Principais 11 casos de uso de IA no ITSM e exemplos
Aproveitar a IA para ferramentas de gerenciamento de serviços de TI (ITSM) apoia as organizações em termos de:
- eficiência operacional,
- manutenção proativa dos ativos de TI,
- escalabilidade,
- melhor tomada de decisões e
- personalização.
Veja os principais 11 casos de uso de IA no ITSM, exemplos e benefícios de aproveitar a IA no ITSM.
Casos de uso nativos de IA
O ITSM nativo de IA refere-se a uma nova forma de gerenciar o suporte interno e as operações de TI, em que a inteligência artificial não é um recurso adicional, mas parte da base. Esses sistemas usam aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e IA generativa para interpretar mensagens, prever problemas e aprender com solicitações de serviço anteriores.
O objetivo é melhorar como as equipes lidam com problemas, compartilham conhecimento e respondem aos funcionários. Em vez de depender de portais ou formulários, os sistemas nativos de IA capturam e processam informações diretamente das ferramentas onde o trabalho acontece, como Slack ou Microsoft Teams. Essa abordagem reduz o trabalho repetitivo, apoia o autoatendimento e ajuda as organizações a usarem melhor seus dados históricos.
1. ITSM nativo de IA
Mudar de um software ITSM tradicional para um sistema nativo de IA envolve mais do que instalar nova tecnologia. Exige planejamento e adoção gradual da IA.
- As organizações geralmente começam com casos de uso limitados, como automatizar solicitações de acesso ou coletar dados de mensagens do Slack. Medir melhorias no tempo de resposta, na experiência do funcionário e na precisão dos tickets ajuda a validar os primeiros resultados.
- Segurança e governança também são fundamentais. Como os sistemas nativos de IA usam dados históricos e conteúdo conversacional, garantir a segurança dos dados e a conformidade com as regulamentações de privacidade é essencial. Expandir o uso da automação inteligente entre departamentos ajuda a maximizar o valor.
Principais tecnologias que apoiam o ITSM nativo de IA
Plataformas nativas de IA dependem de várias tecnologias interconectadas, em vez de um único recurso de IA. Os componentes a seguir trabalham juntos para aprimorar o gerenciamento de TI e as operações de service desk:
- Modelos de aprendizado de máquina preveem categorias de problemas, identificam problemas recorrentes e apoiam a análise de causa raiz.
- A IA generativa cria resumos e rascunha novos artigos de conhecimento a partir de tickets resolvidos.
- A análise preditiva ajuda a detectar possíveis incidentes antes que causem indisponibilidade do serviço.
- IA agêntica combina raciocínio e ação, permitindo que agentes de IA decidam como lidar com solicitações de serviço complexas em várias ferramentas.
- As principais capacidades da IA agêntica no Gerenciamento de Serviços de TI (ITSM) incluem aprender com dados históricos, detectar anomalias antes que ocorram interrupções, tomar decisões dinâmicas e executar tarefas de forma autônoma, mantendo a conformidade.
Exemplo real: Atomicwork
A Ammex Corp enfrentava fluxos de trabalho complexos, processos manuais e ineficiências que tornavam o suporte mais lento e exigiam intervenção humana constante.
Ao adotar a Atomicwork, a Ammex introduziu agentes de IA que automatizam solicitações rotineiras de TI e de serviço aos funcionários e fornecem suporte conversacional instantâneo diretamente em ferramentas como o Microsoft Teams. Isso reduziu o volume de tickets, melhorou os tempos de resposta e aprimorou a experiência geral dos funcionários.1
Exemplo real: Salesforce Agentforce IT Service
O Agentforce IT Service da Salesforce é um service desk de TI baseado em agentes, projetado para automatizar a resolução de incidentes e solicitações de serviço em canais como Slack, Microsoft Teams, portais de funcionários e chat na web. O produto visa reduzir a dependência dos fluxos de trabalho ITSM tradicionais baseados em tickets, permitindo que os funcionários obtenham suporte instantâneo por meio de conversas em linguagem natural.
