Штучний інтелект (AI) було відзначено як ключову тенденцію управління ІТ-послугами (ITSM) у 2021-2022.
ІТ-організації починають використовувати різні методи штучного інтелекту та машинного навчання для вдосконалення та покращення процесів управління ІТ-послугами. Через велику кількість даних, що генеруються системами ITSM, застосування машинного навчання до процесів ITSM має велике значення. Воно може дати ІТ-фахівцям глибше розуміння їх інфраструктури та процедур.
Машинне навчання пропонує ідеї, які можуть допомогти організаціям визначити пріоритети проблем в ITSM, вжити запобіжних заходів, мінімізувати час вирішення. А це дасть змогу підвищити продуктивність працівників.
10 варіантів використання AI та машинного навчання в ITSM
1. Віртуальні агенти
Однією з найбільш поширених функцій AI в ITSM є використання «віртуальних агентів», які надають користувачам швидший доступ до можливостей самообслуговування або відповідної ІТ-групи, яка може розв’язувати їхні проблеми якнайшвидше.
2. Інтелектуальне призначення тікетів
Команди служби ІТ-підтримки мають різні набори навичок, і деякі технічні фахівці краще за інших справляються з певними типами ІТ-запитів. Таким чином, технічні фахівці служби підтримки часто витрачають значну кількість часу на ручну класифікацію та розподіл заявок відповідним технічним спеціалістам. Завдяки впровадженню AI в ITSM заявки можна автоматично ідентифікувати, класифікувати, розставляти за пріоритетами та призначати потрібного технічного спеціаліста або групи підтримки, при цьому технічним спеціалістам не потрібно вручну читати вміст заявки для прийняття рішення.
3. Автоматизація служби підтримки
Служба підтримки та операційні завдання, такі як виконання запитів на обслуговування, дозвіл інцидентів та внесення змін, споживають приблизно 70-80% ресурсів. Організації можуть використовувати AI для інтелектуальної автоматизації таких дій, щоб технічні фахівці могли витрачати більше часу на інновації та допомогу компанії у досягненні її цілей.
4. Розв’язання проблем ще до їх виникнення
Досягнення в області великих даних та аналітики розширюють можливості прогнозування та кореляції ITSM. Рішення на основі штучного інтелекту та машинного навчання, засновані на аналізі репозиторію та шаблонах дій користувачів, можуть допомогти звести до мінімуму кількість ІТ-інцидентів, з якими стикаються кінцеві користувачі, і навіть прогнозувати та виконувати запити користувачів, перш ніж вони зрозуміють, що у них є проблема.
5. Виявлення аномалій
Деякі ІТ-інциденти неможливо виявити за допомогою традиційних інструментів ITSM. Моделі AI/ML можна навчити виявляти аномалії та відзначати інциденти, що повторюються, в багатьох ІТ-системах. Вони навіть можуть допомогти попередити ІТ-команди про ІТ-проблему ще до того, як станеться інцидент.
6. Управління знаннями на основі AI
Управління знаннями може використовувати технологію глибокого навчання, щоб пропонувати рішення з репозиторію або виконувати пошук у хмарі, щоб пропонувати відповідне рішення, що допомагає користувачам розв’язувати проблеми з ІТ. Таким чином, організації можуть заощадити час на управлінні базою знань та зосередитись на ефективному обміні знаннями з технічними фахівцями та кінцевими користувачами.
7. Управління змінами на основі AI
Одним із процесів ITSM, який може вплинути на ІТ-інфраструктуру компанії, є управління змінами. Перед застосуванням зміни піддаються великому плануванню та оцінці ризиків. Проте, попри ці зусилля, зміни можуть не відбутися через людську помилку. При оцінці змін технічні фахівці та користувачі іноді намагаються отримати цінну інформацію з величезних обсягів даних, створених в результаті управління змінами в ІТ та їх впровадження. Усуваючи людський компонент та покращуючи аналіз, AI може допомогти знизити ризики, пов’язані з управлінням змінами.
8. Інтелектуальне управління життєвим циклом активів
Значна кількість проблем з ІТ виникає в результаті застарілих ІТ-активів, що погіршили свою продуктивність. Машинне навчання може допомогти в автоматичному визначенні того, які активи можуть часто виходити з ладу, на основі таких характеристик, як рівень їхньої продуктивності, пов’язані з ними ІТ-інциденти та т. д. Як тільки такі активи будуть ідентифіковані, служба підтримки може використовувати машинне навчання, щоб повідомити технічних фахівців та, можливо, допомогти у замовленні заміни.
9. Прогнозна аналітика виявлення порушень SLA
Прогнозну аналітику можна використовувати для аналізу даних про продуктивність усередині та між організаціями для виявлення можливих проблем. Ці знання можна використовувати для консультування користувачів або служби ІТ-підтримки щодо альтернативних методів вирішення запитів з урахуванням того, що вони відповідають угодам про рівень обслуговування.
Якщо є порушення SLA, може знадобитися ескалація заявки, щоб надати користувачеві своєчасне рішення. Тут автоматизація може допомогти передати основні проблеми відповідним людям, щойно відбудеться порушення SLA. Впровадивши автоматизацію, можна створити правила ескалації заявок для узгодження інцидентів з відповідними членами команди в операційній ієрархії.
10. Можливості SmartSearch та рекомендації
AI забезпечує інтелектуальні можливості пошуку, які можуть допомогти користувачам знайти правильні відповіді на свої питання на основі раніше використаних схожих ключових слів. Пошук за допомогою AI не схожий на базові можливості пошуку, які ІТ-фахівці та кінцеві користувачі вже використовують в інструментах ITSM та самообслуговування. Він може з високою точністю показувати багато релевантних параметрів пошуку.
4 переваги використання AI в ITSM
Прийняття рішень на основі даних
Штучний інтелект може в режимі реального часу пропонувати інформацію про ІТ-інфраструктуру, що призводить до поінформованого і швидшого прийняття рішень, особливо при зіткненні з непередбаченими проблемами.
Підвищення ефективності роботи ІТ-відділів
У більшості організацій основна частина часу, як і раніше, йде на обробку повторюваних запитів і проблем. Таким чином, попри те, що автоматизація сприймається як загроза для робочих місць, реальність така, що нікому не подобається виконувати виснажливі завдання. Насправді автоматизуючи процеси, що повторюються, ІТ-фахівці зможуть зосередитися на цікавішій роботі, такій як ініціативи з поліпшення обслуговування.
Підвищення продуктивності співробітників
AI може допомогти кінцевим користувачам у виявленні та застосуванні інформації, такої як доступ до певних документів або статей у базі знань, направлення дзвінка або чату потрібному спеціалісту, щоб проблема могла бути вирішена якнайшвидше.
Стабільне ІТ-середовище
Від виявлення та реєстрації проблем до усунення основних причин проблем AI може значно покращити управління інцидентами. В результаті автоматизація стабілізує ІТ-середовище та надасть підприємствам кращу основу для цифрової трансформації.
Висновок
Щоб отримати максимальну вигоду від впровадження AI, технічні фахівці служби ІТ-підтримки повинні спочатку ретельно документувати всі запити, проблеми та зміни, щоб підтримувати точну базу даних служби ІТ-підтримки та створити всеосяжну базу знань.
Немає жодних сумнівів у тому, що AI в ITSM може значно покращити надання послуг, але якщо організації хочуть по-справжньому досягти успіху шляхом впровадження AI, вони повинні розробити стратегію, що дозволяє реалізувати всі переваги AI відповідно до їх масштабних бізнес-цілей.
