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

ผลกระทบของ AI และ ML ใน ITSM กับ 10 กรณีการใช้งานจริง

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