A solução inclui um service desk de TI com tecnologia de IA, vários agentes de IA especializados e um Banco de Dados de Gerenciamento de Configuração (CMDB) incorporado com um grafo de serviços para mapear dependências de infraestrutura. A Salesforce afirma que essa abordagem unificada ajuda a eliminar silos de dados e a melhorar a precisão da resolução ao usar uma única fonte de verdade.
A Salesforce também enfatiza as capacidades de integração, com lançamento incluindo mais de 100 conectores pré-criados e fluxos de trabalho por meio de parceiros como Google, IBM, Microsoft, Oracle NetSuite, Workday e Zoom.
Figura 1: Exemplo de painel de service desk de TI da Salesforce.
Casos de uso de gerenciamento de tarefas
2. Gerenciamento de incidentes
O uso de IA no ITSM desempenha um papel importante no gerenciamento de incidentes ao permitir a abertura automatizada de tickets, em que os sistemas de IA criam e categorizam tickets automaticamente com base no conteúdo das solicitações de serviço ou incidentes recebidos.
Esse processo reduz a carga de trabalho manual da equipe de TI e garante que os tickets do service desk sejam classificados com precisão, o que leva a tempos de resolução mais rápidos.
Além disso, os sistemas de IA utilizam aprendizado de máquina para priorizar incidentes com base em fatores como gravidade, impacto e urgência, e garantem que problemas críticos sejam resolvidos prontamente. Essa priorização ajuda a melhorar a eficiência do serviço e a minimizar o impacto nas operações de negócios.
Outra aplicação para o gerenciamento de incidentes é a análise de causa raiz com tecnologia de IA. Ao analisar dados históricos para identificar padrões e prever as causas-raiz de problemas recorrentes, a IA no ITSM ajuda a resolver os problemas subjacentes de forma mais eficaz, reduzindo a frequência de incidentes e aumentando a confiabilidade do sistema.
Exemplo real: SysAid com Grand Traverse County
A equipe de TI de 12 pessoas do Grand Traverse County gerenciava 3.500 ativos com planilhas, ticketing inconsistente por e-mail, visibilidade limitada de desempenho e caos nas licenças de software.
Com o SysAid, eles introduziram ticketing em conformidade com a ITIL, SLAs automatizados, gerenciamento de ativos e licenças em tempo real, um chatbot de IA, um Copilot de IA e fluxos de trabalho automatizados.
O resultado foi resolução mais rápida, menos trabalho manual, melhor resolução no primeiro contato, maior visibilidade dos ativos e mais controle sobre renovações de software, riscos de conformidade e gastos com TI.2
Exemplo real: SolarWinds Service Desk
O SolarWinds Service Desk oferece um sistema projetado para gerenciar incidentes que podem não exigir abertura formal. Embora os agentes frequentemente enfrentem desafios para gerenciar grandes volumes de solicitações de baixa prioridade, a plataforma de gerenciamento de incidentes aproveita a inteligência artificial para se integrar à base de conhecimento e sugerir automaticamente artigos aos usuários durante o processo de criação de tickets.
Além disso, o Virtual Agent oferece aos usuários finais acesso a soluções da base de conhecimento que abordam seus problemas técnicos mais comuns.
Como consequência, os usuários finais se beneficiam de acesso mais rápido a respostas para problemas rotineiros, o que reduz interrupções em seu fluxo de trabalho.
3. Gerenciamento de solicitações de serviço
As solicitações de serviço são gerenciadas por meio da automação de solicitações:
A IA pode automatizar o tratamento de solicitações de serviço rotineiras, como redefinições de senha, instalações de software e permissões de acesso. Ao usar fluxos de trabalho predefinidos e processamento inteligente, os sistemas de IA podem gerenciar essas solicitações sem intervenção humana.
Por exemplo, quando um usuário envia uma solicitação para redefinir a senha, essas ferramentas com tecnologia de IA podem verificar a identidade do usuário por meio de perguntas de segurança ou autenticação multifator e, em seguida, redefinir a senha e notificar o usuário. Isso reduz o tempo e o esforço exigidos da equipe de TI e proporciona resolução mais rápida para os usuários.
Automatizar essas tarefas rotineiras melhora a eficiência e também reduz o risco de erros associados ao processamento manual.
