Obejmując generatywną sztuczną inteligencję: przyszłość ITSM

Zarządzanie usługami IT (ITSM) ma kluczowe znaczenie dla wspierania operacji biznesowych i zapewniania bezproblemowej integracji infrastruktury technologicznej w tym szybko ewoluującym krajobrazie cyfrowym.

Wykorzystując zaawansowane możliwości sztucznej inteligencji, organizacje mogą usprawnić swoje procesy ITSM, zwiększyć wydajność i dostarczać najwyższej jakości usługi IT.

W związku z tym badanie mocy transformacyjnej technologii generatywnej sztucznej inteligencji w ITSM staje się koniecznością.

Obejmuje szeroki zakres działań, w tym zarządzanie incydentami, zarządzanie problemami, zarządzanie zmianami, zarządzanie aktywami i zarządzanie poziomem usług.

Najpierw przyjrzyjmy się koncepcji ITSM i jej znaczeniu dla firm oraz podkreślmy jej kluczowe procesy, które mogą skorzystać z technologii generatywnej sztucznej inteligencji.

ITSM ma kluczowe znaczenie dla firm

Podstawowym celem ITSM jest dostosowanie usług IT do potrzeb i celów firmy, zapewnienie optymalnego świadczenia usług i zwiększenie zadowolenia klientów. Może to również obejmować doświadczenie pracowników, gdy wsparcie IT jest wykorzystywane wewnętrznie.

W dzisiejszym świecie napędzanym technologią firmy w dużym stopniu polegają na infrastrukturze IT wspierającej ich działalność. Wszelkie zakłócenia lub nieefektywność usług IT mogą znacząco wpłynąć na produktywność pracowników, zadowolenie klientów i ogólną wydajność firmy.

ITSM zapewnia ustrukturyzowaną strukturę do zarządzania i optymalizacji usług IT, umożliwiając organizacjom proaktywne identyfikowanie i rozwiązywanie problemów, minimalizowanie przestojów i zapewnianie sprawnego działania IT. Może to obejmować wszystko, od wydajności witryny po usługi e-mail.

Przyjmując skuteczne praktyki ITSM, firmy mogą zwiększyć efektywność operacyjną, obniżyć koszty i ograniczyć ryzyko związane ze świadczeniem usług IT.

Przykłady ważnych procesów ITSM

W ramach ITSM kilka procesów ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia sprawnego funkcjonowania usług IT, a co za tym idzie przedsiębiorstwa. Przyjrzyjmy się kilku kluczowym procesom, z którymi często spotykają się organizacje.

Zarządzanie usługami w chmurze

Wraz z powszechnym przyjęciem przetwarzania w chmurze, efektywne zarządzanie usługami w chmurze stało się krytycznym aspektem ITSM.

Proces ten obejmuje udostępnianie, monitorowanie i optymalizację zasobów w chmurze, zapewniając dostępność, skalowalność i bezpieczeństwo aplikacji i infrastruktury w chmurze.

Tworzenie kopii zapasowych i odzyskiwanie danych w przedsiębiorstwie

Utrata danych może zaszkodzić firmom, sprawiając, że tworzenie kopii zapasowych i odzyskiwanie danych jest kluczowym procesem ITSM.

Obejmuje tworzenie regularnych kopii zapasowych krytycznych danych i wdrażanie solidnych mechanizmów odzyskiwania w celu zminimalizowania utraty danych i ułatwienia ciągłości biznesowej w przypadku awarii systemu lub katastrofy.

Zarządzanie bezpieczeństwem sieci

W dobie wyrafinowanych cyberzagrożeń zarządzanie bezpieczeństwem sieci jest sprawą nadrzędną.

Proces ten obejmuje zarządzanie firewallem, wykrywanie włamań, ocenę podatności na zagrożenia i reagowanie na incydenty bezpieczeństwa w celu ochrony infrastruktury sieciowej i wrażliwych danych.

Zarządzanie usługami poczty elektronicznej

Komunikacja e-mailowa jest integralną częścią działalności biznesowej, wymagając sprawnego zarządzania usługami pocztowymi.

Praktyki ITSM zapewniają niezawodne dostarczanie wiadomości e-mail, filtrowanie spamu, zarządzanie skrzynkami pocztowymi i wsparcie użytkowników w celu utrzymania płynnych kanałów komunikacji w organizacji.

