L’IT Service Management (ITSM) è la spina dorsale di operazioni IT efficienti. Garantisce il funzionamento fluido dei sistemi e assicura una risoluzione tempestiva degli incidenti. Proprio in questo ambito l’intelligenza artificiale generativa (AI Gen) sta emergendo come principale driver trasformativo.  

Il futuro sembra ormai a portata di mano: un futuro in cui uno strumento ITSM potenziato dall’AI è in grado di risolvere i problemi prima ancora che gli utenti li notino. In cui diventa possibile generare automaticamente contenuti attingendo dalla knowledge base, per trovare soluzioni su misura a problemi specifici.  

Facciamo qualche esempio concreto di questo potenziale ancora largamente sottoutilizzato.  

Un’organizzazione che utilizza AI Gen rileva tempestivamente problemi ricorrenti di un aggiornamento software, sviluppa proattivamente una patch e informa gli utenti prima che si verifichino interruzioni.  

La stessa organizzazione, invece di categorizzare e stabilire manualmente le priorità dei ticket, automatizza queste attività con una precisione senza pari, assicurando che i problemi critici vengano affrontati per primi.  

Questi esempi evidenziano il passaggio dalle strategie ITSM reattive a quelle proattive, ed è strutturale. Di fatto, l’intelligenza artificiale generativa sta definendo un nuovo standard per l’eccellenza nella gestione dei servizi. 

Introduzione all’intelligenza artificiale generativa in ITSM 

A differenza dei modelli di intelligenza artificiale tradizionali progettati per effettuare analisi dei dati, previsioni, classificazioni o raccomandazioni, i modelli generativi possono creare output completamente originali.  

Gli strumenti potenziati con AI Gen imparano a identificare e interpretare i pattern all’interno dei loro set di dati di training, sfruttando questa comprensione per generare artefatti realistici e contestualmente informati.  

Questa capacità di produrre soluzioni innovative è particolarmente preziosa nell’IT Service Management (ITSM). Tradizionalmente, l’ITSM si è sempre basato su flussi di lavoro strutturati, processi predefiniti e azioni manuali.  

L’emergere dell’intelligenza artificiale generativa introduce sistemi dinamici e intelligenti in grado di apprendere, adattarsi e innovare autonomamente all’interno degli ambienti IT. Sfruttando i modelli generativi, le piattaforme ITSM possono passare da operazioni di routine a processi innovativi e adattivi. 

L’intelligenza artificiale generativa sfrutta il deep learning e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per interpretare set di dati complessi, consentendo ai team IT di rispondere più rapidamente e con maggiore precisione a una molteplicità di richieste e quesiti.  

In questo modo le piattaforme ITSM prevedono incidenti, analizzano modelli e automatizzando le risoluzioni. Integrando l’intelligenza artificiale generativa, le organizzazioni possono migliorare i loro framework ITSM, ridurre i costi operativi e migliorare la soddisfazione degli utenti. 

Principali vantaggi per le operazioni ITSM 

Un recente sondaggio di Gartner rivela come l’IA generativa sia in questo momento la soluzione di intelligenza artificiale più frequentemente implementata nelle organizzazioni. Secondo il report, la GenAI è più diffusa di altre soluzioni, come tecniche grafiche, algoritmi di ottimizzazione, sistemi basati su regole e altri tipi di apprendimento automatico.  

Incorporare AI Gen in applicazioni esistenti sembra il modo migliore per soddisfare i casi d’uso di AI generativa, con il 34% degli intervistati che afferma che questo è il loro metodo principale di utilizzo, più comune rispetto ad altre opzioni come la personalizzazione dei modelli con progettazione rapida (25%), la formazione o la messa a punto di modelli su misura (21%) o l’utilizzo di strumenti GenAI autonomi, come ChatGPT o Gemini (19%). 

Di fatto, GenAI sta fungendo da catalizzatore per l’espansione dell’IA nell’azienda. L’implementazione di AI generativa in ITSM offre numerosi vantaggi che vanno ben oltre l’efficienza operativa.  

• Miglioramento del processo decisionale: l’IA generativa fornisce informazioni in tempo reale, consentendo ai team di prendere decisioni basate sui dati. 
• Esperienze utente migliorate: i chatbot basati su NLP garantiscono risoluzioni più rapide e accurate, riducendo la frustrazione degli utenti finali. 
• Automazione su larga scala: attività di routine come classificazione dei ticket, definizione delle priorità ed escalation possono essere automatizzate, liberando risorse umane per iniziative più strategiche. 
• Risoluzione proattiva dei problemi: identificando modelli nei dati storici, l’IA generativa può prevedere e mitigare i rischi prima che si trasformino in problemi importanti. 

