Le 11 principali applicazioni ed esempi dell'IA nell'ITSM
Sfruttare l'intelligenza artificiale 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 gli 11 principali casi d'uso dell'IA nell'ITSM, esempi e vantaggi derivanti dall'utilizzo dell'IA nell'ITSM.
Casi d'uso nativi dell'IA
L'ITSM nativo per l'IA 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 del sistema. Questi sistemi utilizzano l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'IA generativa per interpretare i messaggi, prevedere i problemi e apprendere dalle richieste di assistenza 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 di intelligenza artificiale acquisiscono ed elaborano le informazioni direttamente dagli strumenti in cui si svolge il lavoro, come Slack o Teams. Questo approccio riduce il lavoro ripetitivo, supporta il self-service e aiuta le organizzazioni a utilizzare al meglio i propri dati storici.
1. ITSM nativo per l'IA
Il passaggio da un software ITSM tradizionale a un sistema nativo per l'intelligenza artificiale implica più della semplice installazione di nuove tecnologie. Richiede pianificazione e un'adozione graduale dell'IA.
- Le organizzazioni solitamente 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 nativi di intelligenza artificiale utilizzano dati storici e contenuti conversazionali, garantire la sicurezza dei dati e la conformità alle normative sulla privacy è essenziale. Nel tempo, l'estensione dell'utilizzo dell'automazione intelligente a tutti i reparti contribuisce a massimizzare il valore.
Tecnologie chiave a supporto dell'ITSM nativo dell'IA
Le piattaforme native per l'IA si basano su molteplici tecnologie interconnesse, piuttosto che su una singola funzionalità di IA. I seguenti componenti lavorano insieme per migliorare la gestione IT e le operazioni di desk:
- I modelli di apprendimento automatico prevedono le categorie di problemi, identificano i problemi ricorrenti e supportano l'analisi delle cause profonde.
- L'intelligenza artificiale generativa crea riepiloghi e redige nuovi articoli di conoscenza a partire dai ticket risolti.
- L'analisi predittiva aiuta a individuare potenziali incidenti prima che causino interruzioni del servizio.
- L'IA agentiva combina ragionamento e azione, consentendo agli agenti IA di decidere come gestire richieste di servizio complesse attraverso diversi strumenti.
- Le funzionalità principali dell'IA agentiva nella gestione dei servizi IT (ITSM) includono l'apprendimento dai dati storici, il rilevamento delle anomalie prima che si verifichino interruzioni, l'assunzione di decisioni dinamiche e l'esecuzione autonoma delle attività nel rispetto delle normative.
Esempio concreto: Atomicwork
Ammex Corp si trovava ad affrontare flussi di lavoro complessi, processi manuali e inefficienze che rallentavano l'assistenza e richiedevano un costante intervento umano.
Adottando Atomicwork, Ammex ha introdotto agenti di intelligenza artificiale che automatizzano le richieste di assistenza IT e quelle di routine per i dipendenti, fornendo supporto immediato e interattivo direttamente all'interno di strumenti come Teams. Ciò ha ridotto il volume dei ticket, migliorato i tempi di risposta e ottimizzato l'esperienza complessiva dei dipendenti. 1
Esempio reale: Salesforce Servizio IT Agentforce
Il servizio IT Agentforce di Salesforce è un help desk IT basato su agenti, progettato per automatizzare la risoluzione degli incidenti e le richieste di assistenza attraverso 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 help desk IT basato sull'intelligenza artificiale, diversi agenti AI specializzati e un database di gestione della configurazione (CMDB) integrato con un grafo dei servizi per la mappatura delle dipendenze dell'infrastruttura. Salesforce afferma che questo approccio unificato contribuisce ad abbattere i silos di dati e a migliorare l'accuratezza della risoluzione utilizzando un'unica fonte di verità.
Salesforce pone inoltre l'accento sulle capacità di integrazione, venendo lanciato con oltre 100 connettori e flussi di lavoro preconfigurati tramite partner tra cui Google, IBM, Microsoft, Oracle NetSuite, Workday e Zoom.
