaweza kusaidia timu ya dawati la huduma kutambua maeneo ya tatizo na kuunda masuluhisho yanayohusiana na vifungu vya msingi vya maarifa. .
7. Usimamizi wa Mabadiliko ya AI
Mchakato mmoja wa ITSM ambao unaweza kuwa na athari kubwa kwa miundombinu ya IT ya kampuni ni usimamizi wa mabadiliko. Mabadiliko yanafanywa kwa mipango ya kina na tathmini ya hatari kabla ya kutekelezwa. Hata hivyo, licha ya jitihada hii, mabadiliko yanaweza kushindwa kutokana na makosa ya kibinadamu. Wakati wa kutathmini mabadiliko, mafundi na watumiaji wakati mwingine wanatatizika kupata maarifa kutoka kwa kiasi kikubwa cha data iliyoundwa na usimamizi wa mabadiliko ya TEHAMA na utekelezaji wa mabadiliko. Kwa kuondoa sehemu ya binadamu na uchanganuzi wa kuimarisha, AI inaweza kusaidia katika kupunguza hatari zinazohusiana na usimamizi wa mabadiliko.
Kwa kutekeleza teknolojia za kujifunza kwa mashine, hatari zinazowezekana zinaweza kutambuliwa na kuripotiwa kwa kidhibiti cha mabadiliko ili kutekeleza mkakati wa kuokoa. Kujifunza kwa mashine pia hurahisisha tathmini na kupanga maombi ya mabadiliko ili kuyaratibu ipasavyo.
8. Intelligent AssetLife Cycle Management
Idadi kubwa ya masuala ya TEHAMA huibuka kutokana na vipengee vya kizamani vya TEHAMA ambavyo vimedorora katika utendaji. Kujifunza kwa mashine kunaweza kusaidia katika kutambua kiotomatiki ni mali gani zinaweza kushindwa mara kwa mara, kulingana na sifa kama vile viwango vyao vya utendakazi, matukio ya TEHAMA kuhusiana nazo, na kadhalika. Mara tu bidhaa kama hizo zitakapotambuliwa, dawati la huduma linaweza kutumia ujifunzaji wa mashine ili kuwaarifu mafundi na kusaidia kuagiza vibadilishaji.
9. Uchanganuzi wa Kutabiri kwa Ukiukaji wa BenderaSLA
Uchanganuzi wa ubashiri unaweza kutumika kuchanganua data ya utendaji ndani na katika mashirika yote ili kubaini matatizo yanayoweza kutokea. Maarifa haya yanaweza kutumika kuwashauri watumiaji au dawati la huduma ya TEHAMA kuhusu mbinu mbadala za kusuluhisha maombi ukikumbuka kwamba yanakidhi makubaliano ya kiwango cha huduma.
Ikiwa kuna ukiukaji wa SLA, tikiti inaweza kuhitaji kuongezwa ili kutoa azimio la wakati kwa mtumiaji. Hapa otomatiki inaweza kusaidia katika kuzidisha masuala makuu kwa watu wanaofaa mara tu ukiukaji wa SLA unapotokea. Kwa kutekeleza otomatiki, sheria za kupanda tikiti zinaweza kuundwa kwa ajili ya kuoanisha matukio kwa washiriki wa timu wanaofaa katika uongozi wa uendeshaji.
10. SmartSearch Uwezo & Mapendekezo
AI huendesha uwezo wa utafutaji wa akili ambao unaweza kuwasaidia watumiaji kupata majibu sahihi kwa masuala yao kulingana na maneno muhimu ya utafutaji yaliyotumika hapo awali. Utafutaji unaoendeshwa na AI sio kama uwezo wa kimsingi wa utaftaji ambao IT na watumiaji wa mwisho tayari hutumia katika ITSM na zana za kujihudumia, inaweza kuwasilisha chaguzi nyingi muhimu za utaftaji kwa usahihi wa hali ya juu.
Kujifunza kwa mashine kunaweza pia kutumiwa kutoa mapendekezo mahiri, kama vile kile ambacho watumiaji hupata kutoka kwa Google au Netflix. Hii inaweza kujumuisha maelezo au masuluhisho yanayopendekezwa kwa mafundi wa dawati la huduma au watumiaji wa mwisho kutumia huduma binafsi ili kuharakisha mchakato wa utatuzi na kukengeusha tikiti za L1. Mapendekezo yanayotokana na AI yanaweza kupendekeza tukio sawa au linalohusiana na IT, makala ya suluhu, au kipengee cha usanidi ili kuondoa juhudi za kugundua kitu na kisha kukitafuta.
Faida 4 za Kutumia AI katika ITSM
AI ina uwezo wa kubadilisha sio tu madawati ya huduma ya IT na timu za dawati la huduma ya IT, lakini pia biashara nzima. Kabla ya mashirika kuruka kwenye bandwagon ya AI, haya ndio wanaweza kutarajia kupata kutoka kwayo.
- Uamuzi unaotokana na data: Akili Bandia inaweza kutoa maarifa ya wakati halisi kuhusu miundombinu ya TEHAMA ambayo wanadamu hawawezi tu, hivyo basi kufanya maamuzi yenye ujuzi na haraka hasa inapokabiliwa na masuala ambayo hayajatazamiwa.
- Kuongezeka kwa Ufanisi kwa Timu za TEHAMA: Katika mashirika mengi, muda mwingi bado unatumika kushughulikia maswali na masuala yanayojirudia. Kwa hivyo, ingawa mitambo ya kiotomatiki inachukuliwa kuwa tishio kwa kazi, ukweli ni kwamba hakuna mtu anayefurahiya kufanya kazi za kuchosha na zinazorudiwa. Kwa hakika, kwa kugeuza kiotomatiki michakato inayojirudia, mafundi wa TEHAMA wataachiliwa ili kuzingatia kazi inayohusisha zaidi kama vile mipango ya uboreshaji wa huduma.
- Uboreshaji wa Uzalishaji wa Mfanyakazi: AI inaweza kusaidia watumiaji wa mwisho katika kugundua na kutumia maelezo, kama vile kufikia hati mahususi au makala katika msingi wa maarifa au kuelekeza simu au gumzo kwa fundi anayefaa ili suala liweze kutatuliwa haraka iwezekanavyo.
- Mazingira Imara ya IT: Kuanzia kugundua na kuweka maswala hadi kusuluhisha visababishi vikuu vya maswala, AI inaweza kuboresha sana usimamizi wa matukio. Kwa sababu hiyo, mitambo ya kiotomatiki itaimarisha mazingira ya TEHAMA na kutoa biashara na msingi bora wa kusaidia mabadiliko yao ya kidijitali.
Hitimisho
Ili kupata manufaa ya juu zaidi kutokana na utekelezaji wa AI, mafundi wa dawati la huduma ya TEHAMA lazima kwanza waandike kwa makini maombi, matatizo na mabadiliko yote ili kudumisha hifadhidata sahihi ya dawati la huduma ya TEHAMA na kuunda msingi wa maarifa wa kina.
Hakuna shaka kwamba AI katika ITSM inaweza kuboresha utoaji wa huduma kwa kiasi kikubwa, lakini ikiwa mashirika yanataka kustawi kwa kupitishwa kwa AI, lazima yatengeneze mkakati wa kutambua manufaa kamili ya AI kulingana na malengo yao makubwa ya biashara.