I principali 11 casi d'uso dell'IA nell'ITSM ed esempi
L'utilizzo dell'IA per gli strumenti di gestione dei servizi IT (ITSM) supporta le organizzazioni in termini di:
- efficienza operativa,
- manutenzione proattiva degli asset IT,
- scalabilità,
- migliore processo decisionale e
- personalizzazione.
Scopri i principali 11 casi d'uso dell'IA nell'ITSM, gli esempi e i vantaggi di sfruttare l'IA nell'ITSM.
Casi d'uso IA-native
L'ITSM IA-native 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 integrante delle fondamenta. Questi sistemi utilizzano machine learning, elaborazione del linguaggio naturale e IA generativa per interpretare i messaggi, prevedere i problemi e apprendere 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 IA-native acquisiscono ed elaborano le informazioni direttamente dagli strumenti in cui si svolge il lavoro, come Slack o Microsoft Teams. Questo approccio riduce il lavoro ripetitivo, supporta il self-service e aiuta le organizzazioni a utilizzare meglio i propri dati storici.
1. ITSM IA-native
Passare da un software ITSM tradizionale a un sistema IA-native comporta molto più che installare una nuova tecnologia. Richiede pianificazione e un'adozione graduale dell'IA.
- Le organizzazioni di solito iniziano con casi d'uso limitati, come l'automazione delle richieste di accesso o la raccolta di dati dai messaggi di Slack. Misurare i miglioramenti nei tempi di risposta, nell'esperienza dei dipendenti e nell'accuratezza dei ticket aiuta a convalidare i primi risultati.
- Anche la sicurezza e la governance sono fondamentali. Poiché i sistemi IA-native utilizzano dati storici e contenuti conversazionali, garantire la sicurezza dei dati e la conformità alle normative sulla privacy è essenziale. Estendere l'uso dell'automazione intelligente tra i reparti aiuta a massimizzare il valore.
Tecnologie chiave a supporto dell'ITSM IA-native
Le piattaforme IA-native si basano su molteplici tecnologie interconnesse piuttosto che su un'unica funzionalità di IA. I seguenti componenti lavorano insieme per migliorare la gestione IT e le operazioni del service desk:
- I modelli di machine learning prevedono le categorie di problema, identificano i problemi ricorrenti e supportano l'analisi delle cause principali.
- L'IA generativa crea riepiloghi e bozze di nuovi articoli di conoscenza a partire dai ticket risolti.
- L'analisi predittiva aiuta a rilevare potenziali incidenti prima che causino tempi di inattività del servizio.
- Agentic IA combina ragionamento e azione, consentendo agli agenti IA di decidere come gestire richieste di servizio complesse tra diversi strumenti.
- Le capacità principali dell'Agentic IA nella gestione dei servizi IT (ITSM) includono l'apprendimento dai dati storici, il rilevamento di anomalie prima che si verifichino interruzioni, decisioni dinamiche ed esecuzione autonoma delle attività mantenendo la conformità.
Esempio reale: Atomicwork
Ammex Corp aveva difficoltà con flussi di lavoro complessi, processi manuali e inefficienze che rallentavano il supporto e richiedevano un costante intervento umano.
Adottando Atomicwork, Ammex ha introdotto agenti IA che automatizzano le richieste IT e dei dipendenti di routine e forniscono un supporto conversazionale immediato direttamente all'interno di strumenti come Microsoft Teams. Questo ha ridotto i volumi di ticket, migliorato i tempi di risposta e migliorato l'esperienza complessiva dei dipendenti.1
Esempio reale: Salesforce Agentforce IT Service
Agentforce IT Service di Salesforce è un service desk 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 tradizionali flussi di lavoro ITSM basati su ticket consentendo ai dipendenti di ottenere supporto immediato tramite conversazioni in linguaggio naturale.
La soluzione include un service desk IT basato sull'IA, più agenti IA specializzati e un database di gestione della configurazione (CMDB) integrato con un grafo dei servizi per mappare le dipendenze dell'infrastruttura. Salesforce afferma che questo approccio unificato aiuta a eliminare i silos di dati e a migliorare l'accuratezza della risoluzione utilizzando un'unica fonte di verità.