Figura 1: Esempio di dashboard del servizio di assistenza IT da Salesforce.
Casi d'uso della gestione delle attività
2. Gestione degli incidenti
Sfruttare l'intelligenza artificiale nell'ITSM gioca un ruolo importante nella gestione degli incidenti, consentendo la creazione automatizzata di ticket , 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 servizio di assistenza siano classificati correttamente, il che si traduce in tempi di risoluzione più rapidi.
Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale utilizzano l'apprendimento automatico per dare priorità agli incidenti in base a fattori quali gravità, impatto e urgenza, garantendo che i problemi critici vengano affrontati tempestivamente. Questa prioritizzazione contribuisce a migliorare l'efficienza del servizio e a ridurre al minimo l'impatto sulle attività aziendali.
Un'altra applicazione per la gestione degli incidenti è l'analisi delle cause profonde basata sull'intelligenza artificiale. Analizzando i dati storici per identificare modelli e prevedere le cause principali dei problemi ricorrenti, l'IA nell'ITSM contribuisce a risolvere i problemi di fondo in modo più efficace, riducendo la frequenza degli incidenti e migliorando l'affidabilità del sistema.
Esempio concreto: il Service Desk di SolarWinds
SolarWinds Service Desk offre un sistema progettato per gestire gli incidenti che potrebbero non richiedere una segnalazione formale. Sebbene gli operatori si trovino spesso a dover gestire un elevato volume 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 a soluzioni basate su una knowledge base che rispondono ai problemi tecnici più comuni.
Di conseguenza, gli utenti finali beneficiano di un accesso più rapido alle risposte per i problemi di routine, il che riduce le interruzioni nel loro flusso di lavoro.
3. Gestione delle richieste di servizio
Le richieste di assistenza vengono gestite tramite automazione delle richieste:
L'intelligenza artificiale può automatizzare la gestione delle richieste di servizio di routine, come il ripristino delle password, l'installazione di software e le autorizzazioni di accesso. Grazie a flussi di lavoro predefiniti e a un'elaborazione intelligente, i sistemi di intelligenza artificiale possono gestire queste richieste senza intervento umano.
Ad esempio, quando un utente invia una richiesta di reimpostazione della password, questi strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono verificare l'identità dell'utente tramite domande di sicurezza o autenticazione a più fattori e quindi procedere alla reimpostazione della password e alla notifica all'utente. Ciò riduce il tempo e lo sforzo richiesti al personale IT e fornisce una risoluzione più rapida per gli utenti.
L'automazione di queste attività di routine migliora l'efficienza e riduce il rischio di errori associati all'elaborazione manuale.
4. Gestione del cambiamento
L'intelligenza artificiale apporta miglioramenti significativi alla gestione del cambiamento, ottimizzando la valutazione e la gestione delle modifiche IT:
Analisi d'impatto:
L'analisi d'impatto con l'intelligenza artificiale valuta il potenziale impatto delle modifiche proposte sull'ambiente IT. Analizzando i dati storici e le configurazioni di sistema attuali, l'IA può prevedere potenziali conflitti e interruzioni, aiutando i team IT a prendere decisioni informate ed evitare conseguenze negative.
Questo approccio proattivo riduce al minimo il rischio di tempi di inattività e garantisce transizioni più fluide durante i cambiamenti. Fornendo una valutazione dettagliata dell'impatto, l'IA consente una pianificazione e un'esecuzione più efficaci delle modifiche, con conseguente infrastruttura IT più stabile e resiliente.
5. Automazione del flusso di lavoro e dei processi
Automazione del flusso di lavoro:
L'automazione dei flussi di lavoro prevede l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per automatizzare attività di routine e ripetitive che in genere richiedono molto tempo al personale IT.
Automazione dei processi:
L'automazione dei processi porta l'automazione dei flussi di lavoro a un livello superiore, automatizzando interi processi, dall'avvio al completamento. Ciò può includere processi come la distribuzione di software, l'inserimento di nuovi utenti e i backup di sistema. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono gestire questi processi end-to-end per garantire che ogni fase venga eseguita con precisione.
