Intelligenza artificiale agentiva nell'ITSM: 10 casi d'uso ed esempi

L'IA agentica nell'ITSM segna un cambiamento concreto nel modo in cui le organizzazioni gestiscono le operazioni IT e l'erogazione dei servizi. Invece di affidarsi all'automazione statica o a flussi di lavoro predefiniti, l'IA agentica abilita il ragionamento contestuale, consentendo agli agenti di IA di agire autonomamente all'interno degli ambienti IT.

Scopri come funziona l'IA agentiva nell'ITSM, i casi d'uso e gli esempi concreti per supportare i team IT nell'individuazione dei problemi, nella raccomandazione o nell'implementazione di soluzioni e nell'apprendimento dai dati storici per migliorare nel tempo.

Intelligenza artificiale orientata agli agenti negli strumenti ITSM

Atomicwork

Atomicwork ITSM migliora il suo knowledge graph aziendale attraverso il livello Universal Context, apprendendo dalle interazioni e dai dati di sistema.

Include agenti di rilevamento sempre attivi combinati con l'individuazione delle risorse tramite Lansweeper. Può eseguire attività di provisioning e automazione dei flussi di lavoro, sebbene manchi di funzionalità native di gestione delle patch.

Figura 1: Dashboard ITSM di Atomicwork Agentic. ¹

Freshworks Freshservice

Freshservice apprende principalmente dai modelli di ticket e identifica le lacune di conoscenza tramite il suo livello di intelligenza artificiale Freddy.

Offre un rilevamento proattivo tramite il monitoraggio della Digital Employee Experience (DEX) e il rilevamento di anomalie nello stato di salute dei servizi. Il suo Workflow Automator consente l'esecuzione dei processi, ma l'automazione a livello di infrastruttura rimane limitata.

Neuroni di Ivanti

Ivanti Neurons offre un monitoraggio autonomo degli endpoint che rileva il degrado delle prestazioni del dispositivo e dell'esperienza utente. Offre patch native, distribuzione di software e soluzioni di autoriparazione.

ManageEngine Site24x7

Site24x7 apprende dai modelli di monitoraggio dell'intera infrastruttura, lungo tutto lo stack. Il suo rilevamento proattivo utilizza il rilevamento predittivo delle anomalie combinato con la correlazione causale consapevole del dominio.

Ai fini del processo decisionale, lo strumento si basa sull'intelligenza causale per identificare le cause profonde e ridurre il rumore degli avvisi.

Agente SRE di New Relic

L'agente SRE di New Relic si adatta dinamicamente alle condizioni di runtime utilizzando un motore di valutazione progettato per scenari di errore. Rileva i rischi tramite avvisi intelligenti e analisi delle prestazioni che anticipano le interruzioni.

Lo strumento si avvale di modelli causali probabilistici per identificare le cause principali. Raccomanda azioni correttive, ma non esegue modifiche negli ambienti di produzione.

Salesforce Servizio IT Agentforce

Salesforce Agentforce IT Service rileva problemi diffusi analizzando i segnali dei dipendenti insieme ai dati di impatto del CMDB. Automatizza i flussi di lavoro ITIL ma si affida a partner esterni per le azioni a livello di endpoint, come l'applicazione delle patch.

SysAid Copilot AI

L'intelligenza artificiale di SysAid Copilot apprende dai ticket, dalle basi di conoscenza e dalla documentazione interna tramite il suo Data Pool.

Per il processo decisionale, SysAid utilizza un sistema di punteggio di urgenza multifattoriale che combina requisiti SLA, livelli di rischio e segnali di sentiment. È in grado di eseguire azioni a livello di account e di dispositivo, ma non dispone di una gestione automatizzata delle patch.

Intelligenza artificiale agentiva nei casi d'uso ITSM

1. Self-service per i dipendenti e risoluzione delle richieste

I chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale forniscono ai dipendenti un supporto personalizzato in tempo reale per incidenti e richieste di assistenza. Consentono agli utenti finali di risolvere problemi come il ripristino della password o l'accesso alle applicazioni senza l'intervento di operatori umani. I vantaggi includono:

• Riduzione del carico di lavoro del servizio di assistenza.
• Tempi di erogazione del servizio più rapidi e maggiore soddisfazione dell'utente.
• Miglioramento dell'efficienza operativa grazie all'automazione delle attività ripetitive.