4. Gerenciamento de mudanças
A IA traz melhorias significativas ao gerenciamento de mudanças ao aprimorar a avaliação e o gerenciamento das mudanças de TI:
Análise de impacto:
A análise de impacto com IA avalia o possível impacto das mudanças propostas no ambiente de TI. Ao analisar dados históricos e as configurações atuais do sistema, a IA pode prever possíveis conflitos e interrupções, ajudando as equipes de TI a tomar decisões informadas e evitar resultados negativos.
Essa abordagem proativa minimiza o risco de tempo de inatividade e garante transições mais suaves durante as mudanças. Ao fornecer uma avaliação de impacto detalhada, a IA permite um planejamento e uma execução de mudanças mais eficazes, resultando em uma infraestrutura de TI mais estável e resiliente.
5. Automação de fluxo de trabalho e processos
Automação de fluxo de trabalho:
A automação de fluxo de trabalho envolve o uso de IA para automatizar tarefas rotineiras e repetitivas que normalmente consomem tempo da equipe de TI.
Automação de processos:
A automação de processos leva a automação de fluxo de trabalho um passo adiante ao automatizar processos inteiros, do início à conclusão. Isso pode incluir processos como implantação de software, integração de usuários e backups de sistema. As ferramentas de IA podem gerenciar esses processos de ponta a ponta para garantir que cada etapa seja executada com precisão.
Por exemplo, durante o processo de integração de usuários, os sistemas de IA podem criar automaticamente contas de usuário, atribuir permissões de acesso apropriadas e implantar os aplicativos de software necessários.
A automação de processos também inclui a capacidade de monitorar e otimizar processos continuamente, analisando dados de desempenho de processos, identificando gargalos e recomendando melhorias.
Exemplo real: SysAid com a Ross School of Business
A Ross School of Business da Universidade de Michigan colaborou com a SysAid para apoiar a instituição com fluxos de trabalho automatizados e gerenciamento de ativos centralizado.
Essa colaboração resultou em uma redução de 54% no tempo de abertura de tickets, maior colaboração por meio de uma base de conhecimento abrangente e melhor planejamento e orçamento por meio de insights centralizados. Daqui para frente, a TI da Ross planeja ampliar a integração com o SysAid para apoiar mais atividades de gerenciamento de eventos e criar fluxos de trabalho abrangentes para os funcionários.
Exemplo real: SysAid com St. George
St. George, o município que mais cresce nos EUA, enfrentou desafios significativos de gerenciamento de serviços de TI devido à rápida expansão e aos recursos limitados.
Ao implementar o SysAid, eles automatizaram processos-chave, como gerenciamento de patches, rastreamento de ativos e gerenciamento de tickets, levando a uma melhoria de 90% nas taxas de sucesso de patches de software e a uma redução de 20% no Tempo Médio de Resolução (MTTR).
As ferramentas com tecnologia de IA do SysAid, incluindo o Chatbot do Copilot e o Emailbot, capacitaram os usuários finais a resolver problemas de forma independente. Essa transição permitiu que a equipe de TI passasse do gerenciamento reativo para o proativo, ao mesmo tempo que aumentou a produtividade.
Medidas preditivas e monitoramento
6. Análise preditiva
Os modelos de IA podem prever falhas de equipamentos antes que ocorram, alertando assim as equipes de TI para manutenção proativa. Dado que as técnicas de aprendizado de máquina normalmente superam e produzem resultados superiores em comparação com os métodos tradicionais de computação rígida, essa abordagem preditiva é crucial.
Ao automatizar fluxos de trabalho, gerenciar cronogramas e enviar notificações de tarefas pendentes, as ferramentas ITSM com tecnologia de IA visam prolongar a vida útil dos equipamentos e garantir operações ininterruptas de gerenciamento de serviços de TI.
Ao utilizar a análise preditiva, as organizações podem prever o desempenho futuro e possíveis falhas usando dados históricos e em tempo real. Esse processo apoia os processos de tomada de decisão e a alocação de recursos para atividades de manutenção.