Ad esempio, durante il processo di onboarding degli utenti, i sistemi di intelligenza artificiale 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 continuamente i processi analizzando i dati sulle prestazioni, identificando i colli di bottiglia e suggerendo miglioramenti.
Esempio concreto: 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 delle risorse .
Questa collaborazione ha portato a una riduzione del 54% dei tempi di invio dei ticket, a una migliore collaborazione grazie a una vasta base di conoscenze e a una pianificazione e una gestione del budget più efficaci grazie a informazioni centralizzate. In futuro, Ross IT prevede di estendere l'integrazione di SysAid per supportare un maggior numero di attività di gestione degli eventi e creare flussi di lavoro completi per i dipendenti.
Esempio concreto: SysAid con St. George
St. George, il comune in più rapida crescita negli Stati Uniti, si è trovato ad affrontare notevoli sfide nella gestione dei servizi IT a causa della rapida espansione e delle risorse limitate.
Grazie all'implementazione di SysAid, hanno automatizzato processi chiave come la gestione delle patch, il tracciamento degli asset e la gestione dei ticket, ottenendo un miglioramento del 90% nel tasso di successo dell'applicazione delle patch software e una riduzione del 20% del tempo medio di risoluzione (MTTR).
Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale di SysAid, tra cui il Chatbot e l'Emailbot di Copilot, hanno permesso agli utenti finali di risolvere i problemi in autonomia. Questa transizione ha consentito 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 intelligenza artificiale possono prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino, avvisando così i team IT per interventi di manutenzione preventiva. Dato che le tecniche di apprendimento automatico in genere offrono prestazioni superiori e producono risultati migliori rispetto ai metodi di calcolo tradizionali, questo approccio predittivo è fondamentale.
Automatizzando i flussi di lavoro, gestendo le pianificazioni e inviando notifiche per le attività in scadenza, gli strumenti ITSM basati sull'intelligenza artificiale mirano a prolungare la durata utile delle apparecchiature e a garantire la continuità operativa dei servizi IT.
Grazie all'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 dello stato di salute dell'infrastruttura IT tramite intelligenza artificiale rileva le anomalie e fornisce avvisi tempestivi ai team IT, consentendo loro di affrontare i potenziali problemi prima che si aggravino.
Esempio concreto: BMC Helix AIOps
BMC Helix AIOps analizza gli eventi provenienti da diverse fonti IT (infrastruttura, applicazioni, reti e strumenti di monitoraggio di terze parti) e li correla in "situazioni" in base a fattori quali tempistica, topologia, firme e messaggi degli eventi. Questo aiuta i team a passare da avvisi isolati a incidenti raggruppati che riflettono l'impatto reale sui servizi.
La piattaforma supporta due tipologie principali di situazioni: situazioni basate su policy (create a partire da policy di eventi predefinite in BMC Helix Operations Management) e situazioni basate su ML (create automaticamente utilizzando la correlazione AI/ML). 2
Esempio pratico: 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 prioritizzazione di incidenti e richieste.
La tecnologia predittiva Intel 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. 3
7. Gestione delle prestazioni
La gestione delle prestazioni basata sull'intelligenza artificiale si concentra sull'ottimizzazione delle risorse e dei servizi IT attraverso:
La pianificazione della capacità , in cui l'intelligenza artificiale analizza i modelli di utilizzo e prevede il fabbisogno futuro di risorse, aiuta le organizzazioni a pianificare la capacità e ad allocare le risorse in modo efficace, garantendo che possano soddisfare la domanda futura senza sovradimensionare le risorse.
L'ottimizzazione delle prestazioni , in cui gli strumenti di intelligenza artificiale monitorano e ottimizzano continuamente le prestazioni dei servizi IT. Analizzando le metriche di performance in tempo reale, la tecnologia AI 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 senza intoppi e in modo efficace.
