Dai una Spinta al Tuo Percorso ITSM ITIL 4 con l’AI

Nel panorama digitale odierno, le aziende si trovano a dover costantemente ottimizzare i propri processi di IT Service Management (ITSM) per soddisfare le esigenze in continua evoluzione dei propri clienti e stakeholder. Il framework ITIL (Information Technology Infrastructure Library) è stato a lungo lo standard di riferimento per l'ITSM, offrendo le migliori pratiche per la fornitura di servizi IT di alta qualità. Con l'avvento dell'Intelligenza Artificiale (AI), le organizzazioni hanno ora a disposizione un potente strumento per migliorare e semplificare le loro pratiche ITSM, promuovendo l'efficienza, l'agilità e la soddisfazione dei clienti. 

In questo post del blog vedremo come l'intelligenza artificiale può supportare e aumentare il percorso ITSM ITIL 4 della tua organizzazione, consentendoti di rimanere all'avanguardia in un mercato sempre più competitivo. 

Informazioni su ITSM e ITIL 4 

Prima di approfondire il ruolo dell'IA nell'ITSM, è fondamentale comprendere i fondamenti dell'ITSM e l'ultima iterazione del framework ITIL, ITIL 4. 

Gestione dei Servizi IT (ITSM): l'ITSM comprende i processi, le politiche e le strategie implementate da un'organizzazione per progettare, fornire, gestire e migliorare i servizi IT offerti ai clienti. Si concentra sull'allineamento dei servizi IT con le esigenze dell'azienda, garantendo al contempo operazioni efficienti e miglioramento continuo. 

ITIL 4: ITIL 4 è l'ultima evoluzione del framework ITIL, progettato per affrontare le moderne sfide IT e abbracciare nuovi modi di lavorare, come le pratiche Agile, DevOps e Lean. Fornisce un approccio olistico alla gestione dei servizi, enfatizzando la collaborazione, la flessibilità e la co-creazione di valore. 

ITIL 4, l'ultima evoluzione dell'Information Technology Infrastructure Library, è stato sviluppato da AXELOS per rappresentare un framework completo per l'IT Service Management (ITSM). Si basa sui principi e sulle pratiche stabilite nelle iterazioni precedenti, affrontando anche le esigenze in evoluzione delle organizzazioni moderne. Al suo interno, ITIL 4 introduce il Service Value System (SVS), che fornisce un approccio olistico alla gestione dei servizi comprendendo vari componenti come la catena del valore del servizio, i principi guida, la governance e il miglioramento continuo. Inoltre, ITIL 4 introduce sette principi guida che sono alla base del processo decisionale e del comportamento all'interno delle organizzazioni, enfatizzando la creazione di valore, la collaborazione e la semplicità. Infine, ITIL 4 amplia l'ambito della gestione dei servizi introducendo il modello delle quattro dimensioni, che considera le organizzazioni e le persone, le informazioni e la tecnologia, i partner e i fornitori, i flussi di valore e i processi.  

7 Principi Guida di ITIL 4 

1. Concentrati sul valore; 
2. Inizia da dove ti trovi; 
3. Progredisci in modo iterativo con il feedback; 
4. Collabora e promuovi la visibilità; 
5. Pensa e lavora in modo olistico; 
6. Mantieni le cose semplici e pratiche;  
7. Ottimizza e automatizza .
   

Il Ruolo dell'Intelligenza Artificiale nel Percorso ITSM ITIL 4 

L'intelligenza artificiale è divenuta un punto di svolta nell'ITSM. La tecnologia offre funzionalità avanzate per automatizzare le attività, migliorare l'esperienza degli utenti, ridurre i costi operativi, aumentare la produttività del personale, fornire supporto 24/7 e altro ancora, il tutto al 100% senza il coinvolgimento o con il supporto umano per automatizzare i processi per gli esseri umani.  