O monitoramento contínuo da integridade da infraestrutura de TI por meio da IA detecta anomalias e fornece alertas antecipados às equipes de TI, permitindo que elas resolvam possíveis problemas antes que se agravem.
Exemplo real: BMC Helix AIOps
O BMC Helix AIOps analisa eventos de várias fontes de TI (infraestrutura, aplicações, redes e ferramentas de monitoramento de terceiros) e os correlaciona em “situações” com base em fatores como tempo, topologia, assinaturas e mensagens de eventos. Isso ajuda as equipes a passar de alertas isolados para incidentes agrupados que refletem o impacto real no serviço.
A plataforma suporta dois tipos principais de situações: situações baseadas em políticas (criadas a partir de políticas de eventos predefinidas no BMC Helix Operations Management) e situações baseadas em ML (criadas automaticamente usando correlação de IA/ML). 3
Exemplo real: ServiceNow Predictive Intelligence
O ServiceNow Predictive Intelligence aproveita dados históricos para prever resultados e recomendar ações para gerenciar tarefas, como categorizar, encaminhar e priorizar incidentes e solicitações.
O Predictive Intelligence pode identificar padrões, como problemas recorrentes ou possíveis gargalos, e fazer sugestões para melhorar a eficiência do serviço.
Esse recurso ajuda as organizações a reduzir o trabalho manual, minimizar erros e melhorar os tempos de resposta ao automatizar tarefas repetitivas e prever problemas antes que eles se agravem.4
7. Gerenciamento de desempenho
O gerenciamento de desempenho orientado por IA concentra-se em otimizar recursos e serviços de TI por meio de:
Planejamento de capacidade, em que a IA analisa padrões de uso e prevê necessidades futuras de recursos. Isso ajuda as organizações no planejamento de capacidade e na alocação de recursos de forma eficaz, garantindo que possam atender às demandas futuras sem provisionamento excessivo.
Otimização de desempenho, em que as ferramentas de IA monitoram e otimizam continuamente o desempenho dos serviços de TI. Ao analisar métricas de desempenho em tempo real, a tecnologia de IA identifica áreas de melhoria e implementa mudanças para aumentar a eficiência operacional e a satisfação do usuário. Essa otimização contínua garante que os serviços de TI funcionem de maneira tranquila e eficaz.
8. Gerenciamento de segurança
O gerenciamento de segurança com ferramentas de IA concentra-se em proteger os sistemas de TI contra ameaças e garantir a conformidade por meio de:
Detecção de ameaças:
A detecção de ameaças inclui detectar e responder a ameaças de segurança em tempo real. Ao analisar padrões e anomalias, a IA pode identificar possíveis violações e tomar medidas imediatas para mitigar riscos. Essa abordagem proativa melhora significativamente a postura de segurança de uma organização.
Monitoramento de conformidade:
Inclui o monitoramento de ambientes de TI para aderência a políticas e regulamentações. Essa abordagem garante que as organizações permaneçam em conformidade com os padrões do setor e reduz o risco de problemas legais e regulatórios.
O monitoramento de conformidade orientado por IA oferece supervisão contínua, ajudando as organizações a manter uma infraestrutura de TI segura e em conformidade.
Exemplo real: Freshservice com Databricks
A Databricks, uma empresa líder em IA e análise de dados, precisava aprimorar suas operações de serviços de TI para reduzir o tempo de inatividade e aumentar a escalabilidade.
Eles escolheram o Freshservice por seus recursos no-code e automação com tecnologia de IA. A implementação resultou em uma taxa de desvio de 23% autoatendimento, reduzindo assim a carga de trabalho da equipe de TI e melhorando a eficiência.
A colaboração deles com o Freshservice levou a Databricks a expandir o uso para oito outros departamentos, incluindo RH e jurídico, criando um hub unificado para o suporte aos funcionários.
Essa transição melhorou a experiência dos funcionários, apoiou as operações e reduziu os custos de TI.
Autoatendimento e desempenho de agentes casos de uso
9. Assistentes virtuais e chatbots
Assistentes virtuais e chatbots apoiam a experiência de ITSM ao fornecer suporte personalizado e eficiente. Os sistemas com tecnologia de IA podem adaptar respostas e soluções a usuários individuais com base em suas funções, preferências e histórico, e podem melhorar a satisfação do usuário e a eficácia do suporte de TI.
