I 11 principali casi d'uso dell'AI nell'ITSM ed esempi
Sfruttare l'AI per gli strumenti di gestione dei servizi IT (ITSM) supporta le organizzazioni in termini di:
- efficienza operativa,
- manutenzione proattiva delle risorse IT,
- scalabilità,
- miglioramento del processo decisionale e
- personalizzazione.
Scopri i 11 principali casi d'uso dell'AI nell'ITSM, esempi e vantaggi di sfruttare l'AI nell'ITSM.
Casi d'uso nativi dell'AI
L'ITSM nativo dell'AI si riferisce a un nuovo modo di gestire il supporto interno e le operazioni IT in cui l'intelligenza artificiale non è una funzionalità aggiuntiva ma parte della fondazione. Questi sistemi utilizzano il machine learning, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'AI generativa per interpretare i messaggi, prevedere i problemi e imparare dalle richieste di servizio passate.
L'obiettivo è migliorare il modo in cui i team gestiscono i problemi, condividono le conoscenze e rispondono ai dipendenti. Invece di affidarsi a portali o moduli, i sistemi nativi dell'AI catturano ed elaborano le informazioni direttamente dagli strumenti in cui avviene il lavoro, come Slack o Microsoft Teams. Questo approccio riduce il lavoro ripetitivo, supporta l'autoassistenza e aiuta le organizzazioni a utilizzare meglio i propri dati storici.
1. ITSM nativo dell'AI
Passare da un software ITSM tradizionale a un sistema nativo dell'AI richiede più dell'installazione di una nuova tecnologia. Richiede pianificazione e un'adozione graduale dell'AI.
- Le organizzazioni di solito iniziano con casi d'uso limitati, come l'automazione delle richieste di accesso o la raccolta di dati dai messaggi Slack. Misurare i miglioramenti nei tempi di risposta, nell'esperienza dei dipendenti e nell'accuratezza dei ticket aiuta a validare i primi risultati.
- La sicurezza e la governance sono anche fondamentali. Poiché i sistemi nativi dell'AI utilizzano dati storici e contenuti conversazionali, garantire la sicurezza dei dati e la conformità alle normative sulla privacy è essenziale. Nel tempo, espandere l'uso dell'automazione intelligente tra i dipartimenti aiuta a massimizzare il valore.
Tecnologie chiave che supportano l'ITSM nativo dell'AI
Le piattaforme native dell'AI si basano su più tecnologie interconnesse piuttosto che su una singola funzionalità AI. I seguenti componenti lavorano insieme per migliorare la gestione IT e le operazioni della scrivania:
- I modelli di machine learning prevedono le categorie di problemi, identificano i problemi ricorrenti e supportano l'analisi della causa radice.
- L'AI generativa crea riepiloghi e abbozza nuovi articoli di conoscenza dai ticket risolti.
- L'analisi predittiva aiuta a rilevare potenziali incidenti prima che causino interruzioni del servizio.
- L'AI agentic combina ragionamento e azione, consentendo agli agenti AI di decidere come gestire richieste di servizio complesse tra gli strumenti.
- Le capacità fondamentali dell'AI agentic nella gestione dei servizi IT (ITSM) includono l'apprendimento dai dati storici, il rilevamento delle anomalie prima che si verifichino interruzioni, la presa di decisioni dinamiche e l'esecuzione autonoma dei compiti mantenendo la conformità.
Esempio reale: Atomicwork
Ammex Corp ha lottato con flussi di lavoro complessi, processi manuali e inefficienze che rallentavano il supporto e richiedevano un intervento umano costante.
Adottando Atomicwork, Ammex ha introdotto agenti AI che automatizzano le richieste di servizio IT e per i dipendenti e forniscono supporto istantaneo e conversazionale direttamente negli strumenti come Microsoft Teams. Questo ha ridotto i volumi dei ticket, migliorato i tempi di risposta e potenziato l'esperienza complessiva dei dipendenti.1
Esempio reale: Salesforce Agentforce IT Service
Il servizio IT Agentforce di Salesforce è un desk di servizio IT basato su agenti progettato per automatizzare la risoluzione degli incidenti e le richieste di servizio su canali come Slack, Microsoft Teams, portali per i dipendenti e chat web. Il prodotto mira a ridurre la dipendenza dai flussi di lavoro ITSM basati su ticket tradizionali consentendo ai dipendenti di ottenere supporto istantaneo attraverso conversazioni in linguaggio naturale.
