Aplicaciones de la inteligencia artificial en ITSM

La gestión de servicios de TI (ITSM) es un proceso de varios niveles que abarca la planificación de las operaciones de TI, desde el diseño y el aprovisionamiento hasta la atención de las solicitudes de soporte y la gestión de las tareas continuas de ampliación y mantenimiento. Un ITSM eficaz depende en gran medida de la automatización y de soluciones inteligentes que permitan a equipos reducidos asumir cargas de trabajo cada vez mayores.

Las aplicaciones actuales de la inteligencia artificial en ITSM impulsan aún más esa escalabilidad: dan a los equipos multifuncionales los recursos adicionales que necesitan para cubrir unas exigencias de infraestructura crecientes mientras atienden solicitudes de soporte y supervisan los activos existentes.

Esta guía explica estas tecnologías, qué ventajas aportan a tus operaciones de TI y cómo puedes implementarlas. Si prefieres un resumen visual del tema, mira nuestro vídeo Aplicaciones de la inteligencia artificial en ITSM.

Principales aplicaciones de la IA en ITSM

Las herramientas tradicionales de ITSM siempre han intentado automatizar todo lo posible, pero se topaban con los límites prácticos de la tecnología disponible hasta ahora. Como el ITSM tiene un componente humano importante, su éxito depende de la capacidad de la herramienta para clasificar el significado y la intención de las solicitudes de soporte entrantes. Cada vez más, de esas tareas pueden encargarse tecnologías de IA emergentes como los grandes modelos de lenguaje (LLM) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Esto, unido a la capacidad de la IA para procesar enormes volúmenes de registros y otra información en tiempo real, reduce notablemente la necesidad de intervención manual y permite operaciones de servicio de TI de mayor calidad, tanto si trabajas como MSP como si formas parte de un equipo de soporte interno.

• El enrutamiento inteligente de tickets, basado en decisiones tomadas por la IA, reduce el tiempo dedicado a gestionar las solicitudes de soporte entrantes porque identifica al técnico más adecuado para cada ticket según su disponibilidad o sus competencias. Al asignar los tickets al técnico correcto, aumenta la probabilidad de resolverlos a la primera, lo que se traduce en una reducción general del volumen de tickets.
• Los agentes virtuales y los chatbots impulsan el autoservicio y alivian enormemente la carga de trabajo de los técnicos de soporte, ya que responden de forma automática a las consultas habituales y ayudan a los usuarios con la misma eficacia que una persona. Ayudar a los usuarios a resolver sus problemas por su cuenta también reduce mucho el volumen de tickets.
• El análisis predictivo puede analizar datos en tiempo real de tu infraestructura de TI y permite abordar los problemas de forma preventiva, detectando indicios de fallo o de actividad maliciosa antes de que se produzcan daños. El análisis del uso también ayuda a planificar la capacidad futura.
• El análisis de sentimiento puede aprovecharse para procesar las opiniones de los usuarios y escalar las solicitudes de soporte urgentes o que siguen sin resolverse tras intentos anteriores. El análisis de sentimiento también sirve para medir los KPI de satisfacción del usuario y asegurarte de que el estado de ánimo de los usuarios se atiende directamente.

La seguridad de endpoints también está incorporando nuevas tecnologías de deep learning para la resolución automática de incidentes, con resultados muy notables. Al vigilar los comportamientos sospechosos y actuar automáticamente para detenerlos, se acortan los tiempos de respuesta y de remediación, y el impacto de los ciberataques se minimiza o se evita por completo.

Ventajas de la IA en la gestión de servicios de TI para el negocio

El ITSM se centra en la vertiente de gestión de las operaciones de TI. Al reducir la carga administrativa, los miembros del equipo pueden dedicarse a tareas más valiosas y productivas, como desplegar hardware nuevo, resolver incidencias y atender a los usuarios.

Esto se traduce en menores costes operativos, equipos más eficientes formados por profesionales polivalentes y una resolución de tickets más rápida (con la consiguiente mejora de la satisfacción del usuario final). La IA aplicada a TI también ayuda a potenciar el autoservicio, ya que las herramientas automatizadas pueden sugerir soluciones a los usuarios a partir de incidencias anteriores y de la información ya disponible.

Esto ayuda a los proveedores de servicios gestionados a cumplir mejor los SLA acordados y a prestar servicio a más clientes. Para los equipos internos, significa poder escalar las operaciones de TI en organizaciones en crecimiento sin necesidad de ampliar la plantilla.

Retos y aspectos a tener en cuenta en las soluciones de ITSM inteligente

La eficiencia que se gana al implementar IA, incluidos los LLM, en tus operaciones de ITSM puede desaparecer si tus procesos y prácticas no contemplan lo que estas nuevas herramientas necesitan.

La disponibilidad y la cantidad de datos son fundamentales. Toda herramienta de IA necesita un gran volumen de datos para entender su entorno y ofrecer información precisa o reaccionar ante circunstancias cambiantes con la acción adecuada. Por eso es imprescindible que el resto de las herramientas de tu stack permitan que las soluciones de automatización con IA se integren con ellas. Por ejemplo, muchas herramientas para MSP basadas en el cloud ofrecen API para acceder a los datos, de modo que la IA siempre disponga de la información más reciente en un formato estructurado.

Que tu organización y tus equipos técnicos sean capaces de evolucionar al ritmo de las nuevas necesidades de los usuarios y de las nuevas tecnologías es igual de importante para el éxito. Para ello hacen falta procesos de gestión del cambio continuos y bien organizados, con un equilibrio entre automatización e intervención humana, además de elegir los KPI correctos para que lo más importante para tu negocio sea siempre la prioridad. El factor que más influye en todo esto es la elección de herramientas: tu stack de ITSM debe ser flexible y adaptarse a los nuevos requisitos.

El futuro de la IA en ITSM

La IA está transformando de raíz la forma de trabajar de los equipos de TI y convierte el ITSM en una disciplina proactiva e inteligente, en lugar de reactiva y manual. A medida que estas tecnologías maduren, las organizaciones que inviertan en las herramientas, las prácticas de datos y los procesos de gestión del cambio adecuados estarán en la mejor posición para prestar servicios de TI más rápidos y de mayor calidad a gran escala.