A Gestão de Serviços de IT (ITSM) constitui a espinha dorsal de operações de IT eficientes, garantindo o bom funcionamento dos sistemas e a resolução atempada de incidentes. É exatamente nesse contexto que a inteligência artificial generativa (GenAI) está a emergir como um dos principais motores de transformação.

O futuro está ao nosso alcance – um futuro em que uma ferramenta de ITSM, alimentada por AI, consegue resolver problemas antes mesmo que os utilizadores os percebam. Um futuro em que se torna possível gerar automaticamente conteúdos a partir da base de conhecimento para encontrar soluções personalizadas para problemas específicos.

Vamos explorar alguns exemplos concretos deste potencial largamente inexplorado.

Uma organização que utilize a GenAI pode identificar prontamente problemas recorrentes de uma atualização de software, desenvolver proativamente um patch e informar os utilizadores antes de ocorrerem interrupções.

Em vez de categorizar e priorizar tickets manualmente, automatiza essas tarefas com precisão incomparável, garantindo que problemas críticos sejam tratados primeiro.

Estes exemplos destacam a transição de estratégias reativas para proativas no ITSM, uma mudança estrutural. De fato, a inteligência artificial generativa está a redefinir os padrões de excelência na gestão de serviços.

Introdução à Inteligência Artificial Generativa no ITSM

Ao contrário dos modelos tradicionais de AI projetados para análises de dados, previsões, classificações ou recomendações, os modelos generativos podem criar resultados totalmente originais.

As ferramentas baseadas em GenAI aprendem a identificar e interpretar padrões nos seus conjuntos de dados de formação, utilizando esta compreensão para gerar artefactos realistas e contextualmente informados.

Esta capacidade de produzir soluções inovadoras é particularmente valiosa na Gestão de Serviços de IT (ITSM). Tradicionalmente, o ITSM tem-se baseado em fluxos de trabalho estruturados, processos predefinidos e ações manuais.

O surgimento da AI generativa introduz sistemas dinâmicos e inteligentes capazes de aprender, adaptar-se e inovar autonomamente dentro dos ambientes de IT. Utilizando modelos generativos, as plataformas de ITSM podem passar de operações de rotina para processos inovadores e adaptativos.

A GenAI aproveita a aprendizagem profunda e o processamento de linguagem natural (NLP) para interpretar conjuntos de dados complexos, permitindo que as equipas de IT respondam com mais rapidez e precisão a uma variedade de solicitações e questões.

Desta forma, as plataformas de ITSM conseguem prever incidentes, analisar padrões e automatizar resoluções. A integração da GenAI permite que as organizações melhorem as suas estruturas de ITSM, reduzam custos operacionais e aumentem a satisfação dos utilizadores.

Principais Benefícios para Operações de ITSM

Uma pesquisa recente da Gartner revela que a AI generativa é atualmente a solução de AI mais implementada nas organizações. Ultrapassa outros métodos, como técnicas gráficas, algoritmos de otimização, sistemas baseados em regras e outros tipos de aprendizagem automática.

Incorporar a GenAI nas aplicações existentes parece ser a melhor maneira de atender aos casos de utilização de AI generativa, com 34% dos entrevistados a identificarem-na como principal método de utilização. Este método é mais comum do que opções como personalização rápida de modelos (25%), o ajuste fino de modelos personalizados (21%) ou a utilização de ferramentas GenAI autónomas, como o ChatGPT ou o Gemini (19%).

De fato, a AI generativa atua como um catalisador para a expansão da AI nas empresas. A implementação da GenAI no ITSM oferece inúmeros benefícios que vão além da eficiência operacional:

• Melhoria no processo de tomada de decisão: A GenAI fornece informações em tempo real, permitindo que as equipas tomem decisões baseadas em dados.
• Experiências de utilizador melhoradas: Os chatbots baseados em NLP garantem resoluções mais rápidas e precisas, reduzindo a frustração dos utilizadores finais.
• Automação em grande escala: As atividades de rotina, como a classificação, a definição de prioridades e o escalonamento de tickets, podem ser automatizadas, liberando recursos humanos para iniciativas mais estratégicas.
• Resolução proativa de problemas: Ao identificar padrões nos dados históricos, GenAI pode prever e mitigar riscos antes que estes se transformem em problemas significativos.

Além disso, a AI generativa também promove a inovação no ITSM, uma vez que os seus algoritmos adaptativos aperfeiçoam continuamente os processos com base nas interações do mundo real.

Casos de Utilização da AI Generativa na Gestão de Serviços

Nos ambientes de IT modernos, as organizações enfrentam desafios como elevados volumes de tickets, tempos prolongados de resolução e qualidade de suporte inconsistente.

Ao incorporar uma camada de AI generativa nas plataformas ITSM, é possível abordar cada um desses pontos críticos, reformulando totalmente as operações de ITSM.

Com a automatização inteligente, recomendações profundas e prestação de serviços eficiente, todo o ecossistema ITSM regista uma melhoria significativa.