Análise de sentimento e processamento de linguagem natural (PLN) ajudam a analisar o feedback dos usuários e identificar áreas de melhoria nos serviços e no suporte de TI. Essa abordagem ajuda as organizações a entender melhor as necessidades dos usuários e a melhorar a qualidade do serviço.
Chatbots com tecnologia de IA fornecem suporte em tempo real 24/7, respondendo a perguntas comuns e resolvendo problemas rotineiros sem intervenção humana, garantindo assim disponibilidade contínua de suporte e reduzindo os tempos de espera.
Além disso, os assistentes virtuais podem orientar os usuários em etapas de solução de problemas, oferecendo uma experiência de suporte mais interativa e eficiente, reduzindo o tempo necessário para resolver problemas e aumentando a satisfação geral do usuário.
Portais de autoatendimento:
Os portais de autoatendimento aproveitam a IA para analisar perfis de usuários, interações anteriores e problemas comuns para oferecer suporte personalizado. Quando um usuário faz login e descreve seu problema, as ferramentas de IA podem sugerir artigos relevantes da base de conhecimento, FAQs ou soluções automatizadas que resolveram problemas semelhantes no passado.
Por exemplo, se um usuário solicita instalações de software com frequência, o portal de autoatendimento pode lembrar essa preferência e fornecer acesso rápido aos procedimentos de instalação ou links diretos para baixar o software necessário.
Exemplo real: chatbot Risotto com Fundrise
A Fundrise substituiu um chatbot de TI com baixo desempenho pelo Risotto para melhorar o suporte aos funcionários e reduzir o trabalho manual com tickets.
Ao integrar-se diretamente ao Slack, o Risotto ajudou os funcionários a obter respostas, solicitar acesso e concluir aprovações sem sair do fluxo de trabalho normal. Após um mês, o Risotto resolveu automaticamente 33% dos tickets de TI e ajudou em outros 26%, automatizando quase 60% das tarefas de suporte.
A Fundrise também valorizou a capacidade do Risotto de aprender com as interações cotidianas da equipe, reduzir a documentação e apoiar o provisionamento de acesso por meio de fluxos de trabalho de aprovação flexíveis.5
Exemplo real: Zia IA Virtual Agent da ManageEngine
O Zia IA Virtual Agent da ManageEngine oferece suporte a conversas de várias etapas por meio de uma interface LLM, permitindo que os usuários façam perguntas e realizem tarefas sem navegar manualmente pelos menus.
O Zia pode entender o contexto, fornecer respostas instantaneamente e resumir insights de bases de conhecimento internas ou de grandes modelos de linguagem conectados. Ele mantém a continuidade entre acompanhamentos e oferece suporte a ações de tickets, como atualizar status, adicionar notas ou fechar solicitações, com base em prompts conversacionais.
O Zia também oferece suporte a entrada multimodal (texto, voz, imagens) e preserva o contexto da conversa para consultas de acompanhamento.6
Exemplo real: Freshservice Freddy IA
O Freddy IA Copilot é um complemento de IA para o Freshservice (Pro/Enterprise) e o Freshservice for Business Teams. Ele ajuda as equipes de TI e de negócios a reduzir o trabalho repetitivo ao automatizar o tratamento de tickets, melhorar a qualidade das respostas e acelerar a entrega de serviços em departamentos como TI, RH, finanças, jurídico e marketing.
Os principais recursos incluem:
- Resumo de tickets e geração de notas de resolução
- Sugestões de resposta (incluindo suporte multilíngue) e assistência de escrita
- Detecção de incidentes semelhantes e recomendações de mudanças relacionadas para análise de causa raiz (RCA)
- Preenchimento automático de campos e tradução de tickets
- Geração de artigos de conhecimento e recomendações de conteúdo
- Geração de relatórios pós-incidente e criação de casos de teste
O Freddy Copilot oferece suporte a vários idiomas, incluindo inglês, alemão, francês, espanhol, holandês, sueco e português (Brasil), embora o Sugeridor de Incidentes Semelhantes esteja atualmente disponível apenas em inglês.7
Figura 2: Painel do Freddy IA Copilot da Freshservice.