La soluzione include un desk di servizio IT basato sull'AI, più agenti AI specializzati e un Configuration Management Database (CMDB) incorporato con un grafico di servizio per mappare le dipendenze dell'infrastruttura. Salesforce afferma che questo approccio unificato aiuta a rompere i silos di dati e migliorare l'accuratezza della risoluzione utilizzando un'unica fonte di verità.
Salesforce sottolinea anche le capacità di integrazione, lanciando con oltre 100 connettori e flussi di lavoro predefiniti attraverso partner tra cui Google, IBM, Microsoft, Oracle NetSuite, Workday e Zoom.
Figura 1: Esempio di dashboard del desk di servizio IT da Salesforce.
Casi d'uso per la gestione delle attività
2. Gestione degli incidenti
Sfruttare l'AI nell'ITSM svolge un ruolo importante nella gestione degli incidenti consentendo la creazione automatica dei ticket, dove i sistemi AI creano e classificano automaticamente i ticket in base al contenuto delle richieste di servizio o degli incidenti in arrivo.
Questo processo riduce il carico di lavoro manuale per il personale IT e garantisce che i ticket del desk di servizio siano classificati accuratamente, il che porterebbe a tempi di risoluzione più rapidi.
Inoltre, i sistemi AI utilizzano il machine learning per prioritizzare gli incidenti in base a fattori come gravità, impatto e urgenza e assicurano che i problemi critici siano affrontati prontamente. Questa prioritizzazione aiuta a migliorare l'efficienza del servizio e a minimizzare l'impatto sulle operazioni aziendali.
Un'altra applicazione per la gestione degli incidenti è l'analisi della causa radice basata sull'AI. Analizzando i dati storici per identificare modelli e prevedere le cause fondamentali dei problemi ricorrenti, l'AI nell'ITSM aiuta a risolvere i problemi sottostanti in modo più efficace, riducendo la frequenza degli incidenti e migliorando l'affidabilità del sistema.
Esempio reale: SysAid con Grand Traverse County
Il team IT di 12 persone della contea di Grand Traverse ha gestito 3.500 risorse con fogli di calcolo, creazione di ticket basata su email incoerente, visibilità delle prestazioni limitata e caos delle licenze software.
Con SysAid, hanno introdotto la creazione di ticket conforme a ITIL, SLA automatizzati, gestione delle risorse e delle licenze in tempo reale, un Chatbot AI, un AI Copilot e flussi di lavoro automatizzati.
Il risultato è stato una risoluzione più rapida, meno lavoro manuale, una migliore risoluzione al primo contatto, una migliore visibilità delle risorse e un maggiore controllo sui rinnovi del software, sui rischi di conformità e sulla spesa IT.2
Esempio reale: SolarWinds Service Desk
SolarWinds Service Desk fornisce un sistema progettato per gestire incidenti che potrebbero non richiedere una presentazione formale. Mentre gli agenti spesso affrontano sfide nella gestione di alti volumi di richieste a bassa priorità, la piattaforma di gestione degli incidenti sfrutta l'intelligenza artificiale per integrarsi con la knowledge base e suggerire automaticamente articoli agli utenti durante il processo di creazione del ticket.
Inoltre, l'Agente Virtuale offre agli utenti finali l'accesso alle soluzioni della knowledge base che affrontano i loro problemi tecnici più comuni.
Di conseguenza, gli utenti finali beneficiano di un accesso più rapido alle risposte per problemi di routine, il che riduce le interruzioni nel loro flusso di lavoro.
3. Gestione delle richieste di servizio
Le richieste di servizio sono gestite attraverso l'automazione delle richieste:
L'AI può automatizzare la gestione delle richieste di servizio di routine come il reimpostazione delle password, l'installazione di software e le autorizzazioni di accesso. Utilizzando flussi di lavoro predefiniti e elaborazione intelligente, i sistemi AI possono gestire queste richieste senza intervento umano.
