Una panoramica sul Service Request Management
Il Service Request Management è una componente cruciale dell’ITSM, che comprende i processi e gli strumenti utilizzati per gestire le richieste degli utenti dei più diversi tipi.
Possiamo vederla come una porta d’accesso attraverso la quale dipendenti, clienti e altri stakeholder interagiscono con i servizi IT della company. Dunque, risulta fondamentale sia per la produttività che per la soddisfazione degli utenti.
Ci siamo concentrati in maniera approfondita su questo tema nel nostro articolo del nostro blog, Che cos’è il Service Request Management?, a cui vi rimandiamo.
Ora vogliamo fare un ulteriore passo in avanti e stringere il cerchio attorno a un argomento decisivo per il futuro (ma anche già per il presente): l’utilizzo dell’AI e dei sistemi di Service Automation per l’ottimizzazione di questi processi.
L’importanza dell’efficienza e della precisione nel Service Request Management
In un contesto aziendale sempre più dinamico, la capacità di gestire rapidamente e con precisione le richieste di servizio è fondamentale da più punti di vista.
I principali? Evitare interruzioni nelle operazioni e garantire la soddisfazione degli utenti.
E i due versanti sono intimamente collegati.
I ritardi nella risoluzione delle richieste, infatti, possono portare a una diminuzione della produttività, un aumento dei costi e, in ultima analisi, a una riduzione della fiducia degli utenti nei confronti della company.
Diciamolo chiaramente: migliorare l’efficienza e la precisione del Service Request Management è una necessità strategica cruciale per mantenere la competitività.
AI e automazione nel contesto dell’ITSM
Definizione e concetti chiave
L’intelligenza artificiale (AI) e l’automazione sono la frontiera dell’innovazione tecnologica in un numero sempre più grandi di ambiti e applicazioni.
Naturalmente, il Service Request Management non fa eccezione, anzi…
Qui di seguito andiamo subito nel concreto e isoliamo tre tecnologie già oggi irrinunciabili nel contesto del’ITSM.
Tecnologie chiave utilizzate (AI, Machine Learning, Robotic Process Automation)
Intelligenza artificiale
AI: una parola sulla bocca di tutti e una tecnologia che sta già cambiando le nostre vite e i nostri lavori.
Nel contesto della gestione dei servizi IT, l’AI può essere utilizzata per analizzare grandi volumi di dati, automatizzare processi complessi e offrire risposte personalizzate agli utenti.
Insomma: è qualcosa di decisivo per tutto l’arco dei processi IT di un’azienda contemporanea.
Machine learning
Il machine learning può essere visto come un sotto-insieme dell’AI, che consente ai sistemi di “imparare” dai dati passati, per migliorare le performance nel futuro, in un’escalation di miglioramento continuo. Nell’ambito del Service Request Management, il Machine Learning è particolarmente utile nella categorizzazione automatica dei ticket e nel triage delle richieste: può infatti identificare dei pattern e suggerire soluzioni ottimali.
Robotic Process Automation
Con RPA si intende l’utilizzo di software robotici per automatizzare compiti ripetitivi e basati su regole fisse, come l’inserimento di dati o l’instradamento di richieste. Tutto si velocizza, il carico di lavoro manuale si riduce drasticamente, così come vengono minimizzati gli errori.
I benefici dell’AI e dell’automazione nel Service Request Management
L’integrazione dell’AI e del Service Automation nel Service Request Management offre una serie di vantaggi significativi, tutti decisivi e tra loro correlati. Li vediamo in maniera sintetica qui di seguito.
Aumento dell’efficienza e della velocità
Automatizzare il processo di gestione delle richieste significa poter rispondere e risolvere i problemi degli utenti molto più rapidamente rispetto ai metodi tradizionali. Tradotto: migliora la produttività del team IT e, contemporaneamente, si riduce i tempi di attesa per gli utenti finali.