Exemplo real: Jira Service Management Virtual Agent
O Jira Service Management Virtual Agent aprimora o suporte de TI ao automatizar tarefas rotineiras de suporte. Esse agente virtual com inteligência artificial integra-se a plataformas, incluindo o Slack, para fornecer suporte conversacional, usando PLN para entender e responder às solicitações dos usuários, detectando intenção, sentimento e contexto para oferecer interações personalizadas.
O agente virtual pode lidar com problemas comuns, responder a perguntas frequentes e gerenciar solicitações de suporte para que os agentes humanos se concentrem em tarefas mais complexas. Em problemas mais complexos, o agente virtual pode criar tickets e transferir a conversa para um agente humano sem perder o contexto.
Além da automação, os agentes Rovo (colegas de equipe de IA agêntica) auxiliam as equipes de operações de TI ao revelar incidentes relacionados, riscos de mudanças, causas-raiz prováveis, respondedores sugeridos e playbooks recomendados. Os agentes Rovo também podem gerar rascunhos de Análises Pós-Incidente (PIRs) e acionar fluxos de trabalho de automação durante a resposta a incidentes.
As equipes de serviço podem monitorar e otimizar a eficácia da IA com um painel de desempenho com tecnologia de IA que fornece insights sobre taxas de resolução, lacunas de conhecimento e oportunidades de melhoria, incluindo a criação de artigos de conhecimento sugeridos por IA.
A plataforma também oferece suporte a fluxos de intenção personalizáveis usando modelos, etapas como “Solicitar informações” e “Solicitação web”, e recomendações de IA incorporadas nos fluxos de trabalho dos agentes para acelerar os tempos de resolução e melhorar a eficiência da entrega de serviços.8
Figura 3: Painel de suporte de autoatendimento do Jira.9
10. Gerenciamento de conhecimento
Nesse domínio, as tecnologias de IA apoiam a organização e a acessibilidade das informações por meio de:
Curadoria de conteúdo:
Os sistemas de IA podem selecionar e recomendar artigos relevantes da base de conhecimento tanto para a equipe de TI quanto para os usuários finais, com base no contexto de suas consultas. Isso garante que os usuários recebam as informações necessárias rapidamente e aumenta sua capacidade de resolver problemas de forma independente.
Análise de documentos:
A análise de documentos envolve analisar e categorizar grandes volumes de documentação. Esse processo ajuda os usuários a encontrar e utilizar informações, melhorando a eficiência geral dos processos de gerenciamento de conhecimento.
Ao organizar documentos e criar categorias intuitivas, as ferramentas ITSM com tecnologia de IA possibilitam acesso mais fácil a informações críticas, aumentando assim a produtividade e reduzindo o tempo gasto na busca por soluções.
Exemplo real: Construção Autônoma de Conhecimento com Nebula ITSM
O Nebula ITSM coleta automaticamente dados de vários sistemas de TI, aplicações e bancos de dados sem a necessidade de integrações personalizadas ou esforço manual extenso.
O sistema identifica relacionamentos e dependências nos dados para criar uma rede coesa de informações para a base de conhecimento.
O sistema não exige curadoria manual nem intervenção da equipe de TI para manter ou construir o grafo de conhecimento. Isso resultaria em implantação mais rápida, redução da sobrecarga operacional e a capacidade de aprender e se adaptar continuamente à medida que novos dados são introduzidos, sem a necessidade de especialistas humanos supervisionarem constantemente o processo.10
11. Gerenciamento de ativos
O gerenciamento de ativos de TI com inteligência artificial concentra-se em automatizar e otimizar vários aspectos do gerenciamento do ciclo de vida dos ativos.
Rastreamento automatizado de inventário permite registros de ativos precisos e em tempo real, reduzindo esforços manuais e melhorando a precisão dos dados.
