I campi in cui l’intelligenza artificiale sta innescando una rivoluzione senza precedenti sono moltissimi e diversi tra loro. Ci sono quelli più vasti e generali; e ci sono quelli più precisi e circoscritti.
In questo articolo ci concentreremo su uno di questi ultimi, molto specifico, ma anche estremamente delicato.
Ci riferiamo alla gestione degli SLA (Service Level Agreement), gli accordi formali tra provider e cliente in cui si definiscono tempi, qualità e modalità di erogazione di un determinato servizio IT. Sono strumenti fondamentali per assicurare che le aspettative siano chiare e che vi siano metriche concrete con cui misurare le performance. Un buon Service Level Agreement, insomma, è alla base di un rapporto di fiducia tra cliente e provider IT.
E ora veniamo subito al punto.
I tradizionali SLA si basano su metriche storiche e soglie statiche. Sono, in un certo senso, un patto sul passato. Oggi però, grazie all’intelligenza artificiale e al machine learning, ci si può spingere oltre. Possiamo, infatti, parlare di Predictive SLA, accordi che “imparano” e che possono segnalare quando un SLA rischia di essere violato, prevenendo il disservizio prima che si verifichi, con vantaggi per tutte le parti coinvolte.
Che cosa sono i Predictive SLA?
Come abbiamo accennato, i Predictive SLA sono Service Level Agreement evoluti, in grado di anticipare il rischio di violazione delle soglie di servizio attraverso algoritmi intelligenti.
Non si limitano a notificare un problema una volta che si è verificato, ma offrono alert anticipati basati su analisi storiche, comportamenti ricorrenti e pattern complessi; il tutto su misura delle singole situazioni e dei singoli contesti.
Come lo fanno?
Sfruttando, appunto, sistemi di Intelligenza Artificiale.
Prima di questa svolta, i team IT si limitavano a monitorare i tempi, controllare le scadenze, verificare se le soglie definite erano state superate e, in caso di violazione, si attivavano. Era un modello che funzionava, ma che lasciava ampio spazio all’errore umano e, soprattutto, non permetteva alcun tipo di anticipo o prevenzione.
Con i Predictive SLA tutto questo viene superato.
Attenzione!
Non è solo una questione di efficienza e di continuità operativa. L’implementazione dei Predictive SLA porta con sé un gran numero di benefici, sia diretti che indiretti, su cui ci concentriamo nel prossimo paragrafo.
I benefici dei Predictive SLA
I benefici dei Predictive SLA sono molti e intrecciati tra loro. Ci sono quelli immediati, in grado di incidere direttamente sulle performance operative; e poi ci sono quelli meno immediati, che agiscono sul medio-lungo termine e che hanno un ruolo fondamentale nella maturità strategica della company.
Nell’elenco qui di seguito prendiamo in considerazione entrambi questi versanti.
1) Riduzione delle violazioni SLA.
Partiamo dalle basi. Grazie alla previsione anticipata del rischio, le azioni correttive possono essere avviate tempestivamente, riducendo drasticamente il numero di SLA non rispettati.
2) Riduzione dei costi (nascosti e non).
Un punto che si collega direttamente a quello appena individuato. Meno SLA violati significa meno penali contrattuali, meno rework, meno stress e una gestione più serena e sostenibile dell’intero ciclo di vita del servizio.
3) Gestione dei colli di bottiglia e dei picchi di attività.
A proposito di gestione più serena: l’analisi predittiva permette di anticipare i punti critici nei workflow, offrendo la possibilità di intervenire con ottimizzazioni mirate prima che la situazione diventi critica. Nei momenti di maggiore affluenza (per esempio in fase di roll-out software o aggiornamenti critici) i Predictive SLA aiutano a distribuire le forze in modo ottimale.
4) Supporto alla compliance
Nei settori regolamentati, il rispetto predittivo degli SLA rappresenta un alleato fondamentale per la conformità normativa e la tracciabilità delle azioni intraprese. Un punto intuitivo e decisivo.
5) Migliore allocazione delle risorse IT
Veniamo dunque a un orizzonte di medio-lungo termine.
L’implementazione dei Predictive SLA consente una pianificazione più efficiente dei carichi di lavoro. In questo modo i team non sono costretti a rincorrere sempre l’emergenza e possono veicolare le loro energie su compiti a maggior valore aggiunto.
6) Aumento della soddisfazione degli utenti.
Implementare i Predictive SLA, insomma, migliora la qualità del lavoro su tutti i fronti. E quando la qualità della Employee Experience migliora, a risentirne positivamente è anche la Customer Experience.
Un circolo virtuoso su cui si basano molte sfide del mercato attuale.
Il ruolo dell’AI nella gestione predittiva
Dunque, se fino a ieri la gestione degli SLA seguiva una logica puramente reattiva, con l’introduzione dei Predictive SLAs, tutto cambia.
Non si aspetta più il problema per intervenire: lo si anticipa.
I dati storici, l’analisi in tempo reale e i modelli di machine learning permettono di valutare ogni ticket, ogni richiesta, ogni flusso, per capire se esiste un rischio concreto di sforare i tempi previsti. E se quel rischio viene individuato, si agisce subito.
