La personalizzazione è una delle grandi frontiere della tecnologia. Una frontiera che si sposta ogni giorno un po’ più in là.
Le sue radici affondano in decenni di evoluzione digitale. Dalle prime esperienze utente configurabili, ai sistemi di raccomandazione dei colossi dell’e-commerce, fino agli algoritmi predittivi nel settore sanitario, bancario, dei media: l’idea della “persona al centro” è stata, è e sarà una delle leve più potenti dell’innovazione.
Un lungo percorso, che oggi si trova di fronte a un punto di svolta che, per molti versi, non ha precedenti: quello dell’integrazione con i modelli di Intelligenza Artificiale. E ci riferiamo, in particolare, ai Large Language Models (LLM).
Grazie agli LLM la personalizzazione si spinga davvero a un nuovo livello: quello della conversazione naturale, del contesto dinamico, della comprensione semantica.
Nel contesto del service portal, tutto questo significa ridefinire radicalmente l’esperienza degli utenti. Non più un luogo statico dove si cercano risposte preconfezionate, ma un ambiente vivo, dialogico, capace di ascoltare, comprendere, proporre, agire. Un’interfaccia che diventa alleato, consulente, facilitatore.
Qui di seguito vediamo come.
Il Service Portal AI: da repository statico a hub intelligente
Il service portal, dunque, è un punto di contatto fondamentale tra persone e tecnologia: da qui si inviano richieste di supporto, si consultano risorse, si avviano processi.
Per anni, però, questo strumento è rimasto un catalogo digitale piuttosto statico: utile, sì, ma spesso rigido e impersonale. Un’interfaccia con la stessa esperienza per tutti gli utenti, le stesse categorie, gli stessi percorsi predefiniti, indipendentemente da chi fosse l’interlocutore e da quale fossero i suoi bisogni specifici, le sue esigenze, le sue caratteristiche, le sue interazioni pregresse.
Con l’introduzione dell’AI – e in particolare dei Large Language Models (LLM) – tutto questo sta cambiando a un ritmo molto rapido.
I service portal AI diventano, infatti, sempre più simili a dei veri e propri “congierce digitali”, in grado di:
- “comprendere” il linguaggio naturale degli utenti;
- anticipare i bisogni in base al contesto;
- proporre risposte e azioni personalizzate;
- apprendere nel tempo dalle interazioni precedenti, innescando un processo di auto-miglioramento continuo e di personalizzazione sempre più chirurgica e mirata (nel caso di sistemi a feedback persistente).
Insomma, l’impatto dei service portal AI sul personalized IT support è dirompente. E siamo solo all’inizio di questa svolta, i cui frutti più maturi sono ancora tutti da cogliere.
Il ruolo dei LLM: molto più che chatbot
Sgombriamo il campo da un possibile fraintendimento. Un service portal AI non è la semplice evoluzione di un chatbot.
Un LLM ben integrato nel portale diventa infatti:
- Un motore di personalizzazione continuo e scalabile: capace di adattarsi nel tempo ai comportamenti, alle preferenze e ai pattern d’uso degli utenti, offrendo un’esperienza sempre più su misura man mano che il sistema “impara” da ogni interazione. In un ecosistema che richiede grandissima elasticità e adattabilità, come quello attuale, tutto ciò è davvero fondamentale.
- Un interprete intelligente tra l’utente e i servizi IT: in grado di tradurre richieste formulate in linguaggio naturale in azioni concrete, instradando le richieste verso i servizi giusti, evitando incomprensioni e riducendo tempi di attesa;
- Un consigliere proattivo, che aiuta l’utente anche quando non sa esattamente cosa chiedere: suggerendo soluzioni, anticipando i problemi, segnalando funzionalità utili basate sul contesto e sul comportamento pregresso.
In breve: a differenza dei motori di ricerca tradizionali e dei chatbot, gli LLM permettono di mantenere il contesto, comprendere sfumature linguistiche e apprendere preferenze individuali. In pratica, rendono l’interazione con il portale più simile a una reale conversazione umana.
Facciamo un esempio, per tradurre in maniera molto pratica che cosa succede con un service portal AI e con il passaggio al personalized IT support.
Immaginiamo di avere un problema con una stampante in ufficio. Dunque scriviamo: “Non riesco a stampare dal portatile dell’ufficio”. Il sistema, invece di restituire articoli generici su problemi di stampa, propone direttamente le soluzioni più adatte al dispositivo specifico, al modello di stampante e al contesto di rete in cui si trova quell’utente.
Service portal AI – come funziona, alcune applicazioni possibili
Dopo aver visto in che modo i LLM stanno trasformando radicalmente il concetto stesso di service portal portandolo verso un nuovo livello di personalized IT support, è il momento di passare dal “perché” al “come”.
Vediamo, dunque, quattro esempi concreti, alcune applicazioni già possibili – e in parte già in produzione – che mostrano l’impatto della personalizzazione nel service portal grazie all’integrazione degli LLM.
1. Home page dinamica
Innanzitutto, la schermata iniziale del portale non è più uguale per tutti. Cambia in base al ruolo dell’utente, alle sue caratteristiche, alla cronologia delle richieste precedenti, alla stagionalità o agli incidenti ricorrenti del periodo. Questo è il punto di partenza basilare di un personalized IT support.