Salesforce sottolinea anche le capacità di integrazione, con il lancio di oltre 100 connettori e flussi di lavoro predefiniti attraverso partner tra cui Google, IBM, Microsoft, Oracle NetSuite, Workday e Zoom.
Figura 1: Dashboard di esempio del service desk IT di Salesforce.
Casi d'uso di gestione delle attività
2. Gestione degli incidenti
L'uso dell'IA nell'ITSM svolge un ruolo importante nella gestione degli incidenti grazie al ticketing automatizzato, in cui i sistemi di IA 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 del personale IT e garantisce che i ticket del service desk siano classificati accuratamente, il che porta a tempi di risoluzione più rapidi.
Inoltre, i sistemi di IA utilizzano il machine learning per dare priorità agli incidenti in base a fattori quali gravità, impatto e urgenza, e garantiscono che i problemi critici vengano affrontati tempestivamente. Questa definizione delle priorità aiuta a migliorare l'efficienza del servizio e a ridurre al minimo l'impatto sulle operazioni aziendali.
Un'altra applicazione per la gestione degli incidenti è l'analisi delle cause profonde basata sull'IA. Analizzando i dati storici per identificare modelli e prevedere le cause profonde dei problemi ricorrenti, l'IA 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 gestiva 3.500 asset con fogli di calcolo, un ticketing basato su e-mail incoerente, visibilità limitata delle prestazioni e caos nelle licenze software.
Con SysAid hanno introdotto un ticketing conforme a ITIL, SLA automatizzati, gestione degli asset e delle licenze in tempo reale, un chatbot IA, un Copilot IA 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 degli asset e un maggiore controllo su rinnovi software, rischi di conformità e spesa IT.2
Esempio reale: SolarWinds Service Desk
SolarWinds Service Desk fornisce un sistema progettato per gestire gli incidenti che potrebbero non richiedere una registrazione formale. Mentre gli agenti devono spesso affrontare la gestione di elevati 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 i problemi di routine, riducendo le interruzioni del loro flusso di lavoro.
3. Gestione delle richieste di servizio
Le richieste di servizio vengono gestite tramite l'automazione delle richieste:
L'IA può automatizzare la gestione delle richieste di servizio di routine, come il reset delle password, le installazioni di software e i permessi di accesso. Utilizzando flussi di lavoro predefiniti ed elaborazione intelligente, i sistemi di IA possono gestire queste richieste senza intervento umano.
Ad esempio, quando un utente invia una richiesta per reimpostare la propria password, questi strumenti basati sull'IA possono verificare l'identità dell'utente tramite domande di sicurezza o autenticazione a più fattori e quindi procedere al reset della password e avvisare l'utente. Ciò riduce il tempo e lo sforzo richiesti al personale IT e offre 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 dei cambiamenti
L'IA apporta miglioramenti significativi alla gestione dei cambiamenti migliorando la valutazione e la gestione delle modifiche IT:
Analisi dell'impatto:
L'analisi dell'impatto con l'IA valuta il potenziale impatto delle modifiche proposte sull'ambiente IT. Analizzando dati storici e configurazioni di sistema attuali, l'IA può prevedere potenziali conflitti e interruzioni, aiutando i team IT a prendere decisioni informate ed evitare esiti negativi.
Questo approccio proattivo riduce al minimo il rischio di tempi di inattività e garantisce transizioni più fluide durante le modifiche. Fornendo una valutazione dettagliata dell'impatto, l'IA consente una pianificazione ed esecuzione delle modifiche più efficaci, dando come risultato un'infrastruttura IT più stabile e resiliente.
5. Automazione di flussi di lavoro e processi
Automazione dei flussi di lavoro:
L'automazione dei flussi di lavoro comporta l'uso dell'IA per automatizzare attività di routine e ripetitive che di solito richiedono molto tempo al personale IT.
Automazione dei processi:
L'automazione dei processi porta l'automazione dei flussi di lavoro un passo oltre, automatizzando interi processi, dall'avvio al completamento. Ciò può includere processi come la distribuzione del software, l'onboarding degli utenti e i backup di sistema. Gli strumenti di IA possono gestire questi processi end-to-end per garantire che ogni passaggio venga eseguito correttamente.
