L’intelligenza artificiale nell’evoluzione dell’IT service management (ITSM)

I processi che riguardano l’IT service management (ITSM) riescono a essere efficaci con le richieste più prevedibili degli utenti, tanto quanto mostrano la corda quando ci sono situazioni impreviste o problemi difficili da diagnosticare.

Ciò di cui i team IT hanno oggi bisogno per affrontare le situazioni più complesse è la sinergia dell’ITSM con le più moderne tecnologie analitiche, di machine learning e intelligenza artificiale (ML/AI). Tecnologie che possono migliorare l’efficienza di lavoro e la qualità dell’esperienza, sia per i tecnici sia per gli utenti finali. Cosa aggiunge l’AI alle capacità ITSM?

Innanzitutto, la possibilità di avvantaggiarsi delle chat e del riconoscimento vocale per creare assistenti virtuali in grado di dare risposte rapide alle richieste degli utenti. Un mezzo che permette agli utenti di risolvere in self-service i problemi comuni e filtrare le richieste in modo da indirizzarle al personale tecnico più adatto a fornire risposte efficaci. In questo modo si evita d’impegnare tecnici qualificati nelle richieste di primo livello.

 Un altro tema riguarda la robotic process automation (RPA) con cui è possibile risolvere con l’automazione i task ITSM più ripetitivi per risolvere esigenze comuni o già viste in precedenza. Un contributo da non sottovalutare poiché di norma un 70-80% delle persone ITSM risulta impegnata in compiti che potrebbero essere automatizzati.

Un altro campo dove l’AI fa la differenza è la diagnostica dei problemi e il supporto alle scelte d’intervento dei team. L’elaborazione di grandi moli di dati operativi attraverso motori AI per root cause analysis permette di raggruppare sintomi diversi e trovare più rapidamente le cause dei problemi per una più rapida risoluzione. Gli strumenti di ML/AI possono contribuire a tenere d’occhio i dati relativi alla qualità dei servizi erogati a dipartimenti o utenti finali, eventualmente correlandoli con analisi relative ai contenuti di messaggi e-mail o chat relative a problemi IT.

La capacità di comprendere il sentiment degli utenti permette d’intervenire in modo più proattivo nella risoluzione di rallentamenti o altri problemi minori prima che diventino segnalazioni di guasti e aperture di ticket. Per avere successo l’implementazione dell’AI nell’ambito ITSM deve seguire un approccio pragmatico, puntando su ciò che dà i maggiori ritorni sul piano economico. Si dovrà necessariamente cominciare dall’integrazione e creazione di una piattaforma dati per il service management con la quale poter alimentare sia gli strumenti d’analisi tradizionali sia le applicazioni più sofisticate di ML/AI.

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