Ad esempio, quando un utente invia una richiesta per reimpostare la propria password, questi strumenti basati sull'AI possono verificare l'identità dell'utente attraverso domande di sicurezza o l'autenticazione a più fattori e quindi procedere a reimpostare la password e notificare l'utente. Questo riduce il tempo e lo sforzo richiesti dal personale IT e fornisce una risoluzione più rapida per gli utenti.
Automatizzare queste attività di routine migliora l'efficienza e riduce anche il rischio di errori associati all'elaborazione manuale.
4. Gestione del cambiamento
L'AI apporta significativi miglioramenti alla gestione del cambiamento migliorando la valutazione e la gestione dei cambiamenti IT:
Analisi dell'impatto:
L'analisi dell'impatto con l'AI valuta il potenziale impatto dei cambiamenti proposti sull'ambiente IT. Analizzando i dati storici e le configurazioni attuali del sistema, l'AI può prevedere potenziali conflitti e interruzioni, aiutando i team IT a prendere decisioni informate ed evitare esiti negativi.
Questo approccio proattivo minimizza il rischio di tempi di inattività e garantisce transizioni più fluide durante i cambiamenti. Fornendo una valutazione dettagliata dell'impatto, l'AI consente una pianificazione e un'esecuzione più efficaci dei cambiamenti, risultando in un'infrastruttura IT più stabile e resiliente.
5. Automazione dei flussi di lavoro e dei processi
Automazione dei flussi di lavoro:
L'automazione dei flussi di lavoro comporta l'uso dell'AI per automatizzare attività di routine e ripetitive che sono tipicamente dispendiose in termini di tempo per il personale IT.
Automazione dei processi:
L'automazione dei processi porta l'automazione dei flussi di lavoro un passo oltre automatizzando interi processi, dall'inizio alla fine. Questo può includere processi come la distribuzione del software, l'onboarding degli utenti e i backup di sistema. Gli strumenti AI possono gestire questi processi end-to-end per garantire che ogni passaggio sia eseguito accuratamente.
Ad esempio, durante il processo di onboarding degli utenti, i sistemi AI possono creare automaticamente account utente, assegnare le autorizzazioni di accesso appropriate e distribuire le applicazioni software necessarie.
L'automazione dei processi include anche la capacità di monitorare e ottimizzare i processi continuamente analizzando i dati sulle prestazioni dei processi, identificando i colli di bottiglia e raccomandando miglioramenti.
Esempio reale: SysAid con Ross School of Business
La Ross School of Business dell'Università del Michigan ha collaborato con SysAid per supportare l'istituzione con flussi di lavoro automatizzati e gestione delle risorse centralizzata.
Questa collaborazione ha portato a una riduzione del 54% nel tempo di invio dei ticket, una migliore collaborazione attraverso un'estesa knowledge base e una migliore pianificazione e budgeting attraverso informazioni centralizzate. In futuro, Ross IT prevede di estendere l'integrazione di SysAid per supportare più attività di gestione degli eventi e costruire flussi di lavoro completi per i dipendenti.
Esempio reale: SysAid con St. George
St. George, il comune a più rapida crescita negli Stati Uniti, ha affrontato sfide significative nella gestione dei servizi IT a causa della rapida espansione e delle risorse limitate.
Implementando SysAid, hanno automatizzato processi chiave come la gestione delle patch, il tracciamento delle risorse e la gestione dei ticket, portando a un miglioramento del 90% nei tassi di successo delle patch software e a una riduzione del 20% del tempo medio di risoluzione (MTTR).
Gli strumenti basati sull'AI di SysAid, inclusi il Chatbot e l'Emailbot di Copilot, hanno permesso agli utenti finali di risolvere i problemi in modo indipendente. Questa transizione ha permesso al team IT di passare da una gestione reattiva a una proattiva, migliorando al contempo la produttività.
Misure predittive e monitoraggio
6. Analisi predittiva
I modelli AI possono prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino, avvisando così i team IT per la manutenzione proattiva. Dato che le tecniche di machine learning generalmente superano e producono risultati superiori rispetto ai metodi di calcolo tradizionali, questo approccio predittivo è cruciale.
Automatizzando i flussi di lavoro, gestendo gli orari e inviando notifiche per le attività in scadenza, gli strumenti ITSM basati sull'AI mirano a estendere la vita delle apparecchiature e garantire operazioni di gestione dei servizi IT ininterrotte.