Ad esempio, durante il processo di onboarding degli utenti, i sistemi di IA possono creare automaticamente gli account utente, assegnare i permessi di accesso appropriati e distribuire le applicazioni software necessarie.
L'automazione dei processi include anche la capacità di monitorare e ottimizzare continuamente i processi analizzando i dati sulle prestazioni dei processi, identificando i colli di bottiglia e raccomandando miglioramenti.
Esempio reale: SysAid con la 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 una gestione centralizzata degli asset.
Questa collaborazione ha portato a una riduzione del 54% dei tempi di invio dei ticket, a una migliore collaborazione grazie a una knowledge base estesa e a una migliore pianificazione e budget grazie a insight centralizzati. In futuro, Ross IT prevede di estendere l'integrazione di SysAid per supportare più attività di gestione degli eventi e creare flussi di lavoro completi per i dipendenti.
Esempio reale: SysAid con St. George
St. George, il comune in più rapida crescita negli Stati Uniti, ha dovuto affrontare notevoli sfide di gestione dei servizi IT a causa dell'espansione rapida e delle risorse limitate.
Implementando SysAid, hanno automatizzato processi chiave come la gestione delle patch, il monitoraggio degli asset e la gestione dei ticket, portando a un miglioramento del 90% del tasso di successo delle patch software e a una riduzione del 20% del tempo medio di risoluzione (MTTR).
Gli strumenti basati sull'IA di SysAid, tra cui il Chatbot di Copilot ed Emailbot, hanno consentito agli utenti finali di risolvere i problemi in modo autonomo. 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 di IA possono prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino, avvisando così i team IT per la manutenzione proattiva. Poiché le tecniche di machine learning in genere superano e producono risultati superiori rispetto ai metodi di calcolo tradizionali, questo approccio predittivo è cruciale.
Automatizzando i flussi di lavoro, gestendo le pianificazioni e inviando notifiche per le attività in scadenza, gli strumenti ITSM basati sull'IA mirano a prolungare la vita utile delle apparecchiature e garantire operazioni di gestione dei servizi IT senza interruzioni.
Utilizzando l'analisi predittiva, le organizzazioni possono prevedere prestazioni future e 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 dello stato di salute dell'infrastruttura IT tramite l'IA rileva le anomalie e fornisce avvisi tempestivi ai team IT, consentendo loro di affrontare potenziali problemi prima che si aggravino.
Esempio reale: BMC Helix AIOps
BMC Helix AIOps analizza gli eventi provenienti da più fonti IT (infrastruttura, applicazioni, reti e strumenti di monitoraggio di terze parti) e li correla in "situazioni" basate su fattori come tempistica, topologia, firme e messaggi degli eventi. Ciò aiuta i team a passare da avvisi isolati a incidenti raggruppati che riflettono l'impatto reale sul servizio.
La piattaforma supporta due tipi principali di situazioni: le situazioni basate su policy (create da policy sugli eventi predefinite in BMC Helix Operations Management) e le situazioni basate su ML (create automaticamente tramite correlazione IA/ML). 3
Esempio reale: ServiceNow Predictive Intelligence
ServiceNow Predictive Intelligence sfrutta i dati storici per prevedere i risultati e raccomandare azioni per la gestione delle attività, come la categorizzazione, l'instradamento e la priorità di incidenti e richieste.
Predictive Intelligence può identificare modelli, come problemi ricorrenti o potenziali colli di bottiglia, e fornire 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 le attività ripetitive e prevedendo i problemi prima che si aggravino.4
7. Gestione delle prestazioni
La gestione delle prestazioni basata sull'IA si concentra sull'ottimizzazione delle risorse e dei servizi IT attraverso:
Pianificazione della capacità, in cui l'IA analizza i modelli di utilizzo e prevede i futuri requisiti di risorse. Ciò aiuta le organizzazioni nella pianificazione efficace della capacità e nell'allocazione delle risorse, garantendo che possano soddisfare le richieste future senza un provisioning eccessivo.
Ottimizzazione delle prestazioni, in cui gli strumenti di IA monitorano e ottimizzano continuamente le prestazioni dei servizi IT. Analizzando le metriche delle prestazioni in tempo reale, la tecnologia IA identifica le aree di miglioramento e implementa modifiche per aumentare l'efficienza operativa e la soddisfazione degli utenti. Questa ottimizzazione continua garantisce che i servizi IT funzionino in modo fluido ed efficace.
