ผลกระทบของ AI และ ML ใน ITSM กับ 10 กรณีการใช้งานจริง

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้รับการเน้นให้เป็นแนวโน้มหลักในการจัดการบริการไอที (ITSM) ในปี 2021

องค์กรด้านไอทีเริ่มใช้ AI และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ เพื่อปรับปรุงและปรับปรุงกระบวนการจัดการบริการด้านไอที เนื่องจากข้อมูลที่สร้างโดยระบบ ITSM จำนวนมาก การใช้การเรียนรู้ของเครื่องกับกระบวนการ ITSM จึงเป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล เนื่องจากสามารถช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานและขั้นตอนการทำงานของตน

แมชชีนเลิร์นนิงนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่สามารถช่วยเหลือองค์กรในการจัดลำดับความสำคัญของปัญหา ITSM ดำเนินการเชิงรุก ลดเวลาในการแก้ไข และเพิ่มผลิตภาพของพนักงาน

คุณพร้อมที่จะเจาะลึกลงไปอีกเล็กน้อยหรือไม่? ต่อไปนี้คือวิธีที่ AI และกรณีการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่องใน ITSM พลิกโฉมวิธีการให้บริการด้านไอที XNUMX วิธี

10 กรณีการใช้งาน AI และการเรียนรู้ของเครื่องใน ITSM

1. ตัวแทนเสมือน

หนึ่งในแอปพลิเคชั่น AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็วและแพร่หลายที่สุดใน ITSM คือการใช้ “ตัวแทนเสมือน” ที่ให้ผู้ใช้เข้าถึงความสามารถในการบริการตนเองได้เร็วขึ้น หรือกลุ่มมอบหมายงานด้านไอทีที่เหมาะสม ซึ่งสามารถจัดการกับข้อกังวลของพวกเขาได้โดยเร็วที่สุด

ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับประเภทของปัญหา ตั๋วบางรายการอาจได้รับการแก้ไขและปิดโดยใช้เทคโนโลยีที่มีความแม่นยำสูงและไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้ปลายทางใช้ตัวแทนเสมือน พวกเขาจะได้รับคำตอบทันทีด้วยการตอบกลับอัตโนมัติพร้อมวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้มากที่สุดโดยไม่ต้องเพิ่มตั๋ว ตัวแทนเสมือนช่วยให้มั่นใจได้ว่าการสนทนาแบบเรียลไทม์ สอดคล้องกัน และมีประสิทธิภาพ โดยที่เหตุการณ์สามารถแก้ไขได้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง จึงช่วยประหยัดเวลา ค่าใช้จ่าย และความพยายาม

2. การกำหนดตั๋วอัจฉริยะ

ทีมโต๊ะบริการไอทีมีทักษะที่แตกต่างกัน และช่างเทคนิคบางคนสามารถจัดการกับคำขอไอทีบางประเภทได้ดีกว่าทีมอื่น ดังนั้น ช่างเทคนิคของโต๊ะบริการมักจะใช้เวลาในการจัดประเภทและจัดสรรตั๋วด้วยตนเองเป็นจำนวนมากให้กับช่างเทคนิคที่เหมาะสม

การนำ AI ใน ITSM ไปใช้ ตั๋วสามารถระบุ จัดหมวดหมู่ จัดลำดับความสำคัญ และจัดสรรให้กับช่างเทคนิคที่เหมาะสมหรือกลุ่มสนับสนุนได้โดยอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องให้ช่างเทคนิคอ่านเนื้อหาของตั๋วด้วยตนเองเพื่อตัดสินใจ

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้แผนกบริการเรียนรู้จากประสบการณ์และข้อมูลก่อนหน้านี้เพื่อมอบหมายตั๋วให้กับช่างเทคนิคที่เกี่ยวข้องหรือกลุ่มสนับสนุนอย่างชาญฉลาด ซึ่งจะทำให้กระบวนการมอบหมายตั๋วเป็นไปอย่างอัตโนมัติ ลดเวลาในการแก้ไข และเพิ่มประสิทธิภาพของทีมส่วนให้บริการ