Eis as principais capacidades e casos de utilização em que a AI generativa desempenha um papel crucial:

• Categorização inteligente: Utilizando tecnologias de agrupamento e AI analítica, os incidentes são classificados com base em dados fixos e orgânicos. Ao analisar incidentes semelhantes, uma camada GenAI determina as causas prováveis, garantindo uma categorização precisa e orientada para o contexto.
• Priorização inteligente: A análise de sentimentos, calendários empresariais e dados de serviço ajudam a atribuir prioridades com precisão. Os incidentes abertos são analisados para identificar e classificar rapidamente os problemas críticos, reduzindo o tempo de inatividade.
• Deteção de problemas: O reconhecimento de padrões permite detetar incidentes recorrentes, prevenindo problemas repetidos e melhorando a fiabilidade do serviço.
• Escalonamento inteligente: A GenAI prevê os casos de risco de violação dos SLAs, permitindo acionar de forma proativa as equipas seniores, garantindo que as situações críticas sejam resolvidas antes dos prazos estabelecidos.
• Análise de riscos e aconselhamento: A avaliação das alterações anteriores e dos riscos e impactos das alterações propostas garante uma melhor tomada de decisões e minimiza as perturbações.
• Análise da causa principal: Ao agrupar os registos de incidentes, são identificadas características comuns, como os passos de resolução ou os ativos afetados, simplificando os esforços de resolução de problemas.
• Agrupamento de padrões de mudança: As análises históricas ajudam as equipas de IT a avaliar potenciais impactos das alterações propostas, melhorando a tomada de decisões e reduzindo os riscos de aprovação.
• Conhecimento e problemas conhecidos: Ao recomendar artigos relevantes da base de dados de conhecimentos, as resoluções de tickets são significativamente rápidas.

Estes casos de utilização demonstram o potencial transformador da GenAI no ITSM, abordando ineficiências históricas e oferecendo suporte mais rápido, fiável e centrado no utilizador.

Superando os Desafios na Adoção da AI Generativa

Embora os benefícios da GenAI sejam claros, as organizações enfrentam vários obstáculos ao integrar esta tecnologia nas estruturas ITSM, como:

• Privacidade e segurança dos dados: É fundamental garantir a conformidade com regulamentos relativos aos dados, uma vez que os sistemas de AI processam informações sensíveis.
• Falta de conhecimentos especializados: As equipas têm de ser formadas para gerir e otimizar os sistemas de AI generativa, o que exige um investimento significativo no desenvolvimento contínuo de competências.
• Complexidade de integração: Alinhar as camadas da GenAI com sistemas antigos pode ser um desafio, exigindo estratégias de integração robustas.
• Considerações sobre custos: Os elevados investimentos iniciais em ferramentas e infraestruturas podem ser uma barreira inicial.

Apesar destes desafios, o valor a longo prazo da integração da GenAI—melhoria da eficiência, redução de custos e qualidade de serviço superior—justifica os esforços e o investimento.

À medida que a tecnologia evolui, as suas capacidades só se expandirão, tornando a AI generativa um recurso indispensável para as estratégias de ITSM.

Conclusão

Ao permitir que os sistemas analisem dados, identifiquem padrões e criem soluções inovadoras, a GenAI permite que as equipas de IT ultrapassem a resolução reativa de problemas e desenvolvam estratégias proativas, preditivas e adaptativas, melhorando todos os aspetos do ITSM.

O EV Pulse AI da EasyVista é o exemplo perfeito de como a AI generativa pode ser aplicada para transformar as práticas de ITSM, fornecendo ferramentas mais inteligentes e eficientes para satisfazer as necessidades dos ambientes de IT modernos.

Há muito que a EasyVista está empenhada em capacitar as equipas de IT com ferramentas mais flexíveis, capazes de criar um impacto positivo e imediatamente mensurável. No âmbito desta visão centrada no cliente, surge o EV Pulse AI, uma verdadeira pedra angular da visão tecnológica da EasyVista.

O EV Pulse AI aborda os complexos desafios atuais de IT com agentes de apoio virtuais, categorização inteligente de incidentes e análise de risco e de causa raiz baseada em AI. Estas novas capacidades permitem que as equipas de IT colaborem de forma eficiente e tomem decisões baseadas em dados, aumentando a produtividade e a agilidade em ambientes de IT complexos e dinâmicos.

Perguntas Frequentes

Qual é o papel da AI generativa no ITSM?
A AI generativa (GenAI) transforma o ITSM ao fazer uma mudança estratégica de uma abordagem reativa para uma abordagem proativa. Gera soluções inovadoras, automatiza tarefas repetitivas e fornece análises preditivas, melhorando a eficiência e a qualidade do serviço.

Como é que a GenAI melhora a gestão de tickets?
A GenAI categoriza automaticamente os tickets, dá-lhes prioridade com base em dados e análise de sentimentos e deteta problemas recorrentes. Isto reduz o tempo de inatividade e garante que os problemas críticos são prontamente resolvidos.

Quais são os principais benefícios da integração da GenAI no ITSM?
A AI generativa melhora a tomada de decisões com dados em tempo real, automatiza em escala, prevê incidentes e pode garantir respostas rápidas através de operadores virtuais, aumentando a satisfação do utilizador final.

Que desafios enfrentam as organizações na adoção da GenAI?
Os principais desafios incluem a integração com sistemas antigos complexos, a proteção de dados sensíveis, a formação do pessoal e os custos iniciais. No entanto, os benefícios a longo prazo mais do que compensam o esforço para enfrentar estes desafios.