Article updated on 12/08/26
McKinsey descrive l’intelligenza artificiale generativa (IA generativa) nel report The Economic Potential of Generative AI (2023) come gli algoritmi che possono essere utilizzati per creare nuovi contenuti, tra cui audio, codice, immagini, testo, simulazioni e video. Essere in grado di produrre, o generare, cose nuove è ciò che separa l‘IA generativa dall’IA tradizionale.
I primi esempi di IA generativa sono entrati in scena tra la fine degli anni ’50 e gli anni ’60. Ad esempio, lo scienziato britannico Joseph Weizenbaum ha costruito il primo chatbot, ELIZA, nel 1961. ELIZA è stato il primo programma per computer parlante in grado di comunicare con un essere umano in linguaggio naturale, simulando il lavoro di uno psicoterapeuta. Un altro grande esempio è lo sviluppo del linguaggio di programmazione LISP (un’abbreviazione di list processing) per compiti di intelligenza artificiale da parte di John McCarthy.
Non è affatto un concetto nuovo.
Ma la tecnologia di IA generativa è cambiata così tanto negli ultimi 60 anni, al punto che non puoi più ignorarne il valore, soprattutto se gestisci un’azienda. In qualità di leader all’interno del reparto IT, dovresti sempre cercare modi per migliorare i processi, risparmiare denaro, mantenere i clienti soddisfatti e fidelizzare i dipendenti: l’IA generativa ti aiuterà in tutto questo. Se non stai già utilizzando l’IA generativa per la tua piattaforma di gestione dei servizi IT, è il momento di iniziare.
Questo articolo esplorerà i vantaggi e le sfide dell’IA generativa nell’ITSM per offrire a te, qualcuno che gestisce un team IT (un intero reparto o una sezione) una migliore comprensione di come la tua azienda può migliorare con le risorse di IA generativa e delle potenziali lacune nella tecnologia di cui devi essere consapevole.
5 Vantaggi Concreti dell’IA Generativa nell’ITSM: Cosa Cambia per il Tuo Service Desk
L’IT Service Management (ITSM) comprende i processi e le pratiche che aiutano le organizzazioni a gestire e migliorare i servizi IT in linea con gli obiettivi aziendali. Gestire l’ITSM in modo efficace richiede un investimento significativo di tempo, risorse e coordinamento tra team. Per scalare un’azienda (o semplicemente raggiungere nuovi obiettivi di business), migliorare l’esperienza dell’utente o ridurre il denaro speso in determinate aree del reparto IT, l’IA generativa ha il potenziale per aiutare. Gli strumenti e le piattaforme ITSM con IA generativa possono migliorare e trasformare l’erogazione dei servizi IT per aumentare l‘efficienza dei dipendenti, produrre decisioni più basate sui dati e migliorare le esperienze degli utenti finali.
Sebbene i vantaggi dell’utilizzo dell’IA generativa nell’ITSM siano numerosi, di seguito sono riportati i 5 principali che avranno il maggiore impatto sia sul reparto IT che sull’azienda nel suo complesso.
1. Come l’IA generativa automatizza il ticketing e la risoluzione dei problemi nell’ITSM?
Gli agenti dei service desk IT si trovano spesso a gestire un volume di richieste sproporzionato rispetto alle risorse disponibili. Secondo ricerche di settore, i team di supporto IT dedicano fino al 40% del loro tempo a richieste ripetitive e a bassa complessità che potrebbero essere gestite automaticamente (HDI, State of the Service Desk, 2023).
C’è un numero sproporzionato di richieste di assistenza che si accumulano ogni giorno senza la possibilità di chiuderle. E anche se ha senso, con la creazione e l’utilizzo di più tecnologia, ci saranno naturalmente problemi che sorgono con i server, l’hardware e persino gli errori degli utenti. Ma questo aumento dell’utilizzo tecnico non dovrebbe ridurre la quantità di supporto che i service desk possono fornire con precisione ai propri clienti: è qui che entra in gioco l’IA generativa.
L’IA generativa può automatizzare i processi di ticketing classificando le richieste in base ai dati e al contesto precedenti. L’algoritmo, basato su flussi di lavoro creati dall’uomo, analizzerà quindi i ticket, darà loro la priorità e quindi li indirizzerà verso il prossimo obiettivo (un team di supporto specifico o un individuo) a cui rivolgersi. Inoltre, le automazioni di ticketing possono essere configurate per fornire risposte automatiche a domande comuni o problemi noti (FAQ), accelerando il processo di risoluzione. Ciò significa che gli agenti dell’assistenza del reparto IT possono dedicare più tempo a concentrarsi su attività complesse e critiche e migliorare la qualità del servizio fornito dal team.