Utilizzando l'analisi predittiva, le organizzazioni possono prevedere le prestazioni future e i potenziali guasti utilizzando dati storici e in tempo reale. Questo processo supporta i processi decisionali e l'allocazione delle risorse per le attività di manutenzione.
Il monitoraggio continuo della salute dell'infrastruttura IT tramite l'AI rileva le anomalie e fornisce avvisi precoci ai team IT consentendo loro di affrontare i problemi potenziali prima che si aggravino.
Esempio reale: BMC Helix AIOps
BMC Helix AIOps analizza gli eventi da più fonti IT (infrastruttura, applicazioni, reti e strumenti di monitoraggio di terze parti) e li correla in "situazioni" in base a fattori come tempistica, topologia, firme e messaggi di evento. Questo aiuta i team a passare da avvisi isolati a incidenti raggruppati che riflettono un reale impatto sul servizio.
La piattaforma supporta due tipi principali di situazioni: situazioni basate su politiche (create da politiche di evento predefinite in BMC Helix Operations Management) e situazioni basate su ML (create automaticamente utilizzando la correlazione AI/ML). 3
Esempio reale: ServiceNow Predictive Intelligence
ServiceNow Predictive Intelligence sfrutta i dati storici per prevedere gli esiti e raccomandare azioni per la gestione delle attività, come la classificazione, l'instradamento e la prioritizzazione di incidenti e richieste.
Predictive Intelligence può identificare modelli, come problemi ricorrenti o potenziali colli di bottiglia, e fare suggerimenti per migliorare l'efficienza del servizio.
Questa funzionalità aiuta le organizzazioni a ridurre il lavoro manuale, minimizzare gli errori e migliorare i tempi di risposta automatizzando attività ripetitive e prevedendo problemi prima che si aggravino.4
7. Gestione delle prestazioni
La gestione delle prestazioni guidata dall'AI si concentra sull'ottimizzazione delle risorse e dei servizi IT attraverso:
La pianificazione della capacità, dove l'AI analizza i modelli di utilizzo e prevede i futuri requisiti di risorse. Questo aiuta le organizzazioni nella pianificazione efficace della capacità e nell'allocazione delle risorse, assicurando che possano soddisfare le future richieste senza sovradimensionamento.
L'ottimizzazione delle prestazioni, dove gli strumenti AI monitorano e ottimizzano continuamente le prestazioni dei servizi IT. Analizzando le metriche delle prestazioni in tempo reale, la tecnologia AI identifica le aree di miglioramento e implementa cambiamenti per migliorare l'efficienza operativa e la soddisfazione dell'utente. Questa ottimizzazione continua garantisce che i servizi IT funzionino in modo fluido ed efficace.
8. Gestione della sicurezza
La gestione della sicurezza con strumenti AI si concentra sulla protezione dei sistemi IT dalle minacce e sulla garanzia della conformità tramite:
Rilevamento delle minacce:
Il rilevamento delle minacce include il rilevamento e la risposta alle minacce di sicurezza in tempo reale. Analizzando modelli e anomalie, l'AI può identificare potenziali violazioni e intraprendere azioni immediate per mitigare i rischi. Questo approccio proattivo migliora significativamente la postura di sicurezza di un'organizzazione.
Monitoraggio della conformità:
Include il monitoraggio degli ambienti IT per l'adesione a politiche e normative. Questo approccio garantisce che le organizzazioni rimangano conformi agli standard del settore e riduca il rischio di problemi legali e normativi.
Il monitoraggio della conformità guidato dall'AI fornisce una supervisione continua, aiutando le organizzazioni a mantenere un'infrastruttura IT sicura e conforme.
Esempio reale: Freshservice con Databricks
Databricks, una leader azienda di AI e analisi dei dati, aveva bisogno di migliorare le proprie operazioni di servizio IT per ridurre i tempi di inattività e aumentare la scalabilità.
Hanno scelto Freshservice per le sue capacità no-code e l'automazione basata sull'AI. L'implementazione ha portato a un tasso di deviazione del 23% per l'autoassistenza, riducendo così il carico di lavoro sul personale IT e migliorando l'efficienza.
