احتضان الذكاء الاصطناعي التوليدي: مستقبل ITSM

تعد إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) أمرًا بالغ الأهمية في دعم العمليات التجارية وضمان التكامل السلس للبنية التحتية التقنية في هذا المشهد الرقمي سريع التطور.

من خلال الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي المتقدمة ، يمكن للمؤسسات تبسيط عمليات ITSM ، وتعزيز الكفاءة ، وتقديم خدمات تكنولوجيا معلومات فائقة.

وبالتالي ، فإن استكشاف القوة التحويلية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدية في ITSM يصبح أمرًا ضروريًا.

وهي تشمل مجموعة واسعة من الأنشطة ، بما في ذلك إدارة الحوادث ، وإدارة المشاكل ، وإدارة التغيير ، وإدارة الأصول ، وإدارة مستوى الخدمة.

دعنا نتعمق أولاً في مفهوم ITSM وأهميته للشركات ونسلط الضوء على عملياته الرئيسية التي يمكن أن تستفيد من تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية.

ITSM أمر بالغ الأهمية للشركات

الهدف الأساسي من ITSM هو مواءمة خدمات تكنولوجيا المعلومات مع احتياجات وأهداف العمل ، وضمان تقديم الخدمة المثلى وزيادة رضا العملاء. قد يشمل ذلك أيضًا خبرة الموظف عند استخدام دعم تكنولوجيا المعلومات داخليًا.

في عالم اليوم الذي يحركه التكنولوجيا ، تعتمد الشركات بشكل كبير على البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات لدعم عملياتها. يمكن أن يؤثر أي اضطراب أو عدم كفاءة في خدمات تكنولوجيا المعلومات بشكل كبير على إنتاجية الموظف وتجربة العملاء وأداء الأعمال بشكل عام.

يوفر ITSM إطارًا منظمًا لإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات وتحسينها ، وتمكين المؤسسات من تحديد المشكلات ومعالجتها بشكل استباقي ، وتقليل وقت التوقف عن العمل ، وضمان عمليات تكنولوجيا المعلومات بسلاسة. يمكن أن يشمل ذلك أي شيء من أداء موقع الويب إلى خدمات البريد الإلكتروني.

من خلال اعتماد ممارسات ITSM فعالة ، يمكن للشركات تعزيز الكفاءة التشغيلية ، وخفض التكاليف ، وتخفيف المخاطر المرتبطة بتقديم خدمات تكنولوجيا المعلومات.

أمثلة على عمليات ITSM الهامة

داخل ITSM ، هناك العديد من العمليات الحاسمة لضمان الأداء السلس لخدمات تكنولوجيا المعلومات ، وبالتالي ، المؤسسة. دعنا نستكشف بعض العمليات الرئيسية التي تواجهها المؤسسات بشكل شائع.

إدارة الخدمات السحابية

مع التبني الواسع النطاق للحوسبة السحابية ، أصبحت إدارة الخدمات السحابية بكفاءة جانبًا مهمًا من جوانب ITSM.

تتضمن هذه العملية توفير موارد السحابة ومراقبتها وتحسينها ، وضمان توفر التطبيقات والبنية التحتية المستندة إلى السحابة وقابليتها للتوسع وأمانها.

النسخ الاحتياطي والاسترداد للمؤسسات

يمكن أن يضر فقدان البيانات بالأعمال التجارية ، مما يجعل النسخ الاحتياطي والاستعادة عملية ITSM حيوية.

يتضمن إنشاء نسخ احتياطية منتظمة للبيانات الهامة وتنفيذ آليات استرداد قوية لتقليل فقدان البيانات وتسهيل استمرارية الأعمال في حالة فشل النظام أو الكوارث.

إدارة أمن الشبكة

في عصر التهديدات السيبرانية المعقدة ، تعد إدارة أمن الشبكات أمرًا بالغ الأهمية.

تشمل هذه العملية إدارة جدار الحماية ، وكشف التسلل ، وتقييمات الضعف ، والاستجابة للحوادث الأمنية لحماية البنية التحتية للشبكة والبيانات الحساسة.

إدارة خدمات البريد الإلكتروني

يعد الاتصال عبر البريد الإلكتروني جزءًا لا يتجزأ من العمليات التجارية ، مما يستلزم إدارة فعالة لخدمات البريد الإلكتروني.

تضمن ممارسات ITSM تسليم البريد الإلكتروني الموثوق به ، وتصفية البريد العشوائي ، وإدارة صندوق البريد ، ودعم المستخدم للحفاظ على قنوات اتصال سلسة داخل المؤسسة.