In sintesi: L’automazione del ticketing basata su IA generativa riduce il carico degli agenti del service desk e accelera la risoluzione delle richieste di routine, con tassi di deflection dei ticket che possono raggiungere il 30–40% nei deployment più maturi.
2. Come l’IA generativa migliora la comunicazione nell’ITSM attraverso il linguaggio naturale?
La comunicazione è il cuore dell’ITSM: è il modo in cui gli utenti finali ottengono supporto.
Detto questo, possono esserci alcune discrepanze nel tipo e nella qualità della comunicazione fornita agli utenti finali, soprattutto in assenza di una formazione interna strutturata che consenta agli agenti di supporto di dare il meglio di sé. L’IA generativa offre una risposta concreta a questa sfida.
L’IA generativa eccelle nell’elaborazione del linguaggio naturale. La tecnologia è in grado di comprendere e generare testo simile a quello umano che aiuta gli utenti con tutti i tipi di problemi in pochi secondi. La comprensione del linguaggio naturale viene implementata più spesso tramite chatbot basati sull‘IA generativa che sono facili da usare e accessibili per le persone che cercano supporto IT. Quando i chatbot vengono utilizzati, offrono la possibilità di migliorare la comunicazione tra i team IT e gli utenti finali.
In sintesi: L’elaborazione del linguaggio naturale basata su IA generativa consente interazioni più fluide e immediate tra utenti finali e service desk, riducendo i tempi di attesa e migliorando la soddisfazione complessiva.
3. Come l’IA generativa supporta una gestione proattiva dei problemi nell’ITSM?
L’IA generativa è ottima per analizzare grandi quantità di dati e quindi estrarre informazioni significative da tali dati. Sfruttando questa capacità, la tua azienda può passare da una gestione reattiva a una proattiva dei problemi, identificando i segnali di anomalia prima che si traducano in incidenti. Questa modifica alla gestione proattiva dei problemi aiuterà le operazioni IT ad allinearsi con gli obiettivi aziendali per ridurre al minimo i tempi di inattività e ottimizzare le prestazioni del sistema. Secondo Gartner, le organizzazioni che adottano un approccio proattivo alla gestione degli incidenti riducono i tempi di inattività non pianificati fino al 30% rispetto a quelle che operano in modalità reattiva (Gartner, IT Operations Trends, 2023).
In sintesi: L’analisi predittiva basata su IA generativa consente ai team IT di anticipare i problemi prima che impattino gli utenti, trasformando il service desk da centro di costo a leva strategica per la continuità operativa.
4. Come l’IA generativa migliora la gestione della conoscenza e la documentazione nell’ITSM?
È facile che le informazioni vadano perse, soprattutto nelle grandi organizzazioni globali. La trasformazione digitale amplifica ulteriormente questa sfida, rendendo la gestione della conoscenza ancora più complessa per le grandi organizzazioni. Una gestione efficace della conoscenza è fondamentale per il successo delle piattaforme e delle risorse ITSM, ma spesso viene messa da parte perché le persone non hanno il tempo di creare nuova documentazione e aggiungerla alla knowledge base aziendale. L’IA generativa allevia questo problema.
Con l’IA generativa è possibile creare documentazione di alta qualità basata su archivi di dati e conoscenze esistenti. Esempi comuni includono domande frequenti, documentazione procedurale e articoli della knowledge base. L’implementazione della capacità dell’IA generativa di creare documenti di conoscenza supporterà meglio il personale IT (restituendo loro più tempo), consentendo allo stesso tempo agli utenti finali di trovare le proprie soluzioni ai propri problemi tecnici.
In sintesi: L’IA generativa trasforma la gestione della conoscenza da attività manuale e discontinua a processo automatizzato e continuamente aggiornato, riducendo il carico sugli agenti e migliorando la qualità del self-service.