Zdalne wsparcie i zarządzanie incydentami

Wraz z rosnącym rozpowszechnieniem pracy zdalnej ITSM odgrywa kluczową rolę w zapewnianiu użytkownikom zdalnego wsparcia i efektywnemu zarządzaniu incydentami.

Proces ten obejmuje terminowe rozwiązywanie problemów technicznych, pomoc użytkownikom i śledzenie incydentów w celu zminimalizowania zakłóceń i szybkiego przywrócenia normalnego działania.

Powyższe usługi są niezbędne do sprawnego funkcjonowania firm. Istnieje wiele ram, procedur SOP i wytycznych umożliwiających stosowanie najlepszych praktyk ITSM.

Jednak nie ma jednej idealnej architektury ITSM.

Tradycyjny ITSM w dużym stopniu opiera się na czynniku ludzkim, aby prawidłowo funkcjonować, ale wciąż ma wiele luk. Generative AI obiecuje zmienić ten obraz.

Tradycyjny ITSM i jego wyzwania

Aby zrozumieć rolę sztucznej inteligencji w ITSM, musimy zrozumieć, dlaczego w ogóle myślimy o jej użyciu.

Tradycyjne praktyki ITSM od dawna stanowią podstawę zarządzania usługami IT w organizacjach. Praktyki te zazwyczaj obejmują ustrukturyzowane podejście do świadczenia usług i zarządzania, w ramach którego usługodawcy obsługują różne procesy ręcznie.

Są jednak pełne wyzwań i luk, które wymagają innowacyjnych skoków technologicznych, takich jak sztuczna inteligencja, aby je rozwiązać.

Przyjrzyjmy się niektórym typowym wyzwaniom związanym z tradycyjnym ITSM i ich wpływowi na biznes.

Luki komunikacyjne

Jednym z kluczowych wyzwań w tradycyjnym ITSM jest obecność luk komunikacyjnych między różnymi interesariuszami zaangażowanymi w łańcuch dostarczania usług. Może to prowadzić do rozbieżności oczekiwań, opóźnień w rozwiązywaniu problemów, a ostatecznie do niezadowolenia użytkowników.

Skuteczna komunikacja i współpraca mają kluczowe znaczenie dla bezproblemowego świadczenia usług IT.

Rozważmy scenariusz, w którym użytkownik zgłasza problem do działu obsługi. W tradycyjnej konfiguracji ITSM przepływ komunikacji między użytkownikiem, centrum obsługi i zespołem pomocy technicznej może obejmować wielokrotne przekazywanie, co skutkuje opóźnieniami i potencjalną błędną interpretacją problemu. Na przykład utworzenie danych logowania dla nowego pracownika może zająć wiele dni.

Dłuższy czas życia (TTL) dla usług

Tradycyjne procesy ITSM często mają dłuższy czas życia (TTL) w przypadku dostarczania usług, zarządzania zmianami i rozwiązywania incydentów.

Może to skutkować wydłużonymi przestojami, wpływającymi na operacje biznesowe i produktywność użytkowników. Długie TTL mogą również utrudniać organizacjom szybkie dostosowywanie się do zmieniających się potrzeb biznesowych i pojawiających się technologii.

Na przykład firma planująca wdrożenie nowej aplikacji dla swoich pracowników może napotkać opóźnienia w dostarczaniu niezbędnej infrastruktury i konfigurowaniu wymaganych licencji na oprogramowanie w ramach tradycyjnego procesu ITSM. Może to prowadzić do frustracji pracowników i opóźnienia w przyjęciu nowej aplikacji.

Ręczne lub powtarzalne zadania i błędy ludzkie

Tradycyjne praktyki ITSM w dużej mierze polegają na ręcznym wykonywaniu zadań, co może być czasochłonne i podatne na błędy. Błędy ludzkie podczas powtarzalnych zadań mogą skutkować przerwami w świadczeniu usług, naruszeniami danych lub innymi nieefektywnościami operacyjnymi.

Organizacje muszą minimalizować ręczne interwencje i automatyzować powtarzalne zadania, aby zwiększyć dokładność i wydajność.