Ecco come l'intelligenza artificiale supporta vari aspetti del percorso ITSM ITIL 4 delle organizzazioni per migliorare la qualità del servizio e guidare le aziende verso il successo nel panorama dinamico e competitivo di oggi: 

1. Gestione degli Incidenti 

I chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale (software creati per interagire con i clienti) sono progettati per essere la prima linea di difesa per un'azienda. Possono catturare potenziali lead di clienti, gestire semplici domande (pre-programmate con le risposte e le informazioni necessarie per fornire risposte), introdurre la funzionalità principale di un prodotto e indirizzare l’utente alla giusta area di supporto (reindirizzamento a un vero essere umano). Sono importanti in quanto gestiscono un alto livello di incidenti in arrivo e richieste di servizio il prima possibile, fornendo supporto e risoluzioni immediate.  

Sfruttando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e gli algoritmi di apprendimento automatico, questi sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono comprendere le query degli utenti, diagnosticare i problemi e suggerire soluzioni basate su dati storici e knowledge base. Ciò non solo riduce il carico di lavoro dei team di supporto IT, ma migliora anche l'esperienza utente complessiva fornendo tempi di risoluzione più rapidi e disponibilità di supporto 24/7. 

2. Gestione dei Problemi 

L'intelligenza artificiale consente di gestire proattivamente i problemi analizzando grandi quantità di dati per identificare modelli, tendenze e problemi ricorrenti all'interno dell'ambiente IT. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono correlare eventi apparentemente non collegati per scoprire le cause principali e dove c’è spazio di miglioramento. Sfruttando l'analisi predittiva, l'intelligenza artificiale può anticipare e mitigare potenziali problemi prima che si trasformino in incidenti gravi, riducendo così al minimo i tempi di inattività e ottimizzando l'affidabilità del servizio. 

3. Gestione del Cambiamento 

L'intelligenza artificiale aumenta i processi di gestione del cambiamento valutando l'impatto e il rischio delle modifiche proposte in modo più accurato. Analizzando i dati storici, le dipendenze del sistema e i fattori ambientali, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono fornire informazioni sui potenziali risultati delle modifiche proposte, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni informate e dare priorità alle iniziative di cambiamento in modo efficace. Inoltre, l'automazione basata sull'intelligenza artificiale può facilitare l'esecuzione di modifiche di routine, riducendo l’intervento manuale e limitando al minimo il rischio di errori umani. 

4. Ottimizzazione del Service Desk 

Gli strumenti di analisi e automazione basati sull'intelligenza artificiale possono ottimizzare le operazioni del service desk analizzando i dati dei ticket, classificando gli incidenti e identificando i problemi ricorrenti. Implementando algoritmi di routing intelligenti, l'intelligenza artificiale può garantire che i ticket vengano assegnati ai team di supporto o alle persone più appropriate in base alle competenze, alla disponibilità e al carico di lavoro. Inoltre, i portali self-service basati sull'intelligenza artificiale consentono agli utenti di risolvere i problemi comuni in modo indipendente, liberando le risorse IT per concentrarsi su attività più complesse e iniziative strategiche. 

5. Gestione della Conoscenza 

L'intelligenza artificiale migliora le pratiche di gestione della conoscenza automatizzando la creazione, la cura e la diffusione di articoli della conoscenza. Le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale consentono ai sistemi di intelligenza artificiale di estrarre informazioni da fonti di dati non strutturati come documenti, e-mail e trascrizioni di chat, arricchendo le basi di conoscenza con informazioni pertinenti e aggiornate. Sfruttando i motori di raccomandazione basati sull'intelligenza artificiale, le organizzazioni possono fornire agli utenti contenuti di conoscenza personalizzati e sensibili al contesto, consentendo loro di trovare soluzioni in modo rapido ed efficiente. 