2. Risoluzione automatica degli incidenti

I sistemi di intelligenza artificiale agentica possono rilevare e risolvere i problemi automaticamente. Ad esempio, possono riconoscere un sovraccarico del server e riallocare le risorse senza intervento umano. Aiutano con:

• Riduzione del tempo medio di risoluzione (MTTR).
• Disponibilità continua del servizio.
• Riduzione della dipendenza dall'intervento manuale.

3. Valutazione intelligente e creazione di ticket

Quando si verificano incidenti, l'IA agentica raccoglie dati contestuali, log e screenshot per generare ticket dettagliati. Assegna le priorità in base al ruolo dell'utente, all'impatto e ai dati storici per garantire un instradamento accurato. L'IA agentica negli strumenti ITSM consente di:

• Ridurre al minimo lo scambio di messaggi tra utenti e operatori.
• Intelprioritizzazione legittima delle richieste di servizio.
• Qualità del servizio costante in tutte le operazioni IT.

4. Identificazione automatizzata dei problemi

Analizzando le correlazioni tra gli incidenti ricorrenti, gli agenti di intelligenza artificiale possono identificare una causa principale che contribuisce a molteplici problemi di sistema e fornire supporto:

• Riduzione della ricorrenza di problemi simili.
• Risparmio sui costi grazie alla risoluzione a lungo termine di problematiche complesse.

5. Monitoraggio e prevenzione proattivi

Gli strumenti di intelligenza artificiale agentica monitorano continuamente l'infrastruttura e il comportamento degli utenti, fornendo avvisi tempestivi su potenziali interruzioni per contribuire a:

• Riduzione dei tempi di inattività.
• Miglioramento dell'affidabilità del sistema e dell'erogazione dei servizi.
• Maggiore resilienza grazie alla manutenzione predittiva.

6. Gestione unificata degli endpoint

Gli agenti AI si integrano con sistemi come Intune, JAMF o Nexthink per garantire la conformità, gestire le patch e mantenere l'integrità degli endpoint con:

• Standard di sicurezza più elevati e vulnerabilità ridotte.
• Prestazioni del dispositivo migliorate senza controlli manuali.
• Allineamento delle operazioni IT con le politiche di conformità.

7. Assistenti basati sull'intelligenza artificiale per il personale del servizio di assistenza.

Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale supportano gli operatori umani riassumendo i ticket, suggerendo soluzioni dalla base di conoscenza e redigendo analisi delle cause principali. Questi strumenti consentono di:

• Riduzione degli errori umani nella documentazione.
• Risposte più coerenti alle richieste di assistenza.
• Maggiore produttività per il team IT.

8. Automazione dinamica del flusso di lavoro

L'IA agentica è in grado di eseguire flussi di lavoro adattivi tra diversi sistemi senza regole predefinite. Questi flussi di lavoro si evolvono al variare dei dati, delle applicazioni o del contesto utente.

• Risoluzione degli incidenti più rapida e precisa.
• Minore necessità di manutenzione per i flussi di lavoro statici.
• Maggiore flessibilità per i modelli di lavoro ibridi.

9. Interazione vocale e multilingue

Gli agenti AI ad attivazione vocale possono autenticare gli utenti, risolvere i problemi più comuni e fornire automazione basata sull'IA per gli utenti multilingue:

• Migliore accessibilità a livello globale.
• Riduzione dei tempi di attesa durante le chiamate di assistenza.
• Esperienza utente coerente in tutte le lingue.

10. Modalità autonoma per gli agenti di supporto

I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono eseguire attività dall'inizio alla fine, mentre gli operatori umani supervisionano le operazioni. Il team IT può intervenire quando necessario e perfezionare la logica dell'IA nel tempo. Questi sistemi possono:

• Collaborazione equilibrata tra intelligenza artificiale e competenza umana.
• Apprendimento continuo dai risultati.
• Concentrarsi sulla manutenzione preventiva piuttosto che sull'esecuzione ripetitiva degli interventi.