2. Risposte contestualizzate
Non solo FAQ statiche. Il sistema risponde in linguaggio naturale, tiene conto dei ticket aperti, dei dispositivi utilizzati e dello storico delle interazioni. Insomma, si passa a una vera e propria conversazione.
3. Raccomandazioni proattive
Qui si annida il passaggio dalla pura richiesta di supporto all’azione concreta. Dal reperimento di informazione alla vera e propria risoluzione di problemi. Di nuovo, facciamo un esempio pratico: se un utente ha avuto un problema con una VPN, il sistema potrebbe proporre un controllo automatico di rete o suggerire il passaggio a una nuova configurazione più stabile.
4. Form auto-compilati
Un altro punto chiave, quando si parla del passaggio dal supporto alla risoluzione dei problemi. I moduli per aprire ticket vengono precompilati con le informazioni note, riducendo drasticamente i tempi di interazione e migliorando la qualità delle richieste.
I benefici tangibili per utenti e team IT
Quella dei service portal AI è una svolta cruciale. Da quanto abbiamo sottolineato finora emerge con chiarezza che i benefici di questo cambio di paradigma sono molti e intrecciati tra loro.
Benefici che impattano su tutti i fronti aziendali e, di conseguenza, anche sugli utenti e sui clienti finali.
Dal lato degli utenti, l’esperienza diventa più fluida, naturale e pertinente. Le risposte arrivano in modo più rapido e sono più contestualizzate, riducendo la frustrazione tipica delle interazioni standardizzate. Questo porta a una maggiore soddisfazione generale e a una percezione del supporto IT come realmente utile e vicino alle proprie esigenze.
Dall’altro lato, per i team IT, il cambiamento è altrettanto profondo. Automatizzando le risposte alle richieste più frequenti e standardizzabili, i LLM liberano tempo prezioso per attività a maggior valore strategico. Le interazioni diventano più chiare fin dall’inizio – grazie a ticket meglio compilati e più comprensibili – e l’analisi delle conversazioni consente di individuare pattern ricorrenti, potenziali vulnerabilità e aree di miglioramento.
In sintesi: la user experience migliora, aumenta l’efficienza operativa e si ottiene un ritorno sull’investimento più concreto e misurabile.
Un circolo virtuoso che fa un’enorme differenza.
Data governance e interoperabilità: due pilastri imprescindibili per i Service portal AI
Abbiamo visto come l’integrazione tra LLM e service portal porti benefici concreti e misurabili sia per gli utenti che per i team IT, innescando un circolo virtuoso. Tuttavia, per fare in modo che queste trasformazioni siano davvero sostenibili, servono basi solide su cui costruire.
La potenza dei LLM e dei portali AI-based, infatti, va di pari passo con due elementi fondamentali:
1. Governance dei dati
Per garantire personalizzazioni efficaci e sicure, i dati devono essere gestiti con estrema cura. Le piattaforme più avanzate – come quelle di EasyVista – implementano:
- controlli granulati sugli accessi;
- tracciamento delle interazioni;
- protezione dei dati sensibili;
- conformità con normative come GDPR, HIPAA e ISO/IEC 27001.
Un service portal intelligente non può essere tale, insomma, se non è anche trasparente, auditabile e rispettoso della privacy. ice portal cannot be such, in short, if it is not also transparent, auditable, and respectful of privacy.
2. Integrazione con l’ecosistema ITSM
Un altro aspetto essenziale è l’interoperabilità. Il portale AI-based deve integrarsi con:
- sistemi di IT Asset Management;
- strumenti di monitoring e observability (si veda, ad esempio, EV Observe);
- motori di orchestrazione IT (come EV Orchestrate);
- soluzioni di automazione degli incidenti e delle richieste.
Solo in questo modo il valore generato dall’intelligenza artificiale può propagarsi in tutta l’infrastruttura IT, contribuendo a una vera ottimizzazione end-to-end.
Conclusione: il Service Portal AI non è più un luogo, è un’esperienza
Nel nuovo paradigma dell’ITSM, il service portal non è più una semplice piattaforma, ma un canale esperienziale. L’adozione di LLM e tecnologie AI lo trasforma in un assistente personale, sempre più preciso, empatico e proattivo.
È una rivoluzione che si misura nei secondi risparmiati, nei ticket evitati, nella soddisfazione percepita. E come tutte le rivoluzioni ben riuscite, una volta adottata, non si torna più indietro.
FAQ
Cos’è un LLM e perché è utile in un service portal?
Un LLM (Large Language Model) è un modello di intelligenza artificiale addestrato a comprendere e generare linguaggio naturale. Integrato in un service portal, permette di personalizzare l’interazione, migliorare la precisione delle risposte e ridurre il tempo di risoluzione dei problemi.
Cosa cambia per i team IT?
Diminuisce il carico di lavoro manuale, aumenta la qualità delle interazioni e si libera tempo per attività a maggior valore.
È possibile integrare un portale AI con altri strumenti ITSM?
Assolutamente sì. Le soluzioni più avanzate – come quelle offerte da EasyVista – prevedono API, connettori e orchestratori nativi per garantire un’integrazione fluida con strumenti di ITAM, monitoring, automazione e sicurezza.