La loro collaborazione con Freshservice ha portato Databricks ad espandere il suo utilizzo ad altri otto dipartimenti, tra cui HR e legale, creando un hub unificato per il supporto dei dipendenti.
Questa transizione ha migliorato l'esperienza dei dipendenti, supportato le operazioni e ridotto i costi IT.
Aggiungi come fonte preferitaAutoassistenza e prestazioni degli agenti casi d'uso
9. Assistenti virtuali e chatbot
Gli assistenti virtuali e i chatbot supportano l'esperienza ITSM fornendo supporto personalizzato ed efficiente. I sistemi basati sull'AI possono adattare le risposte e le soluzioni ai singoli utenti in base ai loro ruoli, preferenze e storia, e possono migliorare la soddisfazione dell'utente e l'efficacia del supporto IT.
L'analisi del sentiment e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) aiutano ad analizzare il feedback degli utenti e identificare le aree di miglioramento nei servizi e nel supporto IT. Questo approccio aiuta le organizzazioni a comprendere meglio le esigenze degli utenti e a migliorare la qualità del servizio.
I chatbot basati sull'AI forniscono supporto in tempo reale 24/7, rispondendo a domande comuni e risolvendo problemi di routine senza intervento umano, garantendo così la disponibilità continua del supporto e riducendo i tempi di attesa.
Inoltre, gli assistenti virtuali possono guidare gli utenti attraverso passaggi di risoluzione dei problemi, offrendo un'esperienza di supporto più interattiva ed efficiente riducendo al contempo il tempo necessario per risolvere i problemi e migliorando la soddisfazione complessiva dell'utente.
Portali di autoassistenza:
I portali di autoassistenza sfruttano l'AI per analizzare i profili degli utenti, le interazioni passate e i problemi comuni per offrire supporto su misura. Quando un utente accede e descrive il proprio problema, gli strumenti AI possono suggerire articoli pertinenti della knowledge base, FAQ o soluzioni automatizzate che hanno risolto problemi simili in passato.
Ad esempio, se un utente richiede frequentemente l'installazione di software, il portale di autoassistenza può ricordare questa preferenza e fornire un accesso rapido alle procedure di installazione o collegamenti diretti per scaricare il software necessario.
Esempio reale: Chatbot Risotto con Fundrise
Fundrise ha sostituito un chatbot IT sottoperformante con Risotto per migliorare il supporto ai dipendenti e ridurre il lavoro manuale sui ticket.
Integrandosi direttamente in Slack, Risotto ha aiutato i dipendenti a ottenere risposte, richiedere accesso e completare le approvazioni senza lasciare il loro normale flusso di lavoro. Dopo un mese, Risotto ha risolto automaticamente il 33% dei ticket IT e ha assistito in un altro 26%, automatizzando quasi il 60% delle attività di supporto.
Fundrise ha anche apprezzato la capacità di Risotto di imparare dalle interazioni quotidiane del team, ridurre la documentazione e supportare la fornitura di accesso attraverso flussi di lavoro di approvazione flessibili.5
Esempio reale: Agente Virtuale Zia AI di ManageEngine
L'Agente Virtuale Zia AI di ManageEngine supporta conversazioni multi-turno attraverso un'interfaccia LLM, consentendo agli utenti di fare domande ed eseguire attività senza navigare manualmente nei menu.
Zia può comprendere il contesto, fornire risposte istantanee e riassumere le informazioni dalle knowledge base interne o dai grandi modelli linguistici connessi. Mantiene la continuità nei follow-up e supporta le azioni sui ticket, come l'aggiornamento degli stati, l'aggiunta di note o la chiusura delle richieste, in base ai prompt conversazionali.
Zia supporta anche input multimodali (testo, voce, immagini) e preserva il contesto della conversazione per le query di follow-up.6
Esempio reale: Freddy AI di Freshservice
Freddy AI Copilot è un add-on AI per Freshservice (Pro/Enterprise) e Freshservice per i team aziendali. Aiuta i team IT e aziendali a ridurre il lavoro ripetitivo automatizzando la gestione dei ticket, migliorando la qualità delle risposte e accelerando la consegna del servizio tra i dipartimenti come IT, HR, finanza, legale e marketing.