Esempi concreti di ITSM basato su agenti

Amex Corp con Atomicwork

Ammex Corp, distributore statunitense di guanti di sicurezza con un fatturato di oltre 100 milioni di dollari e team negli Stati Uniti, nelle Filippine e nel Sud-est asiatico, stava riscontrando problemi con i propri sistemi IT. Le continue richieste di informazioni IT e finanziarie assorbivano tempo prezioso del personale durante la giornata lavorativa e il reparto IT non era in grado di scalare il supporto senza assumere nuovo personale.

L'azienda è migrata alla piattaforma ITSM agentica di Atomicwork, che elaborava le richieste direttamente in Teams e Slack e richiamava autonomamente strumenti come Okta e SharePoint per risolvere i problemi senza intervento umano.

La percentuale di richieste di assistenza evitate è inizialmente del 20%, per poi salire al 65% grazie al perfezionamento della documentazione da parte del team, basato sulle interazioni registrate. Sei mesi dopo l'implementazione, l'organico IT è rimasto invariato nonostante la crescita aziendale. ²

ServiceNow con Microsoft: Risposta all'incidente P1

Un incidente P1 (Priorità 1) è la categoria più critica di incidente IT, il che significa che un sistema o un servizio importante è completamente fuori servizio o gravemente compromesso, con ripercussioni su un gran numero di utenti o su una funzione aziendale critica. Questi incidenti in genere comportano una documentazione incompleta e decisioni non registrate.

ServiceNow e Microsoft hanno sviluppato un sistema multi-agente per affrontare direttamente questo problema. Quando viene attivato un incidente P1, il sistema apre automaticamente una chiamata Teams con Microsoft. Copilot monitora la chiamata in tempo reale, registra le decisioni verbali e visualizza le azioni pertinenti.

Queste informazioni confluiscono in Now Assist di ServiceNow, che interroga autonomamente ServiceNow per reperire i dati pertinenti, attiva i flussi di lavoro appropriati e mantiene la documentazione aggiornata durante tutta la chiamata. Un agente responsabile coordina l'intero processo, determinando quale sub-agente coinvolgere in ogni fase.

Durante i test controllati, il sistema ha mantenuto il contesto su entrambe le piattaforme per l'intero ciclo di vita dell'incidente, con le comunicazioni di Teams riflesse in ServiceNow in tempo reale. ³

Servizio Rovo di Atlassian Jira Service Management

Atlassian offre l'accesso anticipato alle funzionalità di supporto basate sull'intelligenza artificiale per Jira Service Management (JSM) nell'ambito di Rovo Service. Queste funzionalità sono pensate per migliorare il modo in cui i team di assistenza interni gestiscono le richieste e interagiscono con gli utenti finali:

Risoluzione delle richieste di assistenza Rovo

Rovo Service genererà piani di risoluzione dettagliati direttamente all'interno degli elementi di lavoro di JSM. Questi piani si basano sulla documentazione interna dell'organizzazione e possono guidare gli operatori nella risoluzione di incidenti e richieste.

Può inoltre automatizzare azioni di supporto interne in più fasi con l'approvazione e la supervisione di operatori umani, contribuendo a ridurre il lavoro manuale e potenzialmente a migliorare la coerenza.

Per partecipare, l'organizzazione deve avere l'IA abilitata sul proprio sito JSM, fonti di conoscenza interne accessibili a Rovo, autorizzazioni appropriate per la configurazione di Rovo e un amministratore di progetto che abiliti la funzionalità.

chat in diretta con i dipendenti

La chat in tempo reale con i dipendenti consentirà agli utenti di inoltrare un'interazione dal portale self-service, dove inizialmente interagiscono con Rovo, a una sessione di chat in tempo reale con un operatore umano. I messaggi nella chat sono collegati a un elemento di lavoro JSM in modo che il contesto, gli SLA e i report rimangano intatti. Gli operatori possono gestire più conversazioni in chat in tempo reale insieme alle loro code esistenti e visualizzare le trascrizioni complete all'interno dell'elemento di lavoro. ⁴

Salesforce Servizio IT Agentforce

Il servizio IT Agentforce di Salesforce è progettato per combinare diverse funzionalità di supporto IT, tra cui un service desk potenziato dall'intelligenza artificiale, agenti AI autonomi e un database di gestione della configurazione (CMDB) per automatizzare la gestione degli incidenti e delle richieste di assistenza.