8. Gestione della sicurezza
La gestione della sicurezza con gli strumenti di IA 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 alla sicurezza in tempo reale. Analizzando modelli e anomalie, l'IA può identificare potenziali violazioni e intervenire immediatamente per mitigare i rischi. Questo approccio proattivo migliora significativamente il livello di sicurezza di un'organizzazione.
Monitoraggio della conformità:
Include il monitoraggio degli ambienti IT per garantire il rispetto di policy e normative. Questo approccio assicura che le organizzazioni rimangano conformi agli standard di settore e riduce il rischio di problemi legali e normativi.
Il monitoraggio della conformità basato sull'IA fornisce una supervisione continua, aiutando le organizzazioni a mantenere un'infrastruttura IT sicura e conforme.
Esempio reale: Freshservice con Databricks
Databricks, una delle principali aziende di IA 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'IA. L'implementazione ha portato a un tasso di deflessione di 23% self-service, riducendo così il carico di lavoro sul personale IT e migliorando l'efficienza.
La collaborazione con Freshservice ha portato Databricks ad estendere l'uso ad altri otto reparti, tra cui HR e legale, creando un hub unificato per il supporto ai dipendenti.
Questa transizione ha migliorato l'esperienza dei dipendenti, supportato le operazioni e ridotto i costi IT.
Self-service e prestazioni degli agenti: casi d'uso
9. Assistenti virtuali e chatbot
Gli assistenti virtuali e i chatbot supportano l'esperienza ITSM fornendo un supporto personalizzato ed efficiente. I sistemi basati sull'IA possono adattare risposte e soluzioni ai singoli utenti in base a ruoli, preferenze e cronologia, e possono migliorare la soddisfazione degli utenti e l'efficacia del supporto IT.
L'analisi del sentiment e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) aiutano a 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'IA forniscono supporto in tempo reale 24/7, rispondendo a domande comuni e risolvendo problemi di routine senza intervento umano, garantendo così continuità del supporto e riducendo i tempi di attesa.
Inoltre, gli assistenti virtuali possono guidare gli utenti attraverso le procedure di risoluzione dei problemi, offrendo un'esperienza di supporto più interattiva ed efficiente, riducendo i tempi di risoluzione dei problemi e migliorando la soddisfazione complessiva degli utenti.
Portali self-service:
I portali self-service sfruttano l'IA per analizzare i profili utente, le interazioni passate e i problemi comuni per offrire un supporto personalizzato. Quando un utente accede e descrive il proprio problema, gli strumenti di IA possono suggerire articoli pertinenti della knowledge base, FAQ o soluzioni automatizzate che in passato hanno risolto problemi simili.
Ad esempio, se un utente richiede frequentemente installazioni di software, il portale self-service può ricordare questa preferenza e fornire un accesso rapido alle procedure di installazione o link diretti per scaricare il software necessario.
Esempio reale: il chatbot Risotto con Fundrise
Fundrise ha sostituito un chatbot IT poco performante 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 accessi e completare le approvazioni senza abbandonare il normale flusso di lavoro. Dopo un mese, Risotto ha risolto automaticamente il 33% dei ticket IT e ha assistito con un altro 26%, automatizzando quasi il 60% delle attività di supporto.
Fundrise ha inoltre apprezzato la capacità di Risotto di apprendere dalle interazioni quotidiane del team, ridurre la documentazione e supportare il provisioning degli accessi tramite flussi di lavoro di approvazione flessibili.5
Esempio reale: Zia IA Virtual Agent di ManageEngine
Lo Zia IA Virtual Agent di ManageEngine supporta conversazioni multi-turno tramite un'interfaccia LLM, consentendo agli utenti di porre domande ed eseguire attività senza navigare manualmente nei menu.
Zia è in grado di comprendere il contesto, fornire risposte immediate e sintetizzare insight dalle knowledge base interne o dai large language model collegati. Mantiene la continuità tra le domande di follow-up e supporta azioni sui ticket, come l'aggiornamento degli stati, l'aggiunta di note o la chiusura delle richieste, sulla base di prompt conversazionali.
