La gestione dei servizi IT (ITSM) è un processo a più livelli che copre la pianificazione delle operazioni IT, dalla progettazione e dal provisioning alla gestione delle richieste di supporto e alla gestione delle attività di espansione e manutenzione in corso. Un ITSM efficace si basa molto sull’automazione e su soluzioni intelligenti che consentono ai team più efficienti di gestire carichi di lavoro in crescita.
Le moderne applicazioni di intelligenza artificiale nell’ITSM favoriscono ulteriormente questa scalabilità, fornendo ai membri dei team interfunzionali le risorse aggiuntive necessarie per soddisfare i crescenti requisiti infrastrutturali, gestendo al tempo stesso le richieste di assistenza e supervisionando le risorse esistenti.
Questa guida illustra queste tecnologie, i vantaggi che apportano alle operazioni IT e le modalità di implementazione.
Le migliori applicazioni dell’intelligenza artificiale nell’ITSM
Gli strumenti ITSM tradizionali hanno sempre cercato di automatizzare il più possibile, ma sono stati limitati dalle implicazioni pratiche della tecnologia disponibile. Poiché l’ITSM prevede un elemento umano significativo, il suo successo dipende dalla capacità di qualsiasi strumento di categorizzare il significato e l’intento di una richiesta di assistenza in arrivo. Questi compiti possono essere gestiti sempre più spesso dalle tecnologie emergenti incentrate su AI, come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Questo, unito alla capacità dell’AI di elaborare un gran numero di log e altre informazioni in tempo reale, sta riducendo notevolmente la quantità di interventi manuali necessari per fornire operazioni di servizio IT di qualità superiore, sia per gli MSP che per i team interni di assistenza IT.
- L’instradamento intelligente dei ticket , grazie al processo decisionale guidato da AI, riduce il tempo trascorso a gestire le richieste di assistenza in arrivo, identificando l’agente migliore a cui assegnare i ticket in base alla disponibilità o alle competenze. Assegnando i ticket all’agente giusto, la probabilità che un ticket venga risolto completamente al primo tentativo si traduce in una riduzione complessiva del volume dei ticket.
- Agenti virtuali e chatbot possono aumentare le capacità self-service e ridurre notevolmente il carico di lavoro degli agenti del supporto, rispondendo automaticamente alle domande più comuni e assistendo gli utenti con la stessa efficacia delle loro controparti umane. Aiutare gli utenti a risolvere i loro problemi in modo autonomo riduce inoltre notevolmente il volume dei ticket.
- L’analisi predittiva è in grado di analizzare i dati in tempo reale dell’infrastruttura IT, in modo da poter risolvere preventivamente i problemi identificando gli indicatori di malfunzionamento o di comportamento dannoso prima che si verifichino danni. L’analisi dell’utilizzo può anche aiutare a pianificare la capacità futura.
- L’analisi del sentiment può essere sfruttata per elaborare i feedback degli utenti e per dare priorità alle richieste di assistenza che sono urgenti o che rimangono irrisolte dopo i precedenti tentativi, causando la frustrazione degli utenti finali. L’analisi del sentiment può essere utilizzata anche per misurare i KPI di soddisfazione degli utenti per assicurarsi che il loro stato d’animo venga tenuto in considerazione in modo specifico.
Anche la sicurezza degli endpoint sta integrando nuove tecnologie di deep learning AI per la risoluzione automatica degli incidenti, con risultati impressionanti. Monitorando i comportamenti sospetti e adottando azioni automatiche per bloccarli, si riducono i tempi di risoluzione e di risposta e si minimizza o si evita l’impatto degli attacchi informatici.
Vantaggi aziendali dell’uso di AI nella gestione dei servizi IT
L’ITSM si concentra sull’aspetto gestionale delle operazioni IT. Riducendo la quantità di spese generali di gestione, i membri del team possono concentrarsi su attività più importanti e produttive, come la configurazione di nuovo hardware, la risoluzione di problemi e l’assistenza agli utenti.