L'obiettivo è fornire supporto conversazionale in tempo reale direttamente all'interno di ambienti di lavoro come Slack o Teams, riducendo la dipendenza da flussi di lavoro manuali basati su ticket.

Figura 2: Esempio di dashboard del servizio IT di Agentforce. ⁵

Agenti AI e flussi di lavoro agentici di ServiceNow ITSM

Raccolta di agenti AI per la gestione dei servizi IT di ServiceNow ⁶ include molteplici flussi di lavoro agentici che automatizzano i processi ITSM essenziali, dalla valutazione degli incidenti alla gestione delle modifiche. Ogni flusso di lavoro combina diversi agenti di intelligenza artificiale che operano in modo autonomo per classificare, analizzare e risolvere i problemi, mantenendo al contempo l'accuratezza e la conformità dei dati.

ServiceNow consente agli amministratori di scegliere tra diversi Large Language Model (LLM) per alimentare le skill e gli agenti AI di Now Assist, tra cui Now LLM Service, Claude su AWS. La configurazione viene gestita tramite l'AI Control Tower e la console di amministrazione di Now Assist, dove è possibile impostare le preferenze per ogni skill o flusso di lavoro.

L'accesso a questi flussi di lavoro agentici è regolato da liste di controllo degli accessi (ACL) e identità utente. La funzionalità "Esegui come" consente di eseguire le azioni come utente dinamico o come utente IA, garantendo un'automazione sicura all'interno dell'ambiente ITSM.

Valutazione e categorizzazione degli incidenti

Questo flusso di lavoro classifica automaticamente gli incidenti determinando la categoria, la sottocategoria e l'elemento di configurazione (CI) appropriati. Successivamente, ricerca incidenti gravi correlati o problemi noti e li collega al nuovo incidente. Agenti di intelligenza artificiale inclusi:

• Categorizzare l'agente IA dell'incidente ITSM
• Servizio di classificazione e agente CI AI
• Collegamento dell'agente IA per incidenti gravi
• Collega l'incidente all'agente IA problematico

L'intelligenza artificiale Agentic di Aisera per la gestione dei servizi IT

La soluzione Agentic AI di Aisera per la gestione dei servizi IT (ITSM) modernizza la gestione tradizionale dei servizi IT attraverso agenti AI autonomi e automazione intelligente. Utilizzando l'intelligenza artificiale generativa e l'apprendimento automatico, connette IT, risorse umane e altre funzioni aziendali in un'unica piattaforma, migliorando il coordinamento e riducendo l'intervento manuale.

Competenze principali:

• Risoluzione automatizzata degli incidenti: gli agenti di intelligenza artificiale classificano, diagnosticano e risolvono le richieste di assistenza in tempo reale, riducendo i tempi di rilevamento e riparazione.
• Operazioni proattive: prevede i guasti in anticipo e supporta la manutenzione preventiva.
• Gestione della conoscenza e delle risorse: genera automaticamente articoli di conoscenza, tiene traccia delle risorse e ottimizza i cicli di vita.
• Gestione dei cambiamenti e dei problemi: identifica le cause principali, valuta i rischi e automatizza i test e le approvazioni per implementazioni più sicure.

BDO con Aisera:

Essendo una delle più grandi società di contabilità e consulenza del Canada, BDO si trovava ad affrontare continui colli di bottiglia a livello IT a causa dell'elevato volume di richieste di assistenza e delle limitate opzioni di self-service. Le richieste di assistenza di routine assorbivano tempo prezioso del personale, rallentando i tempi di risposta e impedendo al team IT di concentrarsi su iniziative a maggior valore aggiunto.