الدعم عن بعد وإدارة الحوادث

مع تزايد انتشار العمل عن بُعد ، يعد نظام إدارة تكنولوجيا المعلومات (ITSM) أمرًا بالغ الأهمية في توفير الدعم عن بُعد للمستخدمين وإدارة الحوادث بفعالية.

تتضمن هذه العملية حل المشكلات الفنية في الوقت المناسب ، ومساعدة المستخدم ، وتتبع الحوادث لتقليل الاضطرابات واستعادة العمليات العادية بسرعة.

الخدمات المذكورة أعلاه ضرورية للشركات لتعمل بسلاسة. وهناك العديد من الأطر ، وإجراءات التشغيل الموحدة ، والمبادئ التوجيهية لتمكين أفضل ممارسات ITSM.

ومع ذلك ، لا توجد بنية ITSM واحدة مثالية.

يعتمد ITSM التقليدي بشكل كبير على العنصر البشري ليعمل بشكل صحيح ولكن لا يزال به فجوات متعددة. يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي بتغيير هذه الصورة.

ITSM التقليدية وتحدياتها

لفهم دور الذكاء الاصطناعي في ITSM ، نحتاج إلى فهم سبب تفكيرنا حتى في استخدامه في المقام الأول.

لطالما كانت ممارسات ITSM التقليدية هي العمود الفقري لإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات داخل المنظمات. تتضمن هذه الممارسات عادةً نهجًا منظمًا لتقديم الخدمات وإدارتها ، حيث يتعامل مقدمو الخدمة مع العمليات المختلفة يدويًا.

ومع ذلك ، فهي مليئة بالتحديات والفجوات التي تتطلب قفزات تكنولوجية مبتكرة مثل الذكاء الاصطناعي لحلها.

دعونا نلقي نظرة على بعض التحديات الشائعة المرتبطة بـ ITSM التقليدية وكيف تؤثر على الأعمال التجارية.

فجوات الاتصال

أحد التحديات الرئيسية في ITSM التقليدية هو وجود فجوات في الاتصال بين مختلف أصحاب المصلحة المشاركين في سلسلة تقديم الخدمة. يمكن أن يؤدي هذا إلى اختلال التوقعات ، والتأخير في حل المشكلة ، وفي النهاية عدم الرضا بين المستخدمين.

يعد الاتصال والتعاون الفعال أمرًا ضروريًا لتقديم خدمات تكنولوجيا المعلومات بسلاسة.

ضع في اعتبارك سيناريو يقوم فيه المستخدم بالإبلاغ عن مشكلة إلى مكتب الخدمة. في إعداد ITSM التقليدي ، قد يتضمن تدفق الاتصال بين المستخدم ومكتب الخدمة وفريق الدعم الفني عمليات تسليم متعددة ، مما يؤدي إلى تأخيرات واحتمال حدوث تفسيرات خاطئة للمشكلة. على سبيل المثال ، قد يستغرق إنشاء بيانات اعتماد تسجيل الدخول لموظف جديد عدة أيام.

مدة أطول للعيش (TTL) للخدمات

غالبًا ما يكون لعمليات ITSM التقليدية وقت أطول للعيش (TTL) لتوفير الخدمة وإدارة التغيير وحل الحوادث.

يمكن أن يؤدي هذا إلى فترات توقف طويلة ، مما يؤثر على العمليات التجارية وإنتاجية المستخدم. كما يمكن أن تؤدي فترات TTL الطويلة إلى إعاقة قدرة المؤسسات على التكيف بسرعة مع احتياجات العمل المتغيرة والتقنيات الناشئة.

على سبيل المثال ، قد تواجه الشركة التي تخطط لطرح تطبيق برمجي جديد لموظفيها تأخيرات في توفير البنية التحتية اللازمة وتكوين تراخيص البرامج المطلوبة من خلال عملية ITSM التقليدية. يمكن أن يؤدي ذلك إلى إحباط الموظف والتأخير في اعتماد التطبيق الجديد.

المهام اليدوية أو المتكررة والأخطاء البشرية

تعتمد ممارسات ITSM التقليدية بشكل كبير على التنفيذ اليدوي للمهام ، والتي يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً وعرضة للخطأ. يمكن أن تؤدي الأخطاء البشرية أثناء المهام المتكررة إلى حدوث اضطرابات في الخدمة أو خروقات للبيانات أو أوجه قصور تشغيلية أخرى.

يجب على المنظمات تقليل التدخلات اليدوية وأتمتة المهام المتكررة لتعزيز الدقة والكفاءة.