Zia supporta inoltre input multimodali (testo, voce, immagini) e conserva il contesto della conversazione per le domande di follow-up.6
Esempio reale: Freshservice Freddy IA
Freddy IA Copilot è un componente aggiuntivo di IA per Freshservice (Pro/Enterprise) e Freshservice for Business Teams. Aiuta i team IT e aziendali a ridurre il lavoro ripetitivo automatizzando la gestione dei ticket, migliorando la qualità delle risposte e accelerando l'erogazione dei servizi in reparti come IT, risorse umane, finanza, ufficio legale e marketing.
Le funzionalità principali includono:
- Sintesi dei ticket e generazione di note di risoluzione
- Suggerimenti per le risposte (incluso il supporto multilingue) e assistenza alla scrittura
- Rilevamento di incidenti simili e raccomandazioni sui cambiamenti correlati per l'analisi delle cause profonde (RCA)
- Compilazione automatica dei campi e traduzione dei ticket
- Generazione di articoli di conoscenza e raccomandazioni sui contenuti
- Generazione di report 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 lo strumento Similar Incident Suggester sia attualmente disponibile solo in inglese.7
Figura 2: Dashboard di Freshservice Freddy IA Copilot.
Esempio reale: Jira Service Management Virtual Agent
Jira Service Management Virtual Agent 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 la NLP per comprendere e rispondere alle richieste degli utenti, rilevando intento, sentiment e contesto per offrire interazioni personalizzate.
L'agente virtuale può gestire problemi comuni, rispondere alle domande frequenti e gestire le richieste di supporto affinché gli agenti umani possano concentrarsi su attività più complesse. Per i problemi più complessi, l'agente virtuale può creare ticket e trasferire la conversazione a un agente umano senza perdere il contesto.
Oltre all'automazione, i Rovo agent (compagni di squadra IA agentici) assistono i team operativi IT facendo emergere incidenti correlati, rischi di modifica, probabili cause profonde, responder suggeriti e playbook raccomandati. Gli agenti Rovo possono anche generare bozze di Post-Incident Review (PIR) e attivare flussi di lavoro di automazione durante la risposta agli incidenti.
I team di servizio possono monitorare e ottimizzare l'efficacia dell'IA con una dashboard delle prestazioni basata sull'IA che fornisce insight su tassi di risoluzione, lacune di conoscenza e opportunità di miglioramento, inclusa la creazione di articoli di conoscenza suggerita dall'IA.
La piattaforma supporta inoltre flussi di intenti personalizzabili tramite modelli, passaggi come "Chiedi informazioni" e "Richiesta web", e raccomandazioni IA integrate nei flussi di lavoro degli agenti per accelerare i tempi di risoluzione e migliorare l'efficienza dell'erogazione dei servizi.8
Figura 3: Dashboard di supporto self-service di Jira.9
10. Gestione della conoscenza
In questo ambito, le tecnologie di IA supportano l'organizzazione e l'accessibilità delle informazioni tramite:
Cura dei contenuti:
I sistemi di IA possono selezionare e raccomandare articoli pertinenti della knowledge base sia al personale IT sia agli utenti finali in base al contesto delle loro richieste. Ciò garantisce che gli utenti ricevano rapidamente le informazioni necessarie e aumenta la loro capacità di risolvere i problemi in autonomia.
Analisi dei documenti:
L'analisi dei documenti comporta l'analisi e la categorizzazione 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'IA consentono un accesso più facile alle informazioni critiche, aumentando così la produttività e riducendo il tempo impiegato nella ricerca di soluzioni.
Esempio reale: costruzione autonoma della conoscenza con Nebula ITSM
Nebula ITSM raccoglie automaticamente dati da più sistemi IT, applicazioni e database senza la necessità di integrazioni personalizzate o di un esteso sforzo manuale.
Il sistema identifica relazioni e dipendenze all'interno dei dati per creare una rete coerente di informazioni per la knowledge base.
Il sistema non richiede cura manuale o intervento da parte del personale IT per mantenere o costruire il knowledge graph. Ciò si traduce in una distribuzione più rapida, minori costi operativi e nella capacità di apprendere e adattarsi continuamente man mano che vengono introdotti nuovi dati, senza la necessità di una supervisione costante da parte di esperti umani.10
11. Gestione degli asset
La gestione degli asset IT con l'intelligenza artificiale si concentra sull'automazione e sull'ottimizzazione di vari aspetti della gestione del ciclo di vita degli asset.
