In primo piano

Gli assistenti virtuali, l’IA agentica e i modelli generativi stanno trasformando rapidamente la gestione dei servizi IT. Ma il loro successo non dipende solo dalla tecnologia in sé: senza processi ben definiti, dati coerenti, una chiara categorizzazione e SLA consolidati, l’IA non può raggiungere il suo pieno potenziale. Questo articolo esplora i sei fondamenti dell’ITSM essenziali per un’adozione di successo dell’IA.

L’IA si basa sulle best practice dell’ITSM. Scopri perché i flussi di lavoro documentati, la maturità ITIL, una chiara attribuzione delle responsabilità e processi strutturati costituiscono le fondamenta per un’adozione di successo dell’IA nell’ITSM, e perché le organizzazioni devono tornare alle basi prima di espandere le iniziative relative all’IA.

Una delle maggiori preoccupazioni relative all’IA nei servizi IT è il timore di perdere il controllo sulle decisioni operative. Il punteggio di affidabilità ITSM affronta questo problema misurando il grado di certezza dell’IA riguardo alle proprie raccomandazioni, consentendole di agire in modo autonomo solo quando il livello di affidabilità è elevato e coinvolgendo operatori umani quando necessario.

La qualità dei dati ITSM non è più solo una questione di “igiene operativa”, ma un prerequisito strategico per l’IA. Un’automazione basata sull’IA di successo si fonda su tre pilastri: un CMDB accurato, una cronologia strutturata dei flussi di lavoro e registrazioni operative coerenti che documentino incidenti, modifiche e richieste di servizio in tutto il panorama IT.

Per anni, il settore IT ha misurato il successo attraverso metriche tecniche quali i tempi di risposta, la disponibilità e la conformità agli SLA. Sebbene utili, questi indicatori non rivelano se gli utenti siano in grado di lavorare in modo efficace. La gestione dell'esperienza colma questa lacuna combinando le metriche operative con ciò che conta di più: la produttività e la soddisfazione degli utenti.

L'IA sta trasformando l'ITSM, ma senza processi solidi, dati affidabili e una governance chiara, può amplificare le inefficienze invece di risolverle. Questo articolo esplora i quattro rischi principali dell'IA nell'ITSM e spiega perché le organizzazioni devono rafforzare le loro basi operative prima di espandere le iniziative di IA.

La gestione della conoscenza basata sull'IA sta trasformando la gestione dei servizi IT accelerando la risoluzione degli incidenti, migliorando il self-service e potenziando l'efficienza operativa. Tuttavia, senza una governance forte, contenuti strutturati e framework come il KCS, l'IA può anche amplificare gli errori e i rischi per la sicurezza. Scopri i principali vantaggi, le sfide e le best practice per implementare con successo una gestione della conoscenza basata sull'IA.

La gestione dei servizi resiliente al cyber-rischio va oltre la sicurezza informatica tradizionale concentrandosi sulla continuità operativa prima, durante e dopo gli incidenti. Anziché chiedersi “se” un attacco avverrà, prepara le organizzazioni al “quando” avverrà, combinando visibilità, orchestrazione e processi ITSM per ridurre al minimo le interruzioni e accelerare il ripristino

Molte aziende falliscono nei loro sforzi di cybersecurity a causa di problemi di implementazione. L'ITSM colma questa lacuna traducendo gli eventi di sicurezza in processi strutturati e tracciabili. Dalla normalizzazione e prioritizzazione degli avvisi all'automazione e alla gestione dei cambiamenti, l'ITSM diventa un fattore critico per abilitare risposte rapide, coordinate e misurabili agli incidenti informatici.

Negli odierni ambienti IT ibridi e altamente automatizzati, la resilienza informatica è essenziale. Con l'aumentare della complessità e della velocità, le organizzazioni devono passare dalla sola prevenzione a una strategia più ampia che assorba l'impatto, consenta una risposta rapida e promuova il miglioramento continuo.

La sicurezza informatica moderna richiede una visibilità completa della CMDB, un ITSM integrato e informazioni in tempo reale sulle risorse per ridurre i rischi.

SLA, XLA e OLA si stanno evolvendo da accordi statici a framework dinamici per la gestione della qualità del servizio nell'IT moderno. Con l'IA e l'automazione che stanno trasformando la governance IT, devono funzionare come un GPS in tempo reale, adattandosi continuamente al cambiamento. L'articolo esplora come l'IA stia ridefinendo questi accordi all'interno dell'ecosistema IT.

La maggior parte delle organizzazioni IT oggi è desiderosa di perseguire l'Intelligenza Artificiale (AI). D'altra parte, mentre la pressione per essere “AI first” continua a crescere, i leader IT stanno ancora lottando per rispondere a una semplice domanda: da dove si inizia effettivamente? La stiamo utilizzando, in generale. Ma come ne ricaviamo valore?

Il mercato ITSM si sta spostando oltre la gestione dei ticket verso una maggiore continuità del servizio, risposte più rapide e una migliore esperienza utente. Le piattaforme di esperienza del servizio (SXP) rispondono a questo cambiamento, come dimostrano soluzioni quali EasyVista.

In questo articolo, esploreremo le cinque metriche fondamentali da includere in una strategia XLA orientata al 2026

L'ITSM richiede un'intelligenza artificiale agente per risolvere autonomamente gli incidenti, stabilire le priorità in modo intelligente e coordinare strumenti frammentati per una fornitura di servizi scalabile.

un ITSM efficace nel 2026 richiede una solida sicurezza informatica, un'automazione IA ben governata, CMDB accurate e una formazione continua del team per mitigare i rischi emergenti.

Il tempo medio di riparazione (MTTR) è un KPI fondamentale per misurare la rapidità con cui le organizzazioni sono in grado di ripristinare sistemi e servizi dopo un incidente. Questo articolo spiega cos'è l'MTTR, perché svolge un ruolo centrale nell'efficienza operativa e nella soddisfazione dei clienti e quali sono i fattori chiave che lo influenzano. Esplora inoltre strategie, strumenti e tecnologie pratiche per aiutare le organizzazioni a ridurre efficacemente l'MTTR e minimizzare i tempi di inattività.

L'ITSM basato sull'IA consente la manutenzione predittiva, rilevando tempestivamente le anomalie e automatizzando gli interventi per mantenere operative le linee di produzione.

EasyVista Service Manager unisce i team IT e OT in un’unica piattaforma per ridurre downtime e accelerare la risoluzione degli incidenti.