3. ระบบอัตโนมัติของโต๊ะบริการ

โต๊ะบริการและงานปฏิบัติการ เช่น การนำคำขอบริการไปใช้ การแก้ไขตั๋วเหตุการณ์ และการส่งมอบการเปลี่ยนแปลงนั้นใช้ทรัพยากรประมาณ 70-80% ของทรัพยากร องค์กรอาจใช้ AI เพื่อทำให้กิจกรรมดังกล่าวเป็นไปโดยอัตโนมัติอย่างชาญฉลาด เพื่อให้ช่างมีเวลามากขึ้นในการสร้างสรรค์และช่วยเหลือบริษัทให้บรรลุเป้าหมาย

ตัวอย่างเช่น โต๊ะบริการอาจได้รับการฝึกอบรมให้อนุมัติคำขอการสนับสนุนโดยอัตโนมัติตามบทบาทของพนักงาน ความรับผิดชอบ แผนก และคุณลักษณะอื่นๆ โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ดังนั้น สมมติว่าพนักงานพยายามเข้าถึงซอฟต์แวร์ ฝ่ายบริการสามารถให้สิทธิ์คำขอและเรียกใช้เวิร์กโฟลว์ได้ทันทีโดยไม่ต้องขออนุมัติจากฝ่ายบริหารเพื่อประหยัดเวลาและทรัพยากร

4. การแก้ปัญหาเชิงรุก

ความก้าวหน้าของข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์กำลังเพิ่มความสามารถในการคาดการณ์และสหสัมพันธ์ของ ITSM โซลูชัน AI และแมชชีนเลิร์นนิงโดยอิงจากการวิเคราะห์พื้นที่เก็บข้อมูลและรูปแบบกิจกรรมของผู้ใช้ สามารถช่วยลดจำนวนเหตุการณ์ด้านไอทีที่ผู้ใช้ปลายทางพบ และยังคาดการณ์และดำเนินการตามคำขอของผู้ใช้ก่อนที่พวกเขาจะรู้ว่ามีปัญหาด้วยซ้ำ

เนื่องจากระบบยังคงเรียนรู้จากเหตุการณ์ก่อนหน้านี้ ปัญหาต่างๆ เช่น การหยุดทำงานของ IT และการแยกย่อยของสินทรัพย์แต่ละรายการ จึงสามารถคาดการณ์ได้ และสามารถนำไปใช้หรือแนะนำการแก้ไขได้โดยอัตโนมัติ AI ช่วยให้สามารถแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นจากการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อม พฤติกรรมของผู้ใช้ปลายทาง หรือบริการได้ดีขึ้น เร็วขึ้น เชิงรุกมากขึ้น และเป็นอัตโนมัติ

5. การตรวจจับความผิดปกติ

เหตุการณ์ด้านไอทีบางอย่างอาจตรวจไม่พบด้วยเครื่องมือ ITSM แบบเดิม โมเดล AI/ML สามารถฝึกให้ระบุความผิดปกติและติดธงเหตุการณ์ที่เกิดซ้ำในระบบไอทีจำนวนมากได้ พวกเขาสามารถช่วยในการแจ้งเตือนทีมไอทีถึงปัญหาด้านไอทีก่อนที่เหตุการณ์จะเกิดขึ้น

6. การจัดการความรู้ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

การจัดการความรู้สามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อนำเสนอโซลูชันจากที่เก็บหรือค้นหาระบบคลาวด์เพื่อเสนอโซลูชันที่เหมาะสมเพื่อช่วยเหลือผู้ใช้ในการแก้ไขปัญหาด้านไอที ด้วยวิธีนี้ องค์กรสามารถประหยัดเวลาในการจัดการฐานความรู้และมุ่งเน้นการแบ่งปันความรู้กับช่างเทคนิคและผู้ใช้ปลายทางอย่างมีประสิทธิภาพ

แมชชีนเลิร์นนิงไม่เพียงแต่ช่วยในการตรวจจับและกระจายความรู้ แต่ยังช่วยในการสร้างความรู้อีกด้วย ไม่ว่าจะเป็นการระบุช่องว่างความรู้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลตั๋วเหตุการณ์รวม หรือการแปลการแก้ปัญหาตั๋วที่เป็นเอกสารเป็นความรู้โดยการใช้อัลกอริทึมเพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องและสำคัญที่สุด การเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยทีมส่วนให้บริการระบุพื้นที่ปัญหาและสร้างโซลูชันที่เกี่ยวข้องและบทความฐานความรู้ .

7. การจัดการการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด้วย AI

กระบวนการหนึ่งของ ITSM ที่อาจส่งผลกระทบสำคัญต่อโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีของบริษัทคือการจัดการการเปลี่ยนแปลง การเปลี่ยนแปลงจะขึ้นอยู่กับการวางแผนอย่างกว้างขวางและการประเมินความเสี่ยงก่อนที่จะดำเนินการ อย่างไรก็ตาม แม้จะมีความพยายามนี้ การเปลี่ยนแปลงก็อาจไม่ได้เกิดจากความผิดพลาดของมนุษย์ ขณะประเมินการเปลี่ยนแปลง บางครั้งช่างเทคนิคและผู้ใช้พยายามดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างขึ้นโดยการจัดการการเปลี่ยนแปลงด้านไอทีและการนำการเปลี่ยนแปลงไปใช้ โดยการกำจัดองค์ประกอบของมนุษย์และเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์ AI สามารถช่วยในการลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการจัดการการเปลี่ยนแปลง

ด้วยการใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง ความเสี่ยงที่น่าจะเป็นไปได้สามารถรับรู้และรายงานไปยังผู้จัดการการเปลี่ยนแปลงเพื่อดำเนินการตามกลยุทธ์การสำรอง แมชชีนเลิร์นนิงยังอำนวยความสะดวกในการประเมินและวางแผนคำขอเปลี่ยนแปลงเพื่อกำหนดเวลาอย่างเหมาะสม

8. การจัดการวงจรชีวิตสินทรัพย์อัจฉริยะ

ปัญหาด้านไอทีจำนวนมากเกิดขึ้นจากสินทรัพย์ไอทีที่ล้าสมัยซึ่งมีประสิทธิภาพการทำงานลดลง แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยระบุโดยอัตโนมัติว่าสินทรัพย์ใดมีแนวโน้มที่จะล้มเหลวบ่อยครั้ง โดยพิจารณาจากลักษณะเฉพาะ เช่น ระดับประสิทธิภาพ เหตุการณ์ด้านไอทีที่เกี่ยวข้อง และอื่นๆ เมื่อมีการระบุสินทรัพย์ดังกล่าวแล้ว โต๊ะบริการอาจใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแจ้งให้ช่างเทคนิคทราบและอาจช่วยในการสั่งซื้อทดแทน

9. การวิเคราะห์เชิงทำนายสำหรับการละเมิด FlagSLA

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลประสิทธิภาพภายในและทั่วทั้งองค์กรเพื่อระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้น ความรู้นี้สามารถใช้เพื่อแนะนำผู้ใช้หรือฝ่ายบริการด้านไอทีเกี่ยวกับวิธีการอื่นในการแก้ไขคำขอโดยคำนึงถึงว่าพวกเขาปฏิบัติตามข้อตกลงระดับบริการ

หากมีการละเมิด SLA ตั๋วอาจต้องได้รับการส่งต่อเพื่อให้การแก้ปัญหาแก่ผู้ใช้ได้ทันท่วงที ระบบอัตโนมัติที่นี่สามารถช่วยยกระดับปัญหาหลักไปยังบุคคลที่เหมาะสมทันทีที่มีการละเมิด SLA ด้วยการใช้ระบบอัตโนมัติ กฎการเพิ่มตั๋วสามารถสร้างขึ้นเพื่อจัดเหตุการณ์ให้สอดคล้องกับสมาชิกทีมที่เหมาะสมในลำดับชั้นการปฏิบัติงาน

10. ความสามารถและคำแนะนำของ SmartSearch

AI ขับเคลื่อนความสามารถในการค้นหาอัจฉริยะที่สามารถช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาคำตอบที่ถูกต้องสำหรับปัญหาของพวกเขาโดยอิงจากคำค้นหาที่คล้ายกันที่เคยใช้ก่อนหน้านี้ การค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไม่เหมือนกับความสามารถในการค้นหาขั้นพื้นฐานที่ฝ่าย IT และผู้ใช้ปลายทางใช้อยู่แล้วใน ITSM และเครื่องมือแบบบริการตนเอง แต่สามารถนำเสนอตัวเลือกการค้นหาที่เกี่ยวข้องจำนวนมากด้วยความแม่นยำสูง