Il monitoraggio automatizzato dell'inventario consente registri degli asset accurati e in tempo reale, riducendo al contempo gli sforzi manuali e migliorando l'accuratezza dei dati.
Gli strumenti di IA possono inoltre prevedere quando gli asset necessitano di manutenzione o sostituzione, ottimizzando così il ciclo di vita degli asset. Questo approccio predittivo aiuta nella pianificazione e nell'allocazione delle risorse, garantendo che gli asset siano ben mantenuti e operativi.
Inoltre, gli strumenti di IA aumentano la sicurezza degli asset rilevando accessi non autorizzati o attività insolite legate agli asset e forniscono un livello aggiuntivo di protezione.
L'analisi basata sull'IA offre insight sull'utilizzo degli asset, aiutando le organizzazioni a prendere decisioni informate e a ottenere risparmi sui costi.
Esempio reale: Ivanti Neurons Self-Healing con IA
Il self-healing si riferisce alla capacità dei sistemi di rilevare, diagnosticare e risolvere automaticamente i problemi all'interno dell'infrastruttura IT senza richiedere intervento manuale.
Il self-healing è reso possibile tramite:
- Monitoraggio proattivo: Ivanti Neurons monitora continuamente gli asset IT come endpoint e server utilizzando l'IA per rilevare anomalie in tempo reale. Identifica potenziali problemi come degrado delle prestazioni, vulnerabilità di sicurezza o malfunzionamenti prima che si aggravino.
- Diagnostica automatizzata: Quando viene rilevato un problema, il sistema IA di Ivanti esegue automaticamente la diagnostica per individuare la causa principale analizzando log, configurazioni e modelli.
- Correzione automatizzata: 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: il self-healing di Ivanti può essere particolarmente efficace per gli endpoint, monitorando i dispositivi e risolvendo automaticamente problemi come vulnerabilità di sicurezza e configurazioni errate.11
Aggiungi come fonte preferitaQuali sono i vantaggi di sfruttare l'IA nell'ITSM?
L'utilizzo di strumenti di gestione dei servizi basati sull'IA offre numerosi vantaggi che possono migliorare l'efficienza, l'accuratezza e l'efficacia complessiva delle operazioni IT. Ecco alcuni vantaggi chiave delle tecnologie di IA per l'ITSM:
L'IA può automatizzare attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo come la creazione, la categorizzazione e l'instradamento dei ticket. Ciò riduce il carico di lavoro manuale del personale IT, consentendo loro di concentrarsi su attività più complesse e strategiche.
I sistemi di IA possono fornire risposte e azioni coerenti per ridurre al minimo l'errore umano. Ciò è particolarmente vantaggioso nelle attività di routine come la classificazione degli incidenti, l'analisi delle cause profonde e le raccomandazioni sulle soluzioni.
I chatbot e gli assistenti virtuali consentono una disponibilità continua del servizio e riducono i tempi di risposta, migliorando al contempo la soddisfazione degli utenti. Questi strumenti di IA possono scalare per gestire volumi crescenti di richieste, il che li rende ideali per le organizzazioni grandi e in crescita.
I sistemi di IA generano insight preziosi 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 ampio intervento umano, 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.
Cita questa ricerca
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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year = {2026},
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}Registro delle modifiche
6 aggiornamenti- 2026
Aggiunti gli esempi reali SysAid con Grand Traverse County e Risotto con Fundrise.
Rimosse le sezioni su requisiti tecnici, ITSM AI-native rispetto ad AI-powered, intelligenza conversazionale e benefici pratici.
Aggiunto un esempio reale di BMC Helix AIOps nella sezione Analisi predittiva.
- 2025
Aggiunta la sezione "ITSM nativo dell'IA".
Sostituito il prodotto BMC HelixGPT con SolarWinds Service Desk nella sezione di gestione degli incidenti.
- 2024
Aggiunti BMC HelixGPT, ServiceNow Predictive Intelligence, Nebula ITSM e Ivanti Neurons Self-Healing con AI agli esempi.
Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.
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