Na przykład w tradycyjnej konfiguracji ITSM wdrożenie nowego pracownika często obejmuje kilka ręcznych czynności, takich jak udostępnianie kont użytkowników, przypisywanie uprawnień dostępu i konfigurowanie urządzeń. Wszelkie błędy lub opóźnienia podczas tego ręcznego procesu mogą mieć wpływ na produktywność pracownika i ogólne wrażenia z wdrażania.

Brak środków

Wiele organizacji boryka się z ograniczonymi zasobami, w tym wykwalifikowanym personelem IT i ograniczeniami budżetowymi. Stanowi to istotne wyzwanie w efektywnym zarządzaniu procesami ITSM i zapewnieniu optymalnego świadczenia usług.

Brak zasobów może prowadzić do opóźnień w rozwiązywaniu incydentów, nieodpowiedniego wsparcia i trudności w utrzymaniu poziomu usług.

Na przykład mała lub średnia organizacja może borykać się z ograniczeniami zasobów, co utrudnia obsługę rosnącej liczby zgłoszeń serwisowych IT. Bez odpowiednich zasobów organizacja może mieć trudności z dotrzymaniem umów dotyczących poziomu usług i zapewnieniem użytkownikom terminowego wsparcia.

Brak zarządzania incydentami w czasie rzeczywistym

Tradycyjny ITSM opiera się na ręcznych procesach zarządzania incydentami, które mogą nie mieć wglądu w incydenty i ich wpływ na działalność biznesową w czasie rzeczywistym. Może to skutkować opóźnionym wykrywaniem incydentów, dłuższymi czasami rozwiązywania problemów i dłuższymi przestojami.

Zarządzanie incydentami w czasie rzeczywistym jest niezbędne do proaktywnej identyfikacji problemów i szybkiego ich rozwiązywania.

Na przykład wyobraź sobie, że witryna e-commerce stoi w obliczu nagłego wzrostu ruchu. W tradycyjnej konfiguracji ITSM proces zarządzania incydentami może nie zapewniać wglądu w czasie rzeczywistym w wydajność witryny internetowej i potencjalne wąskie gardła. W rezultacie organizacja może napotkać problemy z wydajnością, co prowadzi do negatywnych doświadczeń klientów i utraty przychodów.

Zarządzanie wiedzą informatyczną przedsiębiorstwa

Zarządzanie wiedzą odgrywa kluczową rolę w efektywnym ITSM. Jednak tradycyjne podejścia często utrudniają przechwytywanie, organizowanie i rozpowszechnianie wiedzy w organizacji.

Może to utrudniać dzielenie się wiedzą, prowadzić do powielania wysiłków i utrudniać wykorzystanie wcześniejszych doświadczeń do skutecznego rozwiązywania problemów.

Na przykład w tradycyjnej konfiguracji ITSM rozwiązanie złożonego problemu może wymagać wyszukiwania odpowiednich informacji na wielu platformach lub polegania na indywidualnej wiedzy specjalistycznej.

To rozproszone podejście do zarządzania wiedzą może prowadzić do opóźnień i nieefektywności w rozwiązywaniu podobnych problemów w przyszłości.

Pokonywanie wyzwań związanych z tradycyjnym ITSM wymaga od organizacji przyjęcia nowoczesnych podejść i technologii. Generacyjne technologie oparte na sztucznej inteligencji mogą zrewolucjonizować ITSM i stawić czoła tym wyzwaniom.

W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów sztucznej inteligencji, które koncentrują się na określonych zadaniach lub domenach, generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć oryginalne treści i generować nowe wyniki.

Jednym z wybitnych przykładów generatywnej sztucznej inteligencji, jak być może już wiesz, jest ChatGPT, opracowany przez OpenAI. ChatGPT może angażować się w rozmowy przypominające ludzi i generować tekst na podstawie kontekstu i podpowiedzi.

Dzięki zrozumieniu możliwości i zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji firmy mogą zyskać przewagę konkurencyjną, wykorzystując tę ​​technologię do automatyzacji procesów, poprawy jakości obsługi klienta i odblokowania nowych możliwości.

Na przykład generatywna sztuczna inteligencja może zmniejszyć obciążenie decyzyjne, dostarczając cennych spostrzeżeń i sugestii opartych na wzorcach wyuczonych na podstawie danych.