แมชชีนเลิร์นนิงยังสามารถใช้เพื่อให้คำแนะนำที่ชาญฉลาด เช่น สิ่งที่ผู้ใช้ได้รับจาก Google หรือ Netflix ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลที่แนะนำหรือวิธีแก้ปัญหาสำหรับช่างเทคนิคส่วนให้บริการหรือผู้ใช้ปลายทางที่ใช้บริการตนเองเพื่อเร่งกระบวนการแก้ปัญหาและเบี่ยงเบนตั๋ว L1 คำแนะนำที่สร้างโดย AI สามารถแนะนำเหตุการณ์ IT บทความโซลูชัน หรือรายการการกำหนดค่าที่คล้ายกันหรือเกี่ยวข้องกัน เพื่อขจัดความยุ่งยากในการค้นหารายการแล้วค้นหา

4 ประโยชน์ของการใช้ AI ใน ITSM

AI มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงไม่เพียงแต่โต๊ะบริการไอทีและทีมโต๊ะบริการไอที แต่ยังรวมถึงทั้งองค์กรด้วย ก่อนที่องค์กรต่างๆ จะก้าวเข้าสู่วงกว้างของ AI นี่คือสิ่งที่พวกเขาสามารถคาดหวังได้จากสิ่งนี้

1. การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล: ปัญญาประดิษฐ์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่มนุษย์ไม่สามารถทำได้ ส่งผลให้มีข้อมูลประกอบการตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องเผชิญกับปัญหาที่คาดไม่ถึง
2. เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับทีมไอที: ในองค์กรส่วนใหญ่ เวลาส่วนใหญ่ยังคงใช้ไปกับการจัดการคำถามและปัญหาซ้ำๆ ดังนั้นแม้ว่าระบบอัตโนมัติจะถูกมองว่าเป็นภัยคุกคามต่องาน แต่ความจริงก็คือไม่มีใครชอบการทำงานที่ซ้ำซากจำเจและน่าเบื่อ อันที่จริง การทำให้กระบวนการซ้ำๆ เป็นอัตโนมัติ ช่างเทคนิคด้านไอทีจะมีอิสระที่จะมุ่งเน้นไปที่งานที่มีส่วนร่วมมากขึ้น เช่น ความคิดริเริ่มในการปรับปรุงบริการ
3. ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน: AI สามารถช่วยให้ผู้ใช้ปลายทางในการค้นหาและนำข้อมูลไปใช้ เช่น การเข้าถึงเอกสารหรือบทความเฉพาะในฐานความรู้ หรือการโทรติดต่อหรือแชทไปยังช่างเทคนิคที่เหมาะสม เพื่อให้ปัญหาได้รับการแก้ไขโดยเร็วที่สุด
4. สภาพแวดล้อมไอทีที่เสถียร: ตั้งแต่การตรวจจับและบันทึกปัญหาไปจนถึงการแก้ไขต้นเหตุของปัญหา AI สามารถปรับปรุงการจัดการเหตุการณ์ได้อย่างมาก เป็นผลให้ระบบอัตโนมัติจะทำให้สภาพแวดล้อมไอทีมีเสถียรภาพและช่วยให้องค์กรมีรากฐานที่ดีขึ้นเพื่อสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล

สรุป

ในการเก็บเกี่ยวผลประโยชน์สูงสุดจากการนำ AI ไปใช้ ช่างเทคนิคของส่วนให้บริการไอทีจะต้องจัดทำเอกสารคำขอ ปัญหา และการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดอย่างละเอียดถี่ถ้วน เพื่อรักษาฐานข้อมูลส่วนให้บริการไอทีที่ถูกต้องและสร้างฐานความรู้ที่ครอบคลุม

ไม่ต้องสงสัยเลยว่า AI ใน ITSM สามารถปรับปรุงการให้บริการได้อย่างมาก แต่ถ้าองค์กรต้องการเติบโตอย่างแท้จริงด้วยการนำ AI มาใช้ พวกเขาต้องพัฒนากลยุทธ์เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดจาก AI ให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจที่ใหญ่ขึ้น