على سبيل المثال ، في إعداد ITSM التقليدي ، غالبًا ما يتضمن إعداد موظف جديد عدة خطوات يدوية ، مثل توفير حسابات المستخدمين ، وتعيين أذونات الوصول ، وتكوين الأجهزة. يمكن أن تؤثر أي أخطاء أو تأخيرات أثناء هذه العملية اليدوية على إنتاجية الموظف وتجربته العامة في الإعداد.

قلة الموارد

تعاني العديد من المنظمات من محدودية الموارد ، بما في ذلك موظفي تكنولوجيا المعلومات المهرة وقيود الميزانية. هذا يشكل تحديًا كبيرًا في إدارة عمليات ITSM بشكل فعال وضمان تقديم الخدمة المثلى.

يمكن أن يؤدي نقص الموارد إلى تأخير في حل الحوادث ، وعدم كفاية الدعم ، وصعوبات في الحفاظ على مستويات الخدمة.

على سبيل المثال ، قد تواجه مؤسسة صغيرة أو متوسطة الحجم قيودًا على الموارد ، مما يجعل التعامل مع الحجم المتزايد لطلبات خدمات تكنولوجيا المعلومات أمرًا صعبًا. بدون موارد كافية ، قد تواجه المنظمة صعوبة في تلبية اتفاقيات مستوى الخدمة وتقديم الدعم في الوقت المناسب للمستخدمين.

عدم وجود إدارة للحوادث في الوقت الفعلي

يعتمد نظام إدارة تكنولوجيا المعلومات (ITSM) التقليدي على عمليات إدارة الحوادث اليدوية ، والتي قد تفتقر إلى الرؤية في الوقت الحقيقي للحوادث وتأثيرها على الأعمال. يمكن أن يؤدي هذا إلى تأخير اكتشاف الحوادث ، وأوقات حل أطول ، وزيادة وقت التوقف عن العمل.

تعد إدارة الحوادث في الوقت الفعلي ضرورية لتحديد المشكلات بشكل استباقي وحلها السريع.

على سبيل المثال ، تخيل أن موقع التجارة الإلكترونية يواجه زيادة مفاجئة في حركة المرور. في إعداد ITSM التقليدي ، قد لا توفر عملية إدارة الحوادث رؤى في الوقت الفعلي لأداء موقع الويب والاختناقات المحتملة. نتيجة لذلك ، قد تواجه المنظمة مشكلات في الأداء ، مما يؤدي إلى تجربة عملاء سلبية وخسارة في الإيرادات.

إدارة معرفة تكنولوجيا المعلومات للمؤسسات

تلعب إدارة المعرفة دورًا مهمًا في فعالية ITSM. ومع ذلك ، غالبًا ما تكافح الأساليب التقليدية لالتقاط وتنظيم ونشر المعرفة داخل المنظمة.

يمكن أن يعيق هذا مشاركة المعرفة ، ويؤدي إلى ازدواجية الجهود ، ويجعل من الصعب الاستفادة من الخبرات السابقة لحل المشكلات بكفاءة.

على سبيل المثال ، في إعداد ITSM التقليدي ، قد يتضمن حل مشكلة معقدة البحث عن المعلومات ذات الصلة عبر منصات متعددة أو الاعتماد على الخبرة الفردية.

يمكن أن يؤدي نهج إدارة المعرفة المتناثرة هذا إلى التأخير وعدم الكفاءة في حل قضايا مماثلة في المستقبل.

يتطلب التغلب على التحديات المرتبطة بـ ITSM التقليدية من المنظمات تبني الأساليب والتقنيات الحديثة. يمكن للتقنيات التوليدية القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تحدث ثورة في نظام إدارة تكنولوجيا المعلومات (ITSM) وأن تتصدى لهذه التحديات بشكل مباشر.

على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تركز على مهام أو مجالات محددة ، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج محتوى أصلي وإنشاء مخرجات جديدة.

أحد الأمثلة البارزة على الذكاء الاصطناعي التوليدي ، كما تعلم بالفعل ، هو ChatGPT ، الذي طورته شركة OpenAI. يمكن لـ ChatGPT الانخراط في محادثات شبيهة بالبشر وإنشاء نص بناءً على السياق والمطالبات.

من خلال فهم قدرات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي ، يمكن للشركات أن تكتسب ميزة تنافسية من خلال الاستفادة من هذه التكنولوجيا لأتمتة العمليات ، وتعزيز تجارب العملاء ، وفتح فرص جديدة.

على سبيل المثال ، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تقليل عبء اتخاذ القرار من خلال توفير رؤى واقتراحات قيمة بناءً على الأنماط المستفادة من البيانات.