L’AI in ITSM (Artificial Intelligence in IT Service Management) è il vero motore di questa svolta.
Ma in che modo l’AI alimenta i Predictive SLA?
Senza entrare in un eccesso di tecnicismi, lo vediamo qui di seguito.
1. Machine Learning e analisi dei pattern
Grazie all’apprendimento automatico, i sistemi AI analizzano migliaia di ticket risolti e sono in grado di identificare i pattern comuni nei casi di successo e insuccesso.
Possono, ad esempio, notare che il 70% dei ticket di una determinata categoria supera gli SLA ogni lunedì mattina, quando il carico di richieste è più elevato.
A quel punto si possono prendere decisioni strategiche – con il giusto anticipo – per prevenire il problema.
2. Analisi in tempo reale
Non si tratta solo di dati storici. Gli algoritmi AI lavorano anche in tempo reale, monitorando parametri chiave (tempo di risposta, stato di assegnazione, carico di lavoro dei tecnici, etc.) e calcolando la probabilità di successo o violazione di ogni singolo ticket SLA-based.
3. Automazione delle azioni correttive
Dall’analisi all’azione. Se viene rilevato un rischio elevato, la piattaforma può innescare workflow automatizzati.
Qualche esempio?
Riassegnazione del ticket, escalation, attivazione di un chatbot di supporto, modifica dinamica della priorità, e molto altro ancora.
In ultima analisi, l’integrazione tra AI e ITSM non si limita a ottimizzare, ma abilita una gestione predittiva e proattiva di tutta l’infrastruttura IT.
Sfide e prerequisiti per l’implementazione dei Predictive SLA
Non nascondiamoci. Adottare i Predictive SLA non è semplicemente una questione di attivare una nuova funzionalità nella propria piattaforma ITSM.
È, piuttosto, un cambiamento culturale, tecnologico e organizzativo che richiede un certo livello di maturità digitale e, soprattutto, una visione strategica di lungo periodo.
La prima e più evidente delle sfide riguarda i dati.
Senza una base solida di dati storici affidabili, strutturati e aggiornati, qualsiasi modello predittivo rischia di generare falsi positivi, allarmi inutili o – peggio ancora – mancare completamente il bersaglio.
I Predictive SLA si basano su ciò che è accaduto in passato per anticipare ciò che potrebbe accadere in futuro. Ma perché questa previsione sia davvero utile, servono dati puliti, ben etichettati e contestualizzati. Non solo numeri, ma storie complete: di richieste, incidenti, workflow, contesti e comportamenti ricorrenti.
Poi c’è il tema tecnologico, che riguarda la scelta e l’integrazione delle piattaforme.
Un sistema ITSM tradizionale, da solo, non basta: servono strumenti evoluti, capaci di incorporare l’AI nei processi di gestione degli SLA. Ed è proprio qui che entrano in gioco soluzioni come EV Service Manager di EasyVista, progettate per offrire capacità predittive avanzate senza necessità di rivoluzioni infrastrutturali. Grazie a queste tecnologie, i team IT possono integrare AI e automazione direttamente nei flussi operativi quotidiani.
Un altro aspetto critico è legato alle competenze interne.
La transizione verso i Predictive SLA richiede figure con un mindset data-driven, capaci di leggere e interpretare i segnali deboli che emergono dai dati, ma anche di progettare e supervisionare logiche predittive complesse. Non serve (necessariamente) avere in casa un team di data scientist, ma è fondamentale che chi lavora su questi sistemi comprenda le logiche dell’analisi predittiva, le potenzialità dell’automazione e le dinamiche operative dell’ITSM. Tradotto: si tratta di mettere in pista programmi di formazione continua.
Infine, qualcosa che riguarda da sempre qualsiasi tipo di innovazione.
Implementare Predictive SLA significa anche rivedere alcuni processi consolidati e accettare un nuovo paradigma operativo.
Talvolta non è semplice, lo sappiamo. Ma rifiutare il cambiamento è il modo più sicuro per restare indietro nelle sfide del presente e del futuro.
Conclusione: dal controllo al vantaggio competitivo
I Predictive SLA non sono solo una nuova funzionalità da attivare: rappresentano una nuova visione del servizio IT. Una visione che si sposta dal controllo del danno alla prevenzione intelligente, dalla rigidità alla flessibilità adattiva, dall’analisi post-evento alla previsione real-time.
In uno scenario dove l’AI in ITSM diventa sempre più centrale, scommettere oggi su strumenti predittivi significa trasformare gli SLA da vincolo a leva strategica.
Il futuro non è solo prevedibile. È anche prevenibile.
FAQ
Qual è la differenza tra SLA tradizionale e Predictive SLA?
Il primo monitora metriche statiche e avvisa dopo una violazione; il secondo anticipa i rischi e attiva azioni correttive proattive.
Quali sono i principali benefici dei Predictive SLA?
Meno violazioni SLA, maggiore efficienza dei team IT, migliore esperienza utente, governance proattiva e decisioni più rapide.
Tutti possono adottare i Predictive SLA?
Sì, ma è fondamentale avere una base di dati storici di qualità, i giusti strumenti ITSM e una preparazione adeguata dei team IT.