Riduzione degli errori umani
Con l’automazione dei processi chiave, il rischio di errori umani si riduce notevolmente. Le tecnologie AI possono analizzare e interpretare le richieste con precisione, assicurando che vengano seguite le procedure corrette e che le informazioni vengano gestite nella maniera più adatta e sicura.
Risparmi economici
La maggiore efficienza operativa e la riduzione degli errori comportano una significativa riduzione dei costi operativi. Le aziende possono gestire un volume maggiore di richieste con lo stesso numero di risorse, migliorando, dunque, il ritorno sull’investimento (ROI).
Miglioramento dell’esperienza utente
Strumenti che sfruttano i migliori sistemi di AI come i portali self-service intelligenti offrono agli utenti un’esperienza più fluida e personalizzata, aumentando la loro soddisfazione complessiva.
Un esempio? EV Self Help di EasyVista, che integra l’intelligenza artificiale per fornire soluzioni rapide e personalizzate alle richieste degli utenti.
Caratteristiche chiave dei Service Request Management Tools basati su AI
Ed ora veniamo alle caratteristiche chiave dei Service Request Management Tools basati su AI. Sempre con un elenco schematico, qui di seguito.
Automazione dell’instradamento e dell’assegnazione delle richieste
Un sistema AI efficiente può analizzare automaticamente il contenuto delle richieste e assegnarle al team o alla persona più adatta, riducendo il tempo necessario per l’instradamento e migliorando la velocità di risoluzione.
EV Service Manager di EasyVista, ad esempio, utilizza queste funzionalità per ottimizzare l’allocazione delle risorse.
Categorizzazione e prioritizzazione intelligente dei ticket
Come già accennato, gli algoritmi di machine learning possono categorizzare i ticket in base a criteri come urgenza, impatto e similarità con casi precedenti, garantendo che le richieste più critiche vengano gestite per prime.
Portali self-service potenziati dall’AI
Questi portali utilizzano l’AI per guidare gli utenti nella risoluzione dei loro problemi, suggerendo soluzioni pertinenti basate su knowledge base e dati storici. Tutto ciò riduce il volume di richieste che richiedono l’intervento diretto del team IT.
Il già citato EV Self Help è un esempio di questo tipo di portale, che offre risposte rapide e automatizzate alle richieste comuni.
Analisi predittiva per la gestione proattiva
Gli strumenti di analisi predittiva aiutano a identificare potenziali problemi prima che si verifichino, consentendo al team IT di intervenire proattivamente e prevenire interruzioni di servizio.
È l’antica saggezza del “prevenire è meglio di curare”.
Implementare AI e automazione nel Service Request Management
Per implementare con successo AI e Service automation nella gestione delle richieste di servizio è necessario seguire alcuni passaggi chiave, con un’importante attenzione alle specificità della propria company.
Eccoli qui di seguito.
Valutare i processi attuali e identificare le opportunità di automazione
Prima di introdurre nuove tecnologie nei propri processi di lavoro, è fondamentale esaminare i processi già esistenti per identificare aree in cui l’automazione può avere il maggiore impatto.
Integrare AI e automazione con i sistemi ITSM esistenti
Dopo l’analisi, ecco il momento della messa in opera.
Per garantire una transizione fluida, è essenziale che le nuove soluzioni si integrino perfettamente con gli strumenti e i processi ITSM già in uso, senza stravolgimenti repentini e senza causare interruzioni di servizio.
Formare e coinvolgere il personale IT
Ogni innovazione è sempre una questione sia di tecnologie che di mentalità e di persone.
L’introduzione di sistemi di AI e Service automation richiede una formazione adeguata del personale per assicurarsi che possano essere sfruttate al meglio le nuove funzionalità. Un coinvolgimento fin dalle fasi iniziali della transizione, inoltre, riduce l’istintiva e naturale resistenza al cambiamento.