ميزة أخرى هي قدرتها على تسهيل عمليات العمل بسرعة البرق. باستخدام إنشاء المحتوى الآلي ، يمكن للشركات إنشاء نصوص مجمعة أو صور أو بيانات أخرى بسرعة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص للحملات التسويقية أو إنتاج المحتوى أو حتى زيادة البيانات لتدريب نماذج التعلم الآلي.

تمتلك تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية القدرة على تحويل مختلف الصناعات من خلال زيادة القدرات البشرية وتبسيط العمليات لأنها تتطور بسرعة فائقة كل يوم.

الآن دعونا نستكشف الذكاء الاصطناعي في ITSM وكيف يمكنه حل بعض التحديات.

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي في ITSM مواجهة التحديات

تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية حلاً تحويليًا للتحديات التي تواجهها ممارسات ITSM التقليدية.

من خلال اعتمادها ، يمكن للمؤسسات التغلب على فجوات الاتصال ، وتقليل مدة البقاء على قيد الحياة للخدمات ، وأتمتة المهام اليدوية ، وتحسين استخدام الموارد ، وتمكين إدارة الحوادث في الوقت الفعلي ، وإنشاء إدارة مركزية للمعرفة.

الاتصال في الوقت الحقيقي والتوافر العالي

تتيح تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية التواصل والتعاون في الوقت الفعلي بين أصحاب المصلحة المشاركين في تقديم خدمات تكنولوجيا المعلومات.

يمكن أن توفر روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي استجابات فورية ودعمًا للمستخدمين ، مما يقلل فجوات الاتصال ويضمن التوفر العالي للمساعدة.

يمكن لروبوتات الدردشة هذه التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي فهم استفسارات المستخدم ، وتوفير المعلومات ذات الصلة ، وحتى تقديم إرشادات خطوة بخطوة لحل المشكلات.

على سبيل المثال ، يمكن لبرنامج chatbot المواجه للعميل والمدمج مع الذكاء الاصطناعي التوليفي المشاركة في محادثات في الوقت الفعلي ، ومعالجة استفسارات المستخدم ، وتوفير تحديثات الحالة بشأن طلبات الخدمة ، والمساعدة في مشكلات تكنولوجيا المعلومات الشائعة.

هذا يلغي حاجة المستخدمين لانتظار التدخل البشري ويمكنهم من الحصول على دعم فوري.

أقصر مدة TTL ممكنة في حالة التوقف

تمكّن تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية المؤسسات من تقليل مدة البقاء (TTL) للخدمات أثناء فترات التعطل أو انقطاع الخدمة.

يمكن لهذه التقنية تحديد المشكلات ومعالجتها بسرعة عن طريق أتمتة عمليات الاستجابة للحوادث وحلها ، وتقليل التأثير على العمليات التجارية وتجربة المستخدم. ينتج عن هذا TTL أقصر واستعادة أسرع للخدمة.

على سبيل المثال ، في حالة حدوث فشل خطير في النظام ، يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية اكتشاف المشكلة تلقائيًا وتحليل سببها الجذري وبدء إجراءات العلاج المناسبة. تقلل هذه الاستجابة التلقائية للحوادث من مدة البقاء (TTL) وتضمن استعادة الخدمة بشكل سريع.

أتمتة المهام اليدوية والمتكررة

تتفوق تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية في أتمتة المهام اليدوية والمتكررة المتضمنة في عمليات ITSM. من خلال تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية وإنشاء أفضل الممارسات ، يمكن للمؤسسات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لأتمتة المهام الروتينية مثل إعادة تعيين كلمة المرور ، وتثبيتات البرامج ، وإعداد المستخدم.

هذا يقلل من الاعتماد على التدخل البشري ، ويزيل الأخطاء ، ويحرر موظفي تكنولوجيا المعلومات للتركيز على مبادرات أكثر تعقيدًا واستراتيجية.

على سبيل المثال ، يمكن للمؤسسة تبسيط عملية إعداد المستخدم من خلال التشغيل الآلي التوليدي المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي توفير حسابات المستخدمين تلقائيًا ، وتعيين أذونات الوصول ، وتكوين البرامج الضرورية ، مما يضمن تجربة إعداد سلسة للموظفين الجدد.

حل حيادي الموارد

توفر تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية حلاً لا يعتمد على الموارد لتحديات إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM). يمكنه التعامل مع مهام متعددة في وقت واحد دون التقيد بعوامل مثل القدرة البشرية أو التوافر.