Kolejną zaletą jest jego zdolność do ułatwiania błyskawicznych procesów roboczych. Dzięki zautomatyzowanemu generowaniu treści firmy mogą szybko tworzyć zbiorczo tekst, obrazy lub inne dane. Może to być szczególnie korzystne w przypadku kampanii marketingowych, produkcji treści, a nawet zwiększania danych w celu szkolenia modeli uczenia maszynowego.

Technologia generatywnej sztucznej inteligencji ma potencjał do przekształcania różnych branż poprzez zwiększanie ludzkich możliwości i usprawnianie procesów, ponieważ każdego dnia ewoluuje ona z zawrotną szybkością.

Przyjrzyjmy się teraz sztucznej inteligencji w ITSM i temu, jak może rozwiązać niektóre wyzwania.

Generatywna sztuczna inteligencja w ITSM może sprostać wyzwaniom

Technologia Generative AI oferuje rewolucyjne rozwiązanie wyzwań stojących przed tradycyjnymi praktykami ITSM.

Dzięki jego przyjęciu organizacje mogą przezwyciężyć luki komunikacyjne, zredukować TTL dla usług, zautomatyzować ręczne zadania, zoptymalizować wykorzystanie zasobów, umożliwić zarządzanie incydentami w czasie rzeczywistym i ustanowić scentralizowane zarządzanie wiedzą.

Komunikacja w czasie rzeczywistym i wysoka dostępność

Technologia Generative AI umożliwia komunikację i współpracę w czasie rzeczywistym między interesariuszami zaangażowanymi w świadczenie usług IT.

Chatboty napędzane generatywną sztuczną inteligencją mogą zapewniać użytkownikom natychmiastowe odpowiedzi i wsparcie, zmniejszając luki komunikacyjne i zapewniając wysoką dostępność pomocy.

Te oparte na sztucznej inteligencji chatboty mogą rozumieć zapytania użytkowników, dostarczać odpowiednich informacji, a nawet oferować wskazówki krok po kroku dotyczące rozwiązywania problemów.

Na przykład skierowany do klienta chatbot zintegrowany z generatywną sztuczną inteligencją może angażować się w rozmowy w czasie rzeczywistym, odpowiadać na zapytania użytkowników, zapewniać aktualizacje statusu zgłoszeń serwisowych i pomagać w rozwiązywaniu typowych problemów informatycznych.

Eliminuje to konieczność czekania przez użytkowników na interwencję człowieka i umożliwia uzyskanie natychmiastowego wsparcia.

Najkrótszy możliwy TTL w przypadku przestoju

Technologia Generative AI umożliwia organizacjom zminimalizowanie TTL dla usług podczas przestojów lub zakłóceń w świadczeniu usług.

Ta technologia może szybko identyfikować i naprawiać problemy, automatyzując procesy reagowania na incydenty i rozwiązywania problemów, zmniejszając wpływ na operacje biznesowe i wrażenia użytkowników. Powoduje to krótsze TTL i szybsze przywracanie usługi.

Na przykład w przypadku krytycznej awarii systemu technologia generatywnej sztucznej inteligencji może automatycznie wykryć problem, przeanalizować jego pierwotną przyczynę i zainicjować odpowiednie działania naprawcze. Ta zautomatyzowana reakcja na incydenty minimalizuje czas TTL i zapewnia szybkie przywrócenie usługi.

Automatyzacja zadań ręcznych i powtarzalnych

Technologia Generative AI przoduje w automatyzacji ręcznych i powtarzalnych zadań związanych z procesami ITSM. Szkoląc modele sztucznej inteligencji na podstawie danych historycznych i ustanawiając najlepsze praktyki, organizacje mogą wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję do automatyzacji rutynowych zadań, takich jak resetowanie haseł, instalacje oprogramowania i wdrażanie użytkowników.

Zmniejsza to zależność od interwencji człowieka, eliminuje błędy i pozwala personelowi IT skupić się na bardziej złożonych i strategicznych inicjatywach.

Na przykład organizacja może usprawnić proces wdrażania użytkowników za pomocą generatywnej automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji.

System sztucznej inteligencji może automatycznie przydzielać konta użytkowników, przypisywać uprawnienia dostępu i konfigurować niezbędne oprogramowanie, zapewniając bezproblemowe wdrażanie nowych pracowników.