8. Gestione della sicurezza
La gestione della sicurezza con strumenti di intelligenza artificiale si concentra sulla protezione dei sistemi IT dalle minacce e sulla garanzia della conformità attraverso:
Rilevamento delle minacce:
Il rilevamento delle minacce include l'individuazione e la risposta alle minacce alla sicurezza in tempo reale. Analizzando modelli e anomalie, l'intelligenza artificiale 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:
Comprende il monitoraggio degli ambienti IT per verificarne la conformità a politiche e normative. Questo approccio garantisce che le organizzazioni rimangano conformi agli standard di settore e riduce il rischio di problemi legali e normativi.
Il monitoraggio della conformità basato sull'intelligenza artificiale offre una supervisione continua, aiutando le organizzazioni a mantenere un'infrastruttura IT sicura e conforme.
Esempio concreto: Freshservice con Databricks
Databricks, azienda leader nel settore dell'intelligenza artificiale e dell'analisi dei dati, necessitava di migliorare le proprie operazioni di assistenza IT per ridurre i tempi di inattività e aumentare la scalabilità .
Hanno scelto Freshservice per le sue funzionalità senza codice e l'automazione basata sull'intelligenza artificiale. L'implementazione ha portato a una riduzione del 23% del tasso di ricorso al self-service , diminuendo così il carico di lavoro del personale IT e migliorando l'efficienza.
La loro collaborazione con Freshservice ha portato Databricks ad estenderne l'utilizzo ad altri otto dipartimenti, tra cui le risorse umane e l'ufficio 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.
Casi d'uso relativi al self-service e alle prestazioni degli agenti
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'intelligenza artificiale possono adattare risposte e soluzioni ai singoli utenti in base ai loro ruoli, preferenze e cronologia, migliorando la soddisfazione degli utenti 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 a identificare le aree di miglioramento nei servizi e nell'assistenza IT. Questo approccio aiuta le organizzazioni a comprendere meglio le esigenze degli utenti e a migliorare la qualità del servizio.
I chatbot basati sull'intelligenza artificiale offrono supporto in tempo reale 24 ore su 24, 7 giorni su 7, rispondendo alle domande più frequenti e risolvendo i problemi di routine senza intervento umano, garantendo così una disponibilità continua 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 al contempo i tempi di risoluzione e migliorando la soddisfazione complessiva dell'utente.
Portali self-service:
I portali self-service sfruttano l'intelligenza artificiale per analizzare i profili utente, le interazioni passate e i problemi comuni, al fine di offrire un supporto personalizzato. Quando un utente effettua l'accesso e descrive il proprio problema, gli strumenti di intelligenza artificiale possono suggerire articoli pertinenti della knowledge base, domande frequenti (FAQ) o soluzioni automatizzate che hanno risolto problemi simili in passato.
Ad esempio, se un utente richiede frequentemente l'installazione di software, il portale self-service può memorizzare questa preferenza e fornire un accesso rapido alle procedure di installazione o collegamenti diretti per scaricare il software necessario.
Esempio concreto: l'agente virtuale Zia AI di ManageEngine
L'agente virtuale Zia AI di ManageEngine supporta conversazioni a più turni tramite un'interfaccia LLM , consentendo agli utenti di porre domande ed eseguire attività senza dover navigare manualmente nei menu.
Zia è in grado di comprendere il contesto, fornire risposte immediate e riassumere informazioni provenienti da basi di conoscenza interne o da modelli linguistici di grandi dimensioni interconnessi. Mantiene la continuità tra i follow-up e supporta azioni sui ticket, come l'aggiornamento dello stato, l'aggiunta di note o la chiusura delle richieste, in base a suggerimenti conversazionali.
Zia supporta anche l'input multimodale ( testo , voce , immagini ) e preserva il contesto della conversazione per le domande successive. 4
Esempio concreto: Freshservice Freddy AI
Freddy AI Copilot è un componente aggiuntivo basato sull'intelligenza artificiale 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 velocizzando l'erogazione dei servizi in reparti come IT, risorse umane, finanza, legale e marketing.