Per affrontare queste sfide, BDO ha implementato EVA , un assistente basato sull'intelligenza artificiale e alimentato dagli agenti AI specifici di Aisera. EVA gestisce autonomamente le attività IT quotidiane, come il provisioning del software, la risoluzione dei problemi degli account e le richieste di hardware, attraverso un self-service proattivo. La suite di analisi della piattaforma misura costantemente le prestazioni, aiutando il reparto IT a ottimizzare i flussi di lavoro e a migliorare l'efficienza operativa.

I risultati sono stati significativi:

• Tasso di risoluzione automatica delle richieste IT pari all'82%.
• Aumento del 72% della produttività dei dipendenti
• Risparmi sui costi annuali previsti pari a 1,9 milioni di dollari.

Figura 3: Un esempio tratto da EVA su come risolvere i problemi di accesso. ⁷

Kore.ai IA per i processi

La piattaforma di intelligenza artificiale per i processi di Kore.ai automatizza flussi di lavoro aziendali complessi che richiedono comprensione contestuale e consapevolezza della conformità. È progettata per ridurre l'intervento manuale nei processi ad alta intensità di conoscenza, combinando agenti di intelligenza artificiale autonomi, analisi e integrazione con i sistemi aziendali. L'obiettivo è aiutare le organizzazioni a gestire in modo più efficiente il lavoro ripetitivo basato su decisioni, mantenendo al contempo accuratezza e responsabilità.

La piattaforma offre un generatore di processi senza codice che consente ai team IT e agli utenti aziendali di creare flussi di lavoro automatizzati senza bisogno di competenze di programmazione. Modelli e connettori predefiniti facilitano la configurazione per le funzioni aziendali standard come finanza, approvvigionamento e assistenza clienti. Gli utenti possono modificare ed espandere questi flussi di lavoro per adattarli alle esigenze organizzative senza interrompere i sistemi esistenti.

Le principali funzionalità includono:

• Automazione contestuale: gli agenti di intelligenza artificiale comprendono la logica aziendale, mantengono la memoria e prendono decisioni contestualizzate all'interno dei flussi di lavoro.
• Visibilità e controllo: gli strumenti di analisi integrati monitorano le prestazioni dell'automazione, tracciano i risultati e registrano ogni azione per le verifiche di conformità.
• Sicurezza e governance: il controllo degli accessi e la revisione umana garantiscono che l'automazione sia in linea con le politiche aziendali di conformità e sicurezza dei dati.
• Implementazione: supporta ambienti cloud, ibridi e on-premise, consentendo alle organizzazioni di mantenere il controllo sui processi sensibili. ⁸

Che cos'è l'IA agentiva nell'ITSM?

L'IA agentica nell'ITSM rappresenta un significativo passo avanti nel modo in cui le organizzazioni gestiscono le operazioni IT e la gestione dei servizi. A differenza delle funzionalità di IA tradizionali nell'ITSM , come la gestione delle attività, i flussi di lavoro e l'automazione dei processi, l'IA agentica utilizza l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale per prendere decisioni contestualizzate e agire in modo autonomo. Nell'ambito della gestione dei servizi IT ( ITSM ), consente agli agenti di IA di gestire richieste di servizio, incidenti e attività di routine che in precedenza richiedevano l'intervento umano.

Questo approccio consente ai team IT di passare dai processi manuali all'automazione intelligente che si adatta alle condizioni di sistema in tempo reale. Utilizzando agenti di intelligenza artificiale autonomi che apprendono dai dati storici e dagli incidenti passati, i service desk possono ridurre le attività ripetitive, diminuire i costi operativi e migliorare l'efficienza. Di conseguenza, i reparti IT possono fornire un servizio più affidabile e migliorare la soddisfazione degli utenti, mantenendo al contempo la conformità e ottimizzando l'allocazione delle risorse.

Gli strumenti di intelligenza artificiale agentica fungono da partner intelligenti per gli agenti umani, anziché sostituirli. Integrano le competenze umane gestendo decisioni ripetitive o basate sui dati, liberando il personale IT per concentrarsi sulla pianificazione strategica e sulla gestione proattiva delle operazioni aziendali.