6. Miglioramento Continuo 

L'intelligenza artificiale facilita le iniziative di miglioramento continuo analizzando le metriche delle prestazioni, il feedback degli utenti e i dati operativi per identificare le opportunità di ottimizzazione. Gli algoritmi di machine learning sono in grado di rilevare tendenze, anomalie e inefficienze all'interno dei processi ITSM, consentendo alle organizzazioni di perfezionare i flussi di lavoro, automatizzare le attività ripetitive e migliorare la qualità del servizio nel tempo. Promuovendo una cultura del processo decisionale basato sui dati, l'IA consente alle organizzazioni di adattarsi ed evolversi in risposta alle mutevoli esigenze aziendali e alle dinamiche del mercato. 

Il principale utilizzo dell'IA nel tuo percorso ITIL 4, indipendentemente dalla specifica area di business in cui decidi di utilizzarla? 

La capacità dell'IA di: 

1/ Risolvere i problemi da sola: consentire direttamente sia ai dipendenti che ai clienti di riallocare il proprio tempo e aumentare la propria soddisfazione con il prodotto.   

2/ Digerire grandi quantità di dati e fornire approfondimenti: avendo accesso a queste informazioni, i processi possono essere semplificati, prevenuti (o mitigati più velocemente) e può essere fornito un servizio migliore all'utente finale.  

Superare le Sfide e Massimizzare i Benefici 

Sebbene l'IA offra un immenso potenziale per rivoluzionare le pratiche ITSM, le organizzazioni devono affrontare alcune sfide per massimizzarne i vantaggi in modo efficace: 

• Qualità e Governance dei Dati: garantire l'accuratezza, la pertinenza e l'integrità dei dati è fondamentale per il successo delle iniziative di intelligenza artificiale. Le organizzazioni devono stabilire solidi framework di governance dei dati e investire in strumenti di gestione della qualità dei dati, per mantenere input di dati di alta qualità per gli algoritmi di intelligenza artificiale. SUGGERIMENTO: fai la dovuta due diligence prima di lavorare con fornitori di terze parti. Assicurati che dispongano dei protocolli e delle pratiche giusti per proteggere i tuoi dati.  

• Gestione del Cambiamento: la resistenza culturale e l'inerzia organizzativa possono ostacolare l'adozione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. Strategie efficaci di gestione del cambiamento, tra cui il coinvolgimento degli stakeholder, i programmi di formazione e i piani di comunicazione, sono essenziali per promuovere l'accettazione e l'adozione in tutta l'organizzazione. 

• Considerazioni Etiche e Normative: le applicazioni di intelligenza artificiale nell'ITSM sollevano preoccupazioni etiche e normative relative alla privacy, ai pregiudizi, alla trasparenza e alla responsabilità dei dati. Le organizzazioni devono aderire alle linee guida etiche, ai requisiti normativi e alle best practice del settore per garantire un'implementazione responsabile dell'IA e mitigare i potenziali rischi. 

• Integrazione e Interoperabilità: la perfetta integrazione con gli strumenti e i sistemi ITSM esistenti è essenziale per sfruttare efficacemente le funzionalità dell'intelligenza artificiale. Le organizzazioni devono dare priorità agli standard di interoperabilità e alle API per facilitare lo scambio di dati e l'interoperabilità tra le piattaforme basate sull'intelligenza artificiale e le soluzioni ITSM legacy. 

L'intelligenza artificiale rappresenta un'opportunità di trasformazione per le organizzazioni che intraprendono il loro percorso ITSM ITIL 4, consentendo loro di fornire servizi IT di qualità superiore, promuovere l'efficienza operativa e migliorare la soddisfazione dei clienti. Sfruttando i sistemi di automazione, analisi e supporto decisionale basati sull'intelligenza artificiale, le organizzazioni possono semplificare i processi ITSM, mitigare i rischi e sbloccare nuove opportunità di innovazione e crescita; tuttavia, per adottare in modo efficace l'IA, serve un'attenta pianificazione, una solida governance e un impegno per il miglioramento continuo. Abbracciando l'IA come fattore abilitante strategico, le organizzazioni possono stare al passo con i tempi e prosperare nell'ambiente aziendale dinamico e competitivo odierno.