Rozwiązanie niezależne od zasobów

Technologia Generative AI oferuje niezależne od zasobów rozwiązanie dla wyzwań ITSM. Może obsługiwać wiele zadań jednocześnie, nie będąc ograniczanym czynnikami, takimi jak możliwości ludzkie lub dostępność.

Ta skalowalność i elastyczność umożliwiają organizacjom optymalizację wykorzystania zasobów, efektywne zarządzanie skokami obciążenia i zapewnianie stałej jakości usług.

Na przykład w okresach dużego zapotrzebowania na usługi generatywna sztuczna inteligencja może jednocześnie obsługiwać wiele zapytań użytkowników, zapewniając szybkie odpowiedzi i skracając czas oczekiwania. Ta funkcja niezależna od zasobów umożliwia organizacjom skalowanie świadczenia usług bez dodawania dodatkowych zasobów ludzkich.

Zarządzanie incydentami w czasie rzeczywistym

Technologia Generative AI usprawnia zarządzanie incydentami, zapewniając wgląd w czasie rzeczywistym i inteligentne możliwości podejmowania decyzji.

Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji mogą proaktywnie wykrywać anomalie, przewidywać potencjalne problemy i uruchamiać zautomatyzowane przepływy pracy zarządzania incydentami poprzez ciągłe monitorowanie wydajności systemu. Umożliwia to organizacjom identyfikowanie i rozwiązywanie incydentów w czasie rzeczywistym, minimalizując ich wpływ na działalność biznesową.

Na przykład dzięki generatywnej sztucznej inteligencji organizacje mogą wdrażać inteligentne systemy zarządzania incydentami, które monitorują wydajność sieci, stan serwerów i stabilność aplikacji w czasie rzeczywistym.

Wszelkie odchylenia lub nieprawidłowości mogą powodować automatyczne powiadomienia i proaktywne działania naprawcze, zapewniając minimalne zakłócenia w świadczeniu usług.

Scentralizowana wiedza informatyczna przedsiębiorstwa i wysoka dostępność

Generative AI umożliwia centralizację i dostępność wiedzy informatycznej przedsiębiorstwa.

Przechwytując i organizując informacje z różnych źródeł, generatywna sztuczna inteligencja może stworzyć obszerną bazę wiedzy dostępną dla personelu IT i użytkowników końcowych. Ułatwia to efektywne rozwiązywanie problemów, przyspiesza podejmowanie decyzji i promuje możliwości samoobsługi.

Na przykład dzięki generatywnym systemom zarządzania wiedzą opartym na sztucznej inteligencji organizacje mogą zapewnić scentralizowaną platformę, na której użytkownicy mogą uzyskać dostęp do obszernego repozytorium przewodników rozwiązywania problemów, najczęściej zadawanych pytań i najlepszych praktyk, rozmawiając z chatbotem.

Umożliwia to użytkownikom samodzielne znajdowanie rozwiązań, odciążając zespoły wsparcia IT i zwiększając satysfakcję użytkowników.

Generative AI i ITSM: obiecująca przyszłość

Generative AI przynosi znaczące postępy w dziedzinie ITSM, odpowiadając na wyzwania stojące przed tradycyjnymi podejściami.

Wykorzystując komunikację w czasie rzeczywistym, automatyzację, zoptymalizowane wykorzystanie zasobów i scentralizowane zarządzanie wiedzą, organizacje mogą usprawnić świadczenie usług, poprawić wrażenia użytkowników i zwiększyć wydajność operacyjną.

Poza ITSM generatywna sztuczna inteligencja ma implikacje dla innych obszarów biznesowych, takich jak HR i zarządzanie wiedzą. Może pomóc w automatyzacji procesów HR, poprawie doświadczeń pracowników oraz ułatwieniu dzielenia się wiedzą i współpracy w całej organizacji.

Generatywna sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować zarządzanie wiedzą poprzez przechwytywanie, organizowanie i udostępnianie informacji.

Przyszły potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w biznesie jest ogromny.

W miarę rozwoju tej technologii możemy spodziewać się dalszej poprawy rozumienia języka naturalnego, generowania obrazów i możliwości podejmowania decyzji. Organizacje muszą przyjąć generatywną sztuczną inteligencję i zbadać jej potencjalne zastosowania w różnych dziedzinach.

Dowiedz się, jak stawiać czoła wyzwaniom i usprawniać operacje IT za pomocą narzędzi AIOps.