En el panorama digital actual, las empresas se enfrentan constantemente al desafío de optimizar sus procesos de gestión de servicios de TI (ITSM) para satisfacer las demandas cambiantes de sus clientes y partes interesadas. El modelo de la Biblioteca de Infraestructura de Tecnología de la Información (ITIL) ha sido durante mucho tiempo el referente para ITSM, ya que ofrece las mejores prácticas para brindar servicios de TI de alta calidad. Con la llegada de la Inteligencia Artificial (IA), las organizaciones ahora tienen una poderosa herramienta a su disposición para mejorar y optimizar sus prácticas de ITSM, impulsando la eficiencia, la agilidad y la satisfacción del cliente.
En este artículo del blog, explicaremos cómo la IA puede apoyar y aumentar el recorrido de ITSM ITIL 4 de una organización, lo que permite a las empresas mantenerse a la vanguardia en un mercado cada vez más competitivo.
Entendiendo ITSM y la ITIL 4
Antes de profundizar en el papel de la IA en ITSM, es crucial comprender los fundamentos de ITSM y la última iteración del marco de la ITIL: la ITIL 4.
La Gestión de servicios de TI (ITSM): ITSM abarca los procesos, políticas y estrategias implementados por una organización para diseñar, suministrar, gestionar y mejorar los servicios de TI ofrecidos a los clientes. Se centra en alinear los servicios de TI con las necesidades de la empresa, al tiempo que garantiza operaciones eficientes y mejoras continuas.
La ITIL 4: la ITIL 4 es la última evolución del modelo de la ITIL, diseñado para abordar los actuales desafíos de TI y adoptar nuevas formas de trabajar, como las prácticas Agile, DevOps y Lean. Proporciona un enfoque holístico para la gestión de servicios, haciendo hincapié en la colaboración, la flexibilidad y la co-creación (innovación colaborativa) de valor.
La ITIL 4, la última actualización de la Biblioteca de Infraestructura de Tecnología de la Información fue desarrollada por AXELOS para representar un modelo integral para la Gestión de Servicios de TI (ITSM). Se basa en los principios y prácticas establecidos en iteraciones anteriores, al tiempo que aborda las necesidades cambiantes de las empresas actuales. En esencia, la ITIL 4 introduce el Sistema de Valor de Servicio (SVS), que proporciona un enfoque integral para la gestión de servicios al abarcar varios componentes, como la Cadena de Valor de Servicio, los principios rectores, la gestión y la mejora continua. Además, la ITIL 4 presenta siete principios rectores que sustentan la toma de decisiones y el comportamiento dentro de las organizaciones, haciendo hincapié en la creación de valor, la colaboración y la simplicidad. Por último, la ITIL 4 amplía el alcance de la gestión de servicios al introducir el modelo de las cuatro dimensiones, que contempla: las organizaciones y personas; la información y tecnología; los socios y proveedores; y los flujos de valor y procesos.
Los 7 principios rectores de la ITIL 4
- Enfócate en el valor
- Empieza desde donde te encuentras
- Avanza de forma iterativa con retroalimentación
- Contribuye y promueve la visibilidad
- Piensa y trabaja de forma holística
- Hazlo simple y práctico
- Optimiza y automatiza
El papel de la IA en el viaje ITSM por la ITIL 4
La IA se ha convertido en un punto de inflexión en ITSM. La tecnología ofrece funciones avanzadas para automatizar tareas, mejorar las experiencias de los usuarios, reducir los costes operativos, aumentar la productividad del personal, brindar servicio técnico las 24 horas del día, los 7 días de la semana y mucho más. Todo ello sin participación humana, o con el respaldo de personas para automatizar estos procesos.
Cómo la IA contribuye a los diferentes aspectos del recorrido ITSM por la ITIL 4 de una organización para mejorar la calidad del servicio e impulsar el éxito empresarial en el panorama dinámico y competitivo actual:
1. Gestión de incidencias
Los chatbots impulsados por la IA y los asistentes virtuales (software creado para interactuar con los clientes) están diseñados para ser la primera línea de defensa de una empresa. A través de ellos se pueden captar clientes potenciales, atender consultas sencillas (preprogramadas con las respuestas y la información necesarias para proporcionar respuestas), informar sobre la característica principal de un producto y dirigir a un usuario al área de asistencia adecuada (redirigir a un humano real). Son importantes porque manejan un alto nivel de incidentes entrantes y solicitudes técnicas urgentes, proporcionando asistencia y soluciones inmediatas.
Al hacer uso del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los algoritmos de aprendizaje automático, estos sistemas impulsados por la IA pueden comprender las consultas de los usuarios, diagnosticar problemas y sugerir soluciones basadas en datos históricos y bases de información. Esto no solo reduce la carga de trabajo de los equipos de asistencia de TI, sino que también mejora la experiencia general del usuario al proporcionar tiempos de resolución más rápidos y disponibilidad de asistencia las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
2. Gestión de problemas
La IA permite la gestión proactiva de problemas mediante el análisis de grandes cantidades de datos para identificar patrones, tendencias y problemas recurrentes dentro del entorno de TI. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden correlacionar incidentes aparentemente no relacionados para descubrir las causas de origen y las posibles mejoras. Al valerse del análisis predictivo, la IA puede anticipar y mitigar posibles problemas antes de que se conviertan en incidentes importantes, minimizando así el tiempo de inactividad y optimizando la fiabilidad del servicio.