As ferramentas de IA também podem prever quando os ativos precisam de manutenção ou substituição, otimizando assim o ciclo de vida dos ativos. Essa abordagem preditiva ajuda no planejamento e na alocação de recursos, garantindo que os ativos sejam bem mantidos e estejam operacionais.
Além disso, as ferramentas de IA aumentam a segurança dos ativos ao detectar acesso não autorizado ou atividades incomuns relacionadas aos ativos e fornecem uma camada adicional de proteção.
Análises orientadas por IA oferecem insights sobre a utilização dos ativos, ajudando as organizações a tomar decisões informadas e obter economia de custos.
Exemplo real: Ivanti Neurons Self-Healing com IA
Self-healing refere-se à capacidade dos sistemas de detectar, diagnosticar e resolver automaticamente problemas na infraestrutura de TI sem exigir intervenção manual.
O self-healing é possibilitado por meio de:
- Monitoramento proativo: O Ivanti Neurons monitora continuamente ativos de TI, como endpoints e servidores, usando IA para detectar anomalias em tempo real. Ele identifica possíveis problemas, como degradação de desempenho, vulnerabilidades de segurança ou mau funcionamento, antes que se agravem.
- Diagnóstico automatizado: Quando um problema é detectado, o sistema de IA da Ivanti executa automaticamente diagnósticos para identificar a causa raiz, analisando logs, configurações e padrões.
- Correção automatizada: Após diagnosticar o problema, o sistema inicia correções automáticas, como aplicação de patches, reinicialização de serviços ou execução de scripts. O processo é concluído sem intervenção humana para garantir resoluções mais rápidas.
- Gerenciamento de endpoints: O self-healing da Ivanti pode ser particularmente eficaz para endpoints, monitorando dispositivos e resolvendo automaticamente problemas como vulnerabilidades de segurança e configurações incorretas.11
Adicionar como fonte preferencialQuais são os benefícios de aproveitar a IA no ITSM?
Utilizar ferramentas de gerenciamento de serviços com IA oferece inúmeros benefícios que podem aumentar a eficiência, a precisão e a eficácia geral das operações de TI. Aqui estão algumas vantagens principais das tecnologias de IA para o ITSM:
A IA pode automatizar tarefas repetitivas e demoradas, como criação, categorização e encaminhamento de tickets. Isso reduz a carga de trabalho manual da equipe de TI, permitindo que ela se concentre em tarefas mais complexas e estratégicas.
Os sistemas de IA podem fornecer respostas e ações consistentes para minimizar o erro humano. Isso é particularmente benéfico em tarefas rotineiras, como classificação de incidentes, análise de causa raiz e recomendações de soluções.
Chatbots e assistentes virtuais permitem disponibilidade contínua do serviço e reduzem os tempos de resposta, ao mesmo tempo que melhoram a satisfação do usuário. Essas ferramentas de IA podem escalar para lidar com volumes crescentes de solicitações, o que as torna ideais para organizações grandes e em crescimento.
Os sistemas de IA geram insights valiosos a partir de grandes quantidades de dados para apoiar os gerentes de TI na tomada de decisões informadas.
Ao automatizar tarefas rotineiras e reduzir a necessidade de intervenção humana extensa, os sistemas de inteligência artificial podem gerar economia de custos. Esses sistemas otimizam a utilização de recursos e reduzem os custos operacionais associados ao gerenciamento de serviços de TI.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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}Registro de alterações
6 atualizações- 2026
Adicionados os exemplos reais SysAid com Grand Traverse County e Risotto com Fundrise.
Removidas as seções sobre requisitos técnicos, ITSM nativo de IA versus impulsionado por IA, inteligência conversacional e benefícios práticos.
Adicionado um exemplo real do BMC Helix AIOps na seção de análise preditiva.
- 2025
Adicionada a seção "ITSM nativo de IA".
Substituído o produto BMC HelixGPT por SolarWinds Service Desk na seção de gerenciamento de incidentes.
- 2024
Adicionado BMC HelixGPT, ServiceNow Predictive Intelligence, Nebula ITSM e Ivanti Neurons Self-Healing com IA aos exemplos.
Links de referência
O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.
Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.
Ela trabalhou anteriormente como recrutadora em empresas de gerenciamento de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.
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