L’IA Gen, inoltre, promuove l’innovazione all’interno dell’ITSM, poiché i suoi algoritmi adattivi perfezionano continuamente i processi in base alle interazioni con gli utenti reali. 

Casi d’uso dell’IA generativa nella gestione dei servizi 

Nell’ambiente IT contemporaneo, le organizzazioni affrontano sfide legate a elevati volumi di ticket, tempi di risoluzione prolungati e qualità del supporto incostante.  

Incorporando un layer di intelligenza artificiale nella piattaforma di gestione dei servizi IT è possibile affrontare ciascuno di questi punti critici. In questo senso, l’IA generativa svolge un ruolo fondamentale nel rimodellare complessivamente le operazioni ITSM. 

Grazie ad automazione intelligente e raccomandazioni approfondite, e garantendo un’erogazione del servizio efficiente ed efficace, è l’intero ecosistema di IT Service Management che migliora radicalmente.  

Le capacità investite dal cambiamento sono diverse, tutte ugualmente importanti. L’IA generativa gioca un ruolo cruciale in una molteplicità di casi d’uso. Vediamoli uno per uno. 

• Categorizzazione intelligente: utilizzando tecnologie di clustering e intelligenza artificiale analitica, gli incidenti vengono classificati in base a dati fissi e organici. Analizzando incidenti simili, un AI layer può determinare la probabile causa principale, garantendo una classificazione precisa e basata sul contesto. 
• Priorità intelligente: incorporando analisi del sentiment, calendari aziendali e dati di servizio, le priorità sono assegnate in modo ancora più accurato. Analizzando gli incidenti aperti, i problemi principali vengono identificati e classificati rapidamente riducendo i tempi di inattività. 
• Rilevamento dei problemi: diventa possibile rilevare gli incidenti ricorrenti tramite il riconoscimento di modelli, prevenendo problemi ripetuti e migliorando l’affidabilità del servizio. 
• Escalation intelligente: Una funzionalità di AI Gen consente di prevedere i casi a rischio di violazioni degli SLA (Service Level Agreement), permettendo ai team senior di effettuare escalation proattive prima delle scadenze critiche. 
• Consulenza sui rischi intelligente: l’analisi delle modifiche passate, la valutazione dei rischi e dell’impatto delle modifiche proposte garantisce un migliore processo decisionale e riduce al minimo le interruzioni. 
• Analisi delle cause principali: attraverso il clustering dei record degli incidenti emergono tratti comuni come passaggi di risoluzione o asset coinvolti. Il risultato è una semplificazione degli sforzi di risoluzione dei problemi. 
• Clustering dei modelli di modifica: grazie all’analisi delle modifiche storiche e dei relativi risultati, i team IT sono in grado di valutare il potenziale impatto delle modifiche proposte. Il loro processo decisionale migliora mentre si riducono i rischi associati alle approvazioni delle modifiche  
• Conoscenze e problemi noti: consigliando articoli della knowledge base pertinenti per affrontare problemi noti, le risoluzioni dei ticket avvengono in tempi significativamente più rapidi. 

I casi d’uso a cui abbiamo brevemente accennato evidenziano il potenziale trasformativo dell’IA generativa nell’IT Service Management. Grazie alle capacità della AI Gen possono essere affrontate inefficienze di lunga data, garantendo ai team IT un supporto più rapido, affidabile e incentrato sull’utente.  

Un discorso a parte meritano altre due modalità di applicazione: automazione basata su AI e agenti virtuali.

Automazione basata su AI e agenti virtuali 

L’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa (AI Gen) nell’IT Service Management (ITSM) consente ai sistemi di andare oltre la semplice automazione delle attività per creare soluzioni intelligenti e adattive.  

Le automazioni basate sull’intelligenza artificiale sono un elemento fondamentale di questa trasformazione. Funzionano infatti come elementi costitutivi delle capacità di intelligenza artificiale generativa più avanzate.  

Allo stesso modo, gli agenti di supporto virtuale (VSA) rappresentano una soluzione di intelligenza artificiale generativa conversazionale. Offrono risposte a domande comuni, eseguono transazioni che soddisfano le esigenze di supporto IT all’interno di un framework ITSM, intraprendono azioni quali reimpostare le password, distribuire software, escalare le richieste di supporto ed eseguire script per ripristinare i servizi IT. 