تمكّن قابلية التوسع والمرونة هذه المؤسسات من تحسين استخدام الموارد ، وإدارة زيادات أعباء العمل بكفاءة ، وتقديم جودة خدمة متسقة.

على سبيل المثال ، خلال فترات ارتفاع الطلب على الخدمة ، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي التعامل مع استفسارات المستخدمين المتعددة في وقت واحد ، مما يضمن الاستجابة السريعة وتقليل أوقات الانتظار. تسمح هذه القدرة الحيادية للموارد للمؤسسات بتوسيع نطاق تقديم خدماتها دون إضافة موارد بشرية إضافية.

إدارة الحوادث في الوقت الحقيقي

تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية على تحسين إدارة الحوادث من خلال توفير رؤى في الوقت الفعلي وقدرات ذكية في اتخاذ القرار.

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية اكتشاف الحالات الشاذة بشكل استباقي والتنبؤ بالمشكلات المحتملة وتشغيل تدفقات عمل إدارة الحوادث الآلية من خلال المراقبة المستمرة لأداء النظام. يتيح ذلك للمؤسسات تحديد الحوادث وحلها في الوقت الفعلي ، مما يقلل من تأثيرها على العمليات التجارية.

على سبيل المثال ، من خلال الذكاء الاصطناعي التوليفي ، يمكن للمؤسسات تنفيذ أنظمة ذكية لإدارة الحوادث تراقب أداء الشبكة وصحة الخادم واستقرار التطبيق في الوقت الفعلي.

يمكن لأي انحرافات أو تشوهات تشغيل إشعارات آلية وإجراءات علاج استباقية ، مما يضمن الحد الأدنى من انقطاع الخدمة.

معرفة مركزية بتكنولوجيا المعلومات للمؤسسات وإمكانية وصول عالية

يتيح الذكاء الاصطناعي التوليدي مركزية معرفة تكنولوجيا المعلومات للمؤسسات وإمكانية الوصول إليها.

من خلال التقاط وتنظيم المعلومات من مصادر مختلفة ، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء قاعدة معرفية شاملة يمكن الوصول إليها لموظفي تكنولوجيا المعلومات والمستخدمين النهائيين. هذا يسهل حل المشكلات بكفاءة ، ويسرع اتخاذ القرار ، ويعزز قدرات الخدمة الذاتية.

على سبيل المثال ، مع أنظمة إدارة المعرفة التوليدية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، يمكن للمؤسسات توفير نظام أساسي مركزي حيث يمكن للمستخدمين الوصول إلى مستودع واسع من أدلة استكشاف الأخطاء وإصلاحها والأسئلة الشائعة وأفضل الممارسات من خلال التحدث مع روبوت محادثة.

يمكّن ذلك المستخدمين من إيجاد الحلول بشكل مستقل ، مما يخفف العبء عن فرق دعم تكنولوجيا المعلومات ويعزز رضا المستخدم.

الذكاء الاصطناعي التوليدي و ITSM: مستقبل واعد

يحقق الذكاء الاصطناعي التوليدي تطورات كبيرة في مجال ITSM من خلال معالجة التحديات التي تواجهها الأساليب التقليدية.

من خلال الاستفادة من الاتصال في الوقت الفعلي ، والأتمتة ، والاستخدام الأمثل للموارد ، وإدارة المعرفة المركزية ، يمكن للمؤسسات تعزيز تقديم الخدمات ، وتحسين تجارب المستخدم ، ودفع الكفاءة التشغيلية.

خارج ITSM ، للذكاء الاصطناعي آثار على مجالات الأعمال الأخرى ، مثل الموارد البشرية وإدارة المعرفة. يمكن أن تساعد في أتمتة عمليات الموارد البشرية ، وتعزيز تجارب الموظفين ، وتسهيل تبادل المعرفة والتعاون عبر المنظمة.

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إحداث ثورة في إدارة المعرفة من خلال التقاط المعلومات وتنظيمها وجعلها سهلة الوصول.

إن الإمكانات المستقبلية للذكاء الاصطناعي التوليدي في الأعمال التجارية هائلة.

مع تقدم هذه التكنولوجيا ، يمكننا أن نتوقع مزيدًا من التحسينات في فهم اللغة الطبيعية وتوليد الصور وقدرات اتخاذ القرار. يجب على المنظمات تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي واستكشاف تطبيقاته المحتملة في مختلف المجالات.

تعرف على كيفية مواجهة التحديات وتحسين عمليات تكنولوجيا المعلومات باستخدام أدوات AIOps.