5. Come l’IA generativa rafforza la sicurezza e la conformità nell’ITSM?
Man mano che sempre più organizzazioni operano in ambienti IT distribuiti e regolamentati, i requisiti di sicurezza e conformità — come ISO 27001, SOC 2 e GDPR — diventano sempre più complessi da gestire manualmente. Con l’IA generativa, la tua azienda può automatizzare il monitoraggio della conformità e le misure di sicurezza specifiche per ogni documento e contesto normativo. Configura i flussi di lavoro e le automazioni nel tuo sistema di gestione dei servizi aziendali per monitorare e applicare le normative di sicurezza e protezione, liberando il team per attività a maggiore valore aggiunto.
L’IA generativa avviserà il team in caso di anomalie o violazioni, ma si occuperà autonomamente di aggiornare i sistemi e proteggere i dati in modo continuativo. Se lo desideri, puoi estendere le capacità del tuo ITSM per analizzare e adattarsi continuamente alle minacce alla sicurezza in base alle esigenze, contribuendo allo sviluppo di sistemi di sicurezza intelligenti — come la generazione automatica di report e l’automazione dei controlli di conformità.
In sintesi: L’IA generativa trasforma la conformità da processo manuale e reattivo a sistema automatizzato e proattivo, riducendo il rischio di violazioni e alleggerendo il carico amministrativo dei team IT.
Le 4 Sfide Critiche dell’IA Generativa nell’ITSM (e Come Affrontarle)
L’IA generativa nell’ITSM ha un immenso potenziale per espandere esponenzialmente il settore (sia per gli utenti finali che per le aziende). Detto questo, è importante riconoscere e affrontare le potenziali sfide e considerazioni che derivano dall’utilizzo dell’IA generativa, una tecnologia ancora in evoluzione.
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IA etica: affronta in anticipo le preoccupazioni dell’IA generativa relative a pregiudizi, privacy e trasparenza. Stabilisci linee guida chiare e quadri etici per prevenire conseguenze indesiderate che possono avere un impatto sulla tua azienda sia internamente che esternamente.
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Sicurezza dei dati: i sistemi di IA generativa hanno bisogno di molti dati. Assicurati che la sicurezza e la privacy delle informazioni sensibili siano rispettate e che tu disponga di adeguate procedure di gestione degli incidenti. È anche importante disporre di misure di governance e sicurezza appropriate per proteggersi da eventuali violazioni.
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Accettazione da parte dell’utente: le soluzioni basate sull’IA generativa possono causare una certa resistenza da parte degli utenti che non si sentono a proprio agio o non hanno familiarità con la tecnologia e il suo funzionamento. Dedica del tempo a educare e coinvolgere gli utenti nel processo di integrazione dell’IA generativa nella tua organizzazione per favorire l’accettazione.
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Monitoraggio e miglioramento continui: i modelli di IA generativa richiedono un’attenzione, un monitoraggio e un perfezionamento costanti dei dati. La tua azienda deve investire nella formazione continua dei modelli generativi per garantire che i dipendenti capiscano come utilizzare i modelli in modo appropriato.
L’IA generativa sta cambiando il modo in cui funziona la gestione dei servizi IT
Con il supporto di questi modelli generativi, le organizzazioni possono accelerare i processi, migliorare la comunicazione interna ed esterna e affrontare in modo proattivo i problemi. In questo modo, l’efficienza operativa sarà migliorata, portando allo stesso tempo a un ambiente IT più reattivo, sicuro e facile da usare.
Mentre la tua azienda esplora le opzioni su come e dove utilizzare l’IA generativa all’interno delle tue risorse ITSM, è fondamentale affrontare l’implementazione in modo strategico. Non è necessario investire in tutti gli strumenti di IA generativa disponibili sul mercato. Trova una piattaforma di gestione dei servizi aziendali che soddisfi le tue esigenze per la gestione delle modifiche, la gestione degli incidenti e la gestione della knowledge base, e valuta in dettaglio come le funzionalità di IA generativa integrate nella piattaforma possono amplificare la produttività del tuo team e la qualità del servizio erogato.
L’adozione strutturata dell’IA generativa all’interno del tuo reparto IT può aiutarti a sbloccare nuove possibilità e migliorare le tue pratiche ITSM — accelerando il percorso verso la maturità IT e mantenendo la conformità normativa. Le organizzazioni che otterranno i risultati migliori non saranno necessariamente quelle che adottano l’IA generativa per prime, ma quelle che la integrano su una base solida di processi, dati di qualità e governance chiara.