Le principali funzionalità includono:
- Riepilogo dei ticket e generazione di note di risoluzione
- Suggerimenti per le risposte (incluso il supporto multilingue) e assistenza nella scrittura
- Rilevamento degli incidenti simili e relative raccomandazioni di modifica per l'analisi delle cause principali (RCA).
- Compilazione automatica dei campi e traduzione del biglietto
- Generazione di articoli della knowledge base e suggerimenti di contenuti
- Generazione di report post-incidente e creazione di casi di test
Freddy Copilot supporta diverse lingue, tra cui inglese, tedesco, francese, spagnolo, olandese, svedese e portoghese (Brasile), sebbene Similar Incident Suggester sia attualmente disponibile solo in inglese. 5
Figura 2: Dashboard del copilota AI Freddy di Freshservice.
Esempio pratico: Agente virtuale per la gestione dei servizi Jira
Jira Service Management Virtual Agent migliora l'assistenza IT automatizzando le attività di routine. Questo agente virtuale basato sull'intelligenza artificiale si integra con diverse piattaforme, tra cui Slack, per fornire supporto conversazionale, utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere e rispondere alle richieste degli utenti, rilevando intenti, sentimenti e contesto per offrire interazioni personalizzate.
L'agente virtuale può gestire i problemi più comuni, rispondere alle domande frequenti e gestire le richieste di assistenza, consentendo agli operatori umani di concentrarsi su attività più complesse. Per i problemi più complessi, l'agente virtuale può creare ticket e trasferire la conversazione a un operatore umano senza perdere il contesto.
Oltre all'automazione, gli agenti Rovo (assistenti di intelligenza artificiale) supportano i team IT operativi segnalando incidenti correlati, rischi legati alle modifiche, probabili cause principali, responsabili suggeriti e playbook consigliati. Gli agenti Rovo possono anche generare bozze di analisi post-incidente (PIR) e attivare flussi di lavoro automatizzati durante la risposta agli incidenti.
I team di assistenza possono monitorare e ottimizzare l'efficacia dell'IA grazie a una dashboard delle prestazioni basata sull'IA che fornisce informazioni dettagliate sui tassi di risoluzione, le lacune nelle conoscenze e le opportunità di miglioramento, inclusa la creazione di articoli della knowledge base suggeriti dall'IA.
La piattaforma supporta inoltre flussi di intenti personalizzabili tramite modelli, passaggi come "Richiedi informazioni" e "Richiesta web", e raccomandazioni basate sull'intelligenza artificiale integrate nei flussi di lavoro degli agenti per accelerare i tempi di risoluzione e migliorare l'efficienza dell'erogazione del servizio. 6
Figura 3: Dashboard di supporto self-service di Jira. 7
10. Gestione della conoscenza
In questo ambito, le tecnologie di intelligenza artificiale supportano l'organizzazione e l'accessibilità delle informazioni attraverso:
Curatela dei contenuti:
I sistemi di intelligenza artificiale possono selezionare e consigliare articoli pertinenti della knowledge base sia al personale IT che 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 del documento:
L'analisi documentale consiste nell'analizzare e classificare 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'intelligenza artificiale consentono un accesso più agevole alle informazioni critiche, aumentando così la produttività e riducendo il tempo impiegato nella ricerca di soluzioni.
Esempio concreto: Creazione autonoma di conoscenza con Nebula ITSM
Nebula ITSM raccoglie automaticamente dati da molteplici sistemi IT, applicazioni e database senza la necessità di integrazioni personalizzate o di un notevole lavoro manuale.
Il sistema identifica le relazioni e le dipendenze all'interno dei dati per creare una rete coerente di informazioni per la base di conoscenza.