Dalla categorizzazione intelligente all’escalation proattiva dall’automazione AI driven agli agenti virtuali fino all’analisi dei rischi, l’IA generativa rimodella l’ITSM automatizzando le attività ripetitive e fornendo informazioni utili per prendere decisioni complesse.  

Se i vantaggi dell’AI Gen sono innegabili, l’implementazione di tecnologie così avanzate non è priva di ostacoli. Per realizzare appieno i vantaggi di un ITSM basato sull’IA, le organizzazioni devono superare sfide che hanno a che fare con la complessità dell’integrazione, la sicurezza dei dati e la cronica mancanza di competenze specialistiche. 

Superare le sfide nell’adozione dell’IA generativa 

I benefici apportati dell’IA generativa sono chiari, ma quali ostacoli incontrano più spesso le organizzazioni quando integrano questa tecnologia nei framework ITSM? 

• Privacy e sicurezza dei dati: garantire la conformità alle normative sui dati è fondamentale in quanto i sistemi di intelligenza artificiale elaborano informazioni sensibili. 
• Mancanza di competenze: i team devono essere formati per gestire e ottimizzare i sistemi di IA generativa, il che richiede un investimento importante nell’aggiornamento continuo delle competenze. 
• Complessità di integrazione: allineare il livello di AI Gen con i sistemi legacy può essere impegnativo e in ogni caso richiede solide strategie di integrazione. 
• Considerazioni sui costi: gli elevati investimenti iniziali in strumenti e infrastrutture possono scoraggiare le organizzazioni con budget limitati.  

Nonostante queste sfide, il valore a lungo termine che deriva dall’integrare AI Gen nell’ITSM (efficienza migliorata, costi ridotti e qualità del servizio superiore) giustifica impegno e investimento.  

Evolvendosi, le capacità di questa tecnologia non faranno che espandersi, rendendo l’AI generativa una risorsa indispensabile per qualsiasi strategia ITSM. 

Conclusione 

Consentendo ai sistemi di analizzare i dati, identificare modelli e creare soluzioni innovative, AI Gen consente ai team IT di andare oltre la risoluzione reattiva dei problemi per sviluppare invece strategie proattive, predittive e adattive, migliorando  ogni aspetto dell’ITSM.  

EV Pulse AI di EasyVista è l’esempio perfetto di come l’IA generativa possa essere applicata per trasformare le pratiche ITSM, offrendo strumenti più intelligenti ed efficienti per soddisfare le esigenze di ambienti IT moderni. 

EasyVista si impegna da anni nel potenziare i team IT con strumenti più flessibili, capaci di creare un impatto positivo e immediatamente misurabile. All’interno di questa visione improntata alla customer centricity nasce EV Pulse AI, una vera e propria pietra miliare della visione tecnologica di EasyVista. 

EV Pulse AI affronta le complesse sfide IT odierne con agenti di supporto virtuali, categorizzazione intelligente degli incidenti e analisi dei rischi e delle cause profonde basate sull’intelligenza artificiale. Queste nuove funzionalità consentono ai team IT di collaborare in modo efficiente e prendere decisioni basate sui dati, guidando la produttività e l’agilità in ambienti IT complessi e dinamici. 

FAQs 

1. Qual è il ruolo dell’IA generativa nell’ITSM? 
L’IA generativa (AI Gen) trasforma l’ITSM operando un passaggio strategico da approccio reattivo a proattivo. Genera soluzioni innovative, automatizza attività ripetitive e fornisce analisi predittive, migliorando efficienza e qualità del servizio. 

2. In che modo l’AI Gen migliora la gestione dei ticket? 
L’AI Gen categorizza automaticamente i ticket, assegna priorità basandosi su dati e sentiment analysis, e rileva problemi ricorrenti. Questo riduce i tempi di inattività e garantisce che i problemi critici siano affrontati tempestivamente. 
 
3. Quali sono i vantaggi principali dell’integrazione di AI Gen nell’ITSM? 
L’IA generativa migliora il processo decisionale grazie a dati in tempo reale, automatizza su larga scala, prevede incidenti e può assicurare risposte rapide tramite virtual agent, aumentando la soddisfazione degli utenti finali. 
 
4. Quali sfide devono affrontare le organizzazioni nell’adozione di AI Gen? 
Le principali difficoltà includono l’integrazione con i sistemi legacy complessi, la protezione dei dati sensibili, la formazione del personale e i costi iniziali. Tuttavia, i benefici a lungo termine compensano ampiamente l’impegno nell’affrontare queste sfide.