Le capacità chiave includono:
- Riepilogo dei ticket e generazione di note di risoluzione
- Suggerimenti per le risposte (incluso supporto multilingue) e assistenza alla scrittura
- Rilevamento di incidenti simili e raccomandazioni di cambiamenti correlati per RCA
- Compilazione automatica dei campi e traduzione dei ticket
- Generazione di articoli di conoscenza e raccomandazioni di contenuti
- Generazione di rapporti post-incidente e creazione di casi di test
Freddy Copilot supporta più lingue, tra cui inglese, tedesco, francese, spagnolo, olandese, svedese e portoghese (Brasile), sebbene il Suggeritore di Incidenti Simili sia attualmente solo in inglese.7
Figura 2: Dashboard del copilot Freddy AI di Freshservice.
Esempio reale: Agente Virtuale Jira Service Management
L'Agente Virtuale Jira Service Management migliora il supporto IT automatizzando le attività di supporto di routine. Questo agente virtuale basato sull'intelligenza artificiale si integra con piattaforme, tra cui Slack, per fornire supporto conversazionale, utilizzando NLP per comprendere e rispondere alle richieste degli utenti, rilevando intento, sentiment e contesto per fornire interazioni personalizzate.
L'agente virtuale può gestire problemi comuni, rispondere alle domande frequenti e gestire le richieste di supporto per gli agenti umani per concentrarsi su compiti più complessi. Per problemi più complessi, l'agente virtuale può creare ticket e trasferire la conversazione a un agente umano senza perdere il contesto.
Oltre all'automazione, gli agenti Rovo (compagni di squadra AI agentic) assistono i team delle operazioni IT evidenziando incidenti correlati, rischi di cambiamento, cause radice probabili, rispondenti suggeriti e playbook raccomandati. Gli agenti Rovo possono anche generare bozze di Revisioni Post-Incidente (PIR) e attivare flussi di lavoro di automazione durante la risposta agli incidenti.
I team di servizio possono monitorare e ottimizzare l'efficacia dell'AI con una dashboard delle prestazioni basata sull'AI che fornisce informazioni sui tassi di risoluzione, sulle lacune di conoscenza e sulle opportunità di miglioramento, inclusa la creazione di articoli di conoscenza suggeriti dall'AI.
La piattaforma supporta anche flussi di intento personalizzabili utilizzando modelli, passaggi come "Chiedi informazioni" e "Richiesta web", e raccomandazioni AI incorporate nei flussi di lavoro degli agenti per accelerare i tempi di risoluzione e migliorare l'efficienza della consegna del servizio.8
Figura 3: Dashboard di supporto auto-servizio di Jira.9
10. Gestione della conoscenza
In questo dominio, le tecnologie AI supportano l'organizzazione e l'accessibilità delle informazioni attraverso:
Curazione dei contenuti:
I sistemi AI possono curare e raccomandare articoli pertinenti della knowledge base sia al personale IT che agli utenti finali in base al contesto delle loro query. Questo garantisce che gli utenti ricevano le informazioni richieste rapidamente e la loro capacità di risolvere i problemi in modo indipendente aumenta.
Analisi dei documenti:
L'analisi dei documenti comporta l'analisi e la classificazione di grandi volumi di documentazione. Questo processo aiuta gli utenti a trovare e utilizzare le informazioni migliorando al contempo l'efficienza complessiva dei processi di gestione della conoscenza.
Organizzando i documenti e creando categorie intuitive, gli strumenti ITSM basati sull'AI consentono un accesso più facile alle informazioni critiche, aumentando così la produttività e riducendo il tempo speso nella ricerca di soluzioni.
Esempio reale: Costruzione della conoscenza autonoma con Nebula ITSM
Nebula ITSM raccoglie automaticamente dati da più sistemi IT, applicazioni e database senza la necessità di integrazioni personalizzate o sforzi manuali estesi.
Il sistema identifica le relazioni e le dipendenze all'interno dei dati per creare una rete coerente di informazioni per la knowledge base.