Il sistema non richiede curatela manuale o intervento da parte del personale IT per la manutenzione o la creazione del grafo della conoscenza. Ciò si traduce in un'implementazione più rapida, una riduzione dei costi operativi e la capacità di apprendere e adattarsi continuamente con l'introduzione di nuovi dati, senza la necessità di esperti umani che supervisionino costantemente il processo. 8
11. Gestione patrimoniale
La gestione degli asset IT con intelligenza artificiale si concentra sull'automazione e l'ottimizzazione di vari aspetti della gestione del ciclo di vita degli asset.
Il monitoraggio automatizzato dell'inventario consente di tenere traccia delle risorse in modo accurato e in tempo reale, riducendo al contempo il lavoro manuale e migliorando la precisione dei dati.
Gli strumenti di intelligenza artificiale possono anche prevedere quando le risorse necessitano di manutenzione o sostituzione, ottimizzando così il loro ciclo di vita. Questo approccio predittivo è utile per la pianificazione e l'allocazione delle risorse, garantendo che le risorse siano ben mantenute e operative.
Inoltre, gli strumenti di intelligenza artificiale aumentano la sicurezza delle risorse rilevando accessi non autorizzati o attività insolite correlate alle risorse e fornendo un ulteriore livello di protezione.
Le analisi basate sull'intelligenza artificiale offrono informazioni dettagliate sull'utilizzo delle risorse, aiutando le organizzazioni a prendere decisioni consapevoli e a conseguire risparmi sui costi.
Esempio concreto: i neuroni Ivanti si autoriparano grazie all'intelligenza artificiale.
L'autoriparazione si riferisce alla capacità dei sistemi di rilevare, diagnosticare e risolvere automaticamente i problemi all'interno dell'infrastruttura IT senza richiedere intervento manuale.
L'autoguarigione è resa possibile da:
- Monitoraggio proattivo: Ivanti Neurons monitora continuamente le risorse IT, come endpoint e server, utilizzando l'intelligenza artificiale per rilevare anomalie in tempo reale. Identifica potenziali problemi come cali di prestazioni, vulnerabilità di sicurezza o malfunzionamenti prima che si aggravino.
- Diagnostica automatizzata: quando viene rilevato un problema, il sistema di intelligenza artificiale di Ivanti esegue automaticamente una diagnostica per individuare la causa principale analizzando registri, configurazioni e modelli.
- Risoluzione 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 una risoluzione più rapida.
- Gestione degli endpoint: la funzionalità di autoriparazione di Ivanti può essere particolarmente efficace per gli endpoint, il monitoraggio dei dispositivi e la risoluzione automatica di problemi quali vulnerabilità di sicurezza ed errori di configurazione. 9
Quali sono i vantaggi derivanti dall'utilizzo dell'IA nella gestione dei servizi IT (ITSM)?
L'utilizzo di strumenti di gestione dei servizi basati sull'intelligenza artificiale offre numerosi vantaggi in grado di migliorare l'efficienza, la precisione e l'efficacia complessiva delle operazioni IT. Ecco alcuni dei principali vantaggi delle tecnologie di intelligenza artificiale per l'ITSM:
L'intelligenza artificiale 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 intelligenza artificiale possono fornire risposte e azioni coerenti, riducendo al minimo l'errore umano. Ciò risulta particolarmente vantaggioso in attività di routine come la classificazione degli incidenti, l'analisi delle cause profonde e la formulazione di raccomandazioni per le soluzioni.
I chatbot e gli assistenti virtuali consentono una disponibilità continua del servizio e riducono i tempi di risposta, migliorando al contempo la soddisfazione dell'utente. Questi strumenti di intelligenza artificiale sono scalabili per gestire volumi crescenti di richieste, il che li rende ideali per organizzazioni di grandi dimensioni e in espansione.
I sistemi di intelligenza artificiale generano informazioni preziose da grandi quantità di dati per supportare i responsabili IT nel prendere decisioni consapevoli.
Automatizzando le attività di routine e riducendo la necessità di un intervento umano intensivo, i sistemi di intelligenza artificiale possono portare a un risparmio sui costi. Questi sistemi ottimizzano l'utilizzo delle risorse e riducono i costi operativi associati alla gestione dei servizi IT.
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