Sfide e soluzioni
Superare la resistenza al cambiamento
L’abbiamo già sottolineato sopra, le fasi di cambiamento sono sempre delicate, sia per le singole persone che per le organizzazioni (a maggior ragione).
Come superare questa sfida? Con la condivisione e il coinvolgimento.
Dunque, comunicando chiaramente i benefici dell’AI e del Service Automation, offrendo una formazione continua, sottolineando i risultati effettivamente raggiunti con l’implementazione.
Garantire la sicurezza e la privacy dei dati
Con l’aumento dell’automazione e dello sfruttamento dell’AI, la sicurezza dei dati diventa una priorità assoluta. Implementare misure di sicurezza solide e conformi alle normative è essenziale per proteggere le informazioni sensibili.
Anche per questo è fondamentale appoggiarsi a provider di Service Request Management tools affidabili e che vi possano affiancare anche su questi versanti.
Gestire le complessità dell’integrazione
L’integrazione di nuove tecnologie con i sistemi esistenti può essere complessa. Per mitigare questo rischio, è utile lavorare con partner tecnologici esperti e pianificare attentamente ogni fase del progetto, seguendo gli step che abbiamo già fatto emergere sopra.
Best practice per ottimizzare il Service Request Management
Rivedere e ottimizzare regolarmente i flussi di lavoro automatizzati
Anche i processi automatizzati necessitano di continui aggiornamenti. Monitorare e ottimizzare regolarmente i flussi di lavoro assicura che rimangano efficienti e allineati agli obiettivi aziendali. La vera svolta digitale è quella del miglioramento continuo.
Promuovere una cultura di miglioramento continuo
Il miglioramento continuo non è solo quello garantito dalle migliori soluzioni tecnologiche. È anche e soprattutto una mentalità che deve circolare costantemente all’interno della company, a tutti i livelli.
Collaborare con gli stakeholder per un’integrazione fluida
Coinvolgere tutti gli stakeholder chiave nel processo di implementazione aiuta a garantire che le nuove soluzioni siano accettate e utilizzate efficacemente, vincendo l’istintiva resistenza al cambiamento su cui ci siamo già soffermati.
Rimanere aggiornati sulle tendenze e innovazioni del settore
Il mondo dell’ITSM è in continua evoluzione. Tenersi aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie assicura che l’azienda rimanga all’avanguardia è imprescindibile, fa parte di un cambio di mentalità e di paradigma alla base del business contemporaneo.
Conclusioni
L’introduzione di Service Request Management tools basati su AI e automazione rappresenta un passo avanti strategico e decisivo per le company che vogliono migliorare l’efficienza operativa, ridurre i costi e offrire un’esperienza utente superiore. Tutto in una volta sola.
Certo, ci sono delle sfide da affrontare, ma i benefici a lungo termine superano di gran lunga gli ostacoli iniziali…e, cosa ancor più importante, si tratta di benefici che ricadono su tutti i livelli dell’organizzazione, fino all’utente finale.
FAQ
Come può l’AI migliorare la gestione delle richieste di servizio?
L’AI può automatizzare le attività ripetitive associate alla gestione delle richieste di servizio, come la categorizzazione delle richieste, l’instradamento automatico al team più appropriato e la formulazione di risposte istantanee alle domande comuni tramite chatbot.
Quali sono i principali vantaggi dell’automazione nella gestione delle richieste di servizio?
Si riducono i tempi di risposta, si minimizzano gli errori umani, si rinforza la sicurezza e la privacy dei dati. In breve: si migliora l’esperienza del cliente.
Quali prodotti di EasyVista supportano l’automazione nella gestione delle richieste di servizio?
EasyVista offre proddoti come EV Service Manager, che integra AI e Service automation nei processi di gestione delle richieste; e EV Reach, che facilita il supporto remoto. Sono strumenti progettati per ottimizzare il workflow e migliorare la soddisfazione degli utenti.