Questo porta a una riduzione dei costi operativi, a team più efficienti composti da membri multi-specializzati e a una più rapida risoluzione dei ticket (e a una maggiore soddisfazione degli utenti finali). L’AI nell’IT può anche contribuire ad aumentare le capacità di gestione self-service, in quanto gli strumenti automatizzati possono essere in grado di suggerire agli utenti soluzioni basate su problemi precedenti e sulle informazioni esistenti.
Ciò può aiutare i fornitori di servizi gestiti a soddisfare meglio le garanzie indicate negli SLA e a fornire servizi a un maggior numero di clienti. Per i team interni, può significare la possibilità di scalare le operazioni IT in organizzazioni in crescita senza dover aumentare le dimensioni del team.
Sfide e considerazioni per soluzioni ITSM intelligenti
L’efficienza ottenuta con l’implementazione dell’AI, compresi gli LLM, nelle operazioni ITSM può andare persa se i processi e le pratiche in uso non sono in linea con i requisiti di questi nuovi strumenti.
La disponibilità e la quantità dei dati sono fondamentali. Ogni strumento di AI necessita di una grande quantità di dati per poter comprendere l’ambiente circostante e fornire informazioni accurate o rispondere alle circostanze mutevoli con l’azione corretta. Per questo è importante che gli altri strumenti del tuo stack offrano un modo per connettersi alle soluzioni di automazione AI. Per esempio, molti strumenti MSP basati su cloud forniscono API per l’accesso ai dati, in modo che l’AI abbia sempre accesso alle informazioni più recenti in un formato strutturato.
Anche la capacità dell’organizzazione e dei team tecnologici di evolversi in base alle mutevoli esigenze degli utenti e alle nuove tecnologie è fondamentale per il successo. Ciò richiede processi di gestione del cambiamento continui e ben organizzati, che includano un equilibrio tra automazione e intervento umano, e la scelta dei KPI corretti da monitorare, in modo che ciò che è importante per l’azienda sia sempre prioritario. Il fattore più significativo che influisce su questi aspetti è la scelta dello strumento: il tuo stack di strumenti ITSM deve essere flessibile e in grado di adattarsi a nuovi requisiti.
Storie di successo dell’automazione ITSM
I vantaggi di una maggiore automazione dell’ITSM sono tangibili. East Texas A&M sta risparmiando 58.000 dollari all’anno centralizzando lo stack, inoltre sta facendo risparmiare 4 ore al giorno a ogni tecnico e sta ottenendo un MTTR 120 volte più veloce utilizzando le soluzioni di gestione degli endpoint, MDM, patch management e monitoraggio e gestione da remoto di NinjaOne.
Nel Regno Unito, il Kings Trust sta beneficiando dell’automazione ITSM con una gestione degli endpoint 10 volte più veloce e una visibilità 30 volte più rapida e migliorata grazie alla gestione degli endpoint e all’automazione delle patch di NinjaOne.
NinjaOne si unisce ad altre piattaforme ITSM leader come ServiceNow, BMC e FreshService nell’integrazione dell’automazione AI nelle piattaforme.
Il modo più rapido per ottenere strumenti di service desk basati s AI nella tua organizzazione
NinjaOne offre strumenti di service desk basati su AI, progettati, sviluppati e gestiti da esperti ITSM. Lavoriamo a stretto contatto con la nostra community di MSP e team di tecnici per organizzazioni di piccole e grandi dimensioni.
NinjaOne fornisce anche un’API REST completa, che consente a qualsiasi strumento compatibile di connettersi direttamente ad essa per leggere e comprendere tutti i dati ITSM dell’organizzazione, comprese le informazioni sui dispositivi, i log, le richieste di assistenza e altre informazioni. NinjaOne si integra anche con strumenti di gestione degli endpoint basati sull’AI come Sentinel One e Microsoft Defender.
L’implementazione di NinjaOne offre vantaggi immediati in termini di AI grazie agli strumenti di documentazione e patch intelligenti inclusi, e può essere integrata con altri strumenti di AI per soddisfare i requisiti organizzativi specifici.