3. Gestión del cambio
La IA aumenta los procesos de gestión del cambio al evaluar el impacto y el riesgo de los cambios propuestos con mayor precisión. Al analizar los datos históricos, las dependencias del sistema y los factores ambientales, los algoritmos de IA pueden proporcionar información sobre los posibles resultados de los cambios propuestos, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones informadas y priorizar las iniciativas de cambio de manera efectiva. Además, la automatización impulsada por la IA puede facilitar la ejecución de cambios rutinarios, reduciendo el esfuerzo manual y minimizando el riesgo de errores humanos.
4. Optimización de la Atención al Cliente
Las herramientas de análisis y automatización impulsadas por la IA pueden optimizar las tareas de Atención al Cliente mediante el análisis de los datos de los tickets, la categorización de los incidentes y la identificación de problemas recurrentes. Al implementar algoritmos de redireccionamiento inteligentes, la IA puede garantizar que los tickets se asignen a los equipos de asistencia o a las personas más adecuadas en función del conjunto de habilidades, la disponibilidad y la carga de trabajo. Además, los portales de autoservicio impulsados por IA permiten a los usuarios resolver problemas comunes de forma independiente, liberando recursos de TI para centrarse en tareas más complejas e iniciativas estratégicas.
5. Gestión del conocimiento
La IA mejora las prácticas de gestión del conocimiento mediante la automatización de la creación, conservación y difusión de artículos de conocimiento. Las técnicas de procesamiento del lenguaje natural permiten al sistema de la IA extraer información de fuentes de datos no estructuradas, como documentos, correos electrónicos y conversaciones de chats, enriqueciendo las bases de conocimiento con información relevante y actualizada. Al aprovechar los motores de recomendación impulsados por la IA, las empresas pueden ofrecer a los usuarios contenido de conocimiento personalizado y acordes al contexto, lo que les permite encontrar soluciones de forma rápida y eficiente.
6. Mejora continua
La IA facilita las iniciativas de mejora continua mediante el análisis de las métricas de rendimiento, la retroalimentación de los usuarios y los datos operativos para identificar oportunidades de optimización. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar tendencias, anomalías e ineficiencias dentro de los procesos de ITSM, lo que permite a las organizaciones refinar los flujos de trabajo, automatizar tareas repetitivas y mejorar la calidad del servicio a lo largo del tiempo. Fomentando una era de toma de decisiones basada en datos, la IA permite a las empresas adaptarse y evolucionar en respuesta a los cambiantes requisitos empresariales y a la dinámica del mercado.
¿Cuál es la mayor utilidad de la IA en tu andadura por la ITIL 4, independientemente del área de negocio específica en el que decidas utilizarla?
La habilidad de la IA para:
1/ Resolver problemas por sí misma – Capacitar directamente tanto a los empleados como a los clientes para que redistribuyan su tiempo y aumenten su satisfacción con el producto.
2/ Digerir grandes cantidades de datos y proporcionar perspectivas: al tener acceso a esta información, se pueden agilizar los procesos, prevenir problemas (o mitigarlos más rápido) y brindar un mejor servicio al usuario final.
Superar los retos y maximizar los beneficios
Si bien la IA ofrece un inmenso potencial para revolucionar las prácticas de ITSM, las organizaciones deben abordar ciertos desafíos para maximizar sus beneficios de manera efectiva:
- Calidad y administración de los datos: garantizar la precisión, relevancia e integridad de los datos es crucial para el éxito de las iniciativas de la IA. Las empresas deben establecer métodos sólidos de administración de datos e invertir en herramientas de gestión de la calidad de los mismos para garantizar entradas de datos de alta calidad en los algoritmos de la IA. CONSEJO: Haz tu debida diligencia antes de trabajar con cualquier proveedor externo. Asegúrate de que cuentan con los protocolos y prácticas adecuados para proteger tus datos.
- Gestión del cambio: la resistencia cultural y la inercia organizacional pueden obstaculizar la adopción de soluciones impulsadas por la IA. Las estrategias eficaces de gestión del cambio, incluida la participación de las partes interesadas, los programas de formación y los planes de comunicación, son esenciales para fomentar la aceptación y la adopción en toda la compañía.
- Consideraciones éticas y normativas: las aplicaciones de IA en ITSM plantean preocupaciones éticas y normativas relacionadas con la privacidad, la parcialidad, la transparencia y la responsabilidad de los datos. Las organizaciones deben cumplir con las pautas éticas, los requisitos normativos y las recomendaciones de la industria para garantizar una implementación responsable de la IA y reducirlos riesgos potenciales.
- Integración e interoperabilidad: la integración perfecta con las herramientas y sistemas de ITSM existentes es esencial para aprovechar las capacidades de la IA de manera efectiva. Las organizaciones deben priorizar los estándares de interoperabilidad y las API para facilitar el intercambio de datos y la interoperabilidad entre las plataformas impulsadas por la IA y las soluciones ITSM existentes.
La IA representa una oportunidad transformadora para las organizaciones que se embarcan en su recorrido ITSM por la ITIL 4, ya que les permite ofrecer servicios de TI superiores, impulsar la eficiencia operativa y mejorar la satisfacción del cliente. Al aprovechar los sistemas de automatización, análisis y apoyo a la toma de decisiones impulsados por la IA, las organizaciones pueden optimizar los procesos de ITSM, mitigar los riesgos y desbloquear nuevas oportunidades de innovación y crecimiento. Sin embargo, la adopción exitosa de la IA requiere una planificación cuidadosa, una gobernanza sólida y un compromiso con la mejora continua. Al adoptar la IA como un facilitador estratégico, las organizaciones pueden mantenerse a la vanguardia y prosperar en el entorno empresarial dinámico y competitivo actual.