Il sistema non richiede curazione manuale o intervento da parte del personale IT per mantenere o costruire il grafico della conoscenza. Questo porterebbe a un deployment più rapido, a un minor overhead operativo e alla capacità di imparare e adattarsi continuamente man mano che vengono introdotti nuovi dati, senza la necessità di esperti umani di sorvegliare costantemente il processo.10
11. Gestione delle risorse
La gestione delle risorse IT con l'intelligenza artificiale si concentra sull'automazione e l'ottimizzazione di vari aspetti della gestione del ciclo di vita delle risorse.
Il tracciamento automatico dell'inventario consente registri di risorse accurati e in tempo reale riducendo al contempo gli sforzi manuali e migliorando l'accuratezza dei dati.
Gli strumenti AI possono anche prevedere quando le risorse necessitano di manutenzione o sostituzione, ottimizzando così il ciclo di vita delle risorse. Questo approccio predittivo aiuta nella pianificazione e nell'allocazione delle risorse, assicurando che le risorse siano ben mantenute e operative.
Inoltre, gli strumenti AI aumentano la sicurezza delle risorse rilevando accessi non autorizzati o attività insolite relative alle risorse e forniscono un ulteriore livello di protezione.
L'analisi guidata dall'AI offre informazioni sull'utilizzo delle risorse, aiutando le organizzazioni a prendere decisioni informate e a realizzare risparmi sui costi.
Esempio reale: Ivanti Neurons Self-Healing con AI
L'autorigenerazione si riferisce alla capacità dei sistemi di rilevare, diagnosticare e risolvere automaticamente i problemi all'interno dell'infrastruttura IT senza richiedere intervento manuale.
L'autorigenerazione è abilitata attraverso:
- Monitoraggio proattivo: Ivanti Neurons monitora continuamente le risorse IT come endpoint e server utilizzando l'AI per rilevare le anomalie in tempo reale. Identifica potenziali problemi come degradazione delle prestazioni, vulnerabilità di sicurezza o malfunzionamenti prima che si aggravino.
- Diagnostica automatica: Quando viene rilevato un problema, il sistema AI di Ivanti esegue automaticamente diagnosi per individuare la causa radice analizzando log, configurazioni e modelli.
- Rimedio automatico: Dopo aver diagnosticato il problema, il sistema avvia correzioni automatiche come l'applicazione di patch, il riavvio dei servizi o l'esecuzione di script. Il processo viene completato senza intervento umano per garantire risoluzioni più rapide.
- Gestione degli endpoint: La capacità di autorigenerazione di Ivanti può essere particolarmente efficace per gli endpoint, monitorando i dispositivi e risolvendo problemi come vulnerabilità di sicurezza e configurazioni errate in modo automatico.11
Quali sono i vantaggi di sfruttare l'AI nell'ITSM?
Utilizzare strumenti di gestione dei servizi AI offre numerosi vantaggi che possono migliorare l'efficienza, l'accuratezza e l'efficacia complessiva delle operazioni IT. Ecco alcuni vantaggi chiave delle tecnologie AI per l'ITSM:
L'AI può automatizzare attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo come la creazione, la classificazione e l'instradamento dei ticket. Questo riduce il carico di lavoro manuale sul personale IT, permettendo loro di concentrarsi su compiti più complessi e strategici.
I sistemi AI possono fornire risposte e azioni coerenti per minimizzare l'errore umano. Questo è particolarmente benefico nelle attività di routine come la classificazione degli incidenti, l'analisi della causa radice e le raccomandazioni di soluzioni.
I chatbot e gli assistenti virtuali consentono la disponibilità continua del servizio e riducono i tempi di risposta, migliorando al contempo la soddisfazione dell'utente. Questi strumenti AI possono scalare per gestire volumi crescenti di richieste, rendendoli ideali per grandi e crescenti organizzazioni
I sistemi AI generano informazioni preziose da grandi quantità di dati per supportare i manager IT nel prendere decisioni informate.
Automatizzando le attività di routine e riducendo la necessità di un intervento umano esteso, i sistemi di intelligenza artificiale possono portare a risparmi sui costi. Questi sistemi ottimizzano l'utilizzo delle risorse e riducono i costi operativi associati alla gestione dei servizi IT.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{I 11 principali casi d'uso dell'AI nell'ITSM ed esempi}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-in-itsm}},
note = {AIMultiple. Consultato il 18 Giugno 2026}
}Collegamenti di riferimento
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