Funzionalità e componenti chiave

L'IA agentica funziona attraverso una rete di agenti IA autonomi che osservano, analizzano e agiscono sui dati operativi. Questi sistemi di IA combinano l'elaborazione del linguaggio naturale, il ragionamento contestuale e l'apprendimento continuo per prendere decisioni indipendenti. Le funzionalità principali includono:

• Apprendimento e adattamento: gli agenti di intelligenza artificiale apprendono continuamente da incidenti, richieste di servizio e dati operativi per migliorare le azioni future. Questo apprendimento consente una gestione proattiva delle prestazioni del sistema e riduce il rischio di incidenti futuri.
• Rilevamento proattivo: grazie all'automazione basata sull'IA, l'IA agentiva identifica anomalie ed errori di sistema prima che causino interruzioni. Questa funzionalità supporta sistemi auto-riparanti e una risoluzione più rapida degli incidenti.
• Processo decisionale dinamico: anziché eseguire flussi di lavoro statici, gli strumenti di intelligenza artificiale agentiva valutano la situazione e determinano le risposte appropriate. Ad esempio, un agente di intelligenza artificiale può dare priorità alle chiamate di assistenza in base al comportamento dell'utente e all'impatto sulle operazioni aziendali.
• Azione e monitoraggio autonomi: l'automazione basata sull'intelligenza artificiale consente agli agenti di eseguire attività di gestione delle modifiche, come la gestione delle patch o le installazioni di software, monitorando al contempo i risultati e garantendo la conformità.
• Integrazione con gli ecosistemi IT: Agentic AI in ITSM si connette con strumenti di gestione unificata degli endpoint e piattaforme ITSM esistenti, consentendo ai sistemi basati sull'IA di operare su dispositivi, utenti e servizi senza intervento manuale.

Percorso di implementazione e adozione

Per integrare efficacemente l'IA agentiva nella gestione dei servizi IT , le organizzazioni dovrebbero:

1. Inizia con automazioni semplici: concentrati su attività di Livello 1 come il ripristino della password o le richieste di accesso di base.
2. Integrazione in strumenti familiari: implementa chatbot e assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale all'interno di piattaforme di collaborazione come Teams o Slack.
3. Misura le prestazioni: monitora indicatori quali il numero di ticket evitati, i tempi di risoluzione e la soddisfazione degli utenti.
4. Iterare ed espandere: sfruttare i primi miglioramenti in termini di efficienza per estendere l'adozione dell'IA a flussi di lavoro più complessi, come la gestione delle modifiche o la manutenzione predittiva.
5. Garantire la governance: allineare i sistemi basati sull'IA alle politiche di sicurezza e conformità per mantenere il controllo durante l'adozione dell'IA su larga scala.

Il futuro dell'ITSM con l'IA agentica

Il futuro della gestione dei servizi dipenderà da come l'intelligenza artificiale agentiva si evolverà all'interno di ambienti IT complessi. Man mano che gli agenti di IA continueranno ad apprendere dai dati, l'ITSM passerà da un supporto reattivo a operazioni proattive e preventive.

Le organizzazioni che integrano precocemente l'IA agentiva ottengono un vantaggio competitivo migliorando l'efficienza operativa, riducendo i costi e fornendo soluzioni personalizzate che si adattano alle esigenze degli utenti. Con l'intensificarsi della trasformazione digitale, l'IA agentiva diventerà una componente fondamentale dell'automazione intelligente, consentendo servizi IT più affidabili, scalabili e adattivi.

Collegamenti di riferimento

1.

All-in-one Modern ITSM Solution | Atomicwork

2.

How Atomicwork transformed Ammex Corp's service management with AI

3.

Customer Case Study: Pushing the Boundaries of Multi-Agent AI Collaboration with ServiceNow and Microsoft Semantic Kernel | Microsoft Agent Framework

4.

Live Chat, AI resolution, Rovo Service

5.

Salesforce Announces Agentforce IT Service - Salesforce

Salesforce

6.

Docs | ServiceNow

7.

BDO Canada Customer Story | Improved Employee Experience

Aisera

8.

AI for Process | Agentic AI for Business Process Automation | Kore.ai

Kore.ai

Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple, specializzata in email marketing e video di vendita. In precedenza, ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master in Psicologia Sociale e una laurea in Relazioni Internazionali.

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