Использование генеративного ИИ: будущее ITSM

Управление ИТ-услугами (ITSM) имеет решающее значение для поддержки бизнес-операций и обеспечения плавной интеграции технологической инфраструктуры в этом быстро развивающемся цифровом ландшафте.

Используя расширенные возможности искусственного интеллекта, организации могут оптимизировать свои процессы ITSM, повысить эффективность и предоставлять превосходные ИТ-услуги.

Таким образом, изучение преобразующей силы генеративной технологии искусственного интеллекта в ITSM становится обязательным.

Он охватывает широкий спектр действий, включая управление инцидентами, управление проблемами, управление изменениями, управление активами и управление уровнем обслуживания.

Давайте сначала углубимся в концепцию ITSM и ее значение для бизнеса и выделим ее ключевые процессы, которые могут извлечь выгоду из технологии генеративного искусственного интеллекта.

ITSM имеет решающее значение для бизнеса

Основная цель ITSM — согласование ИТ-услуг с потребностями и задачами бизнеса, обеспечение оптимального предоставления услуг и повышение удовлетворенности клиентов. Это может также включать опыт сотрудников, когда ИТ-поддержка используется внутри компании.

В современном технологическом мире предприятия в значительной степени полагаются на ИТ-инфраструктуру для поддержки своих операций. Любые сбои или неэффективность ИТ-услуг могут существенно повлиять на производительность сотрудников, качество обслуживания клиентов и общую эффективность бизнеса.

ITSM предоставляет структурированную платформу для управления и оптимизации ИТ-услуг, позволяя организациям заблаговременно выявлять и устранять проблемы, минимизировать время простоя и обеспечивать бесперебойную работу ИТ. Это может включать что угодно, от производительности веб-сайта до служб электронной почты.

Применяя эффективные методы ITSM, предприятия могут повысить эффективность работы, сократить расходы и снизить риски, связанные с предоставлением ИТ-услуг.

Примеры важных процессов ITSM

В рамках ITSM несколько процессов имеют решающее значение для обеспечения бесперебойного функционирования ИТ-служб и, в свою очередь, предприятия. Давайте рассмотрим несколько ключевых процессов, с которыми обычно сталкиваются организации.

Управление облачными сервисами

С широким распространением облачных вычислений эффективное управление облачными службами стало критическим аспектом ITSM.

Этот процесс включает предоставление, мониторинг и оптимизацию облачных ресурсов, обеспечение доступности, масштабируемости и безопасности облачных приложений и инфраструктуры.

Резервное копирование и восстановление предприятия

Потеря данных может нанести вред бизнесу, что делает резервное копирование и восстановление жизненно важным процессом ITSM.

Это включает в себя создание регулярных резервных копий критически важных данных и внедрение надежных механизмов восстановления, чтобы свести к минимуму потерю данных и обеспечить непрерывность бизнеса в случае системных сбоев или аварий.

Управление сетевой безопасностью

В эпоху изощренных киберугроз управление сетевой безопасностью имеет первостепенное значение.

Этот процесс включает в себя управление брандмауэром, обнаружение вторжений, оценку уязвимостей и реагирование на инциденты безопасности для защиты сетевой инфраструктуры и конфиденциальных данных.

Управление почтовыми сервисами

Общение по электронной почте является неотъемлемой частью бизнес-операций, что требует эффективного управления службами электронной почты.

Практики ITSM обеспечивают надежную доставку электронной почты, фильтрацию спама, управление почтовыми ящиками и поддержку пользователей для поддержания бесперебойных каналов связи внутри организации.

Удаленная поддержка и управление инцидентами

С ростом распространенности удаленной работы ITSM имеет решающее значение для предоставления удаленной поддержки пользователям и эффективного управления инцидентами.

Этот процесс включает в себя своевременное решение технических проблем, помощь пользователям и отслеживание инцидентов, чтобы свести к минимуму сбои и быстро восстановить нормальную работу.

Вышеуказанные услуги необходимы для бесперебойной работы бизнеса. Кроме того, существует множество рамок, СОП и руководств, позволяющих использовать лучшие практики ITSM.

Однако идеальной архитектуры ITSM не существует.

Традиционный ITSM в значительной степени зависит от человеческого фактора для правильной работы, но все еще имеет множество пробелов. Генеративный ИИ обещает изменить эту картину.

Традиционный ITSM и его проблемы

Чтобы понять роль ИИ в ITSM, нам нужно понять, почему мы вообще думаем об его использовании.

Традиционные методы ITSM долгое время были основой управления ИТ-услугами в организациях. Эти методы обычно включают структурированный подход к предоставлению услуг и управлению, когда поставщики услуг вручную управляют различными процессами.

Однако они изобилуют проблемами и пробелами, для решения которых требуются инновационные технологические прорывы, такие как искусственный интеллект.

Давайте рассмотрим некоторые распространенные проблемы, связанные с традиционными ITSM, и то, как они влияют на бизнес.

Коммуникационные пробелы

Одной из ключевых проблем в традиционном ITSM является наличие пробелов в общении между различными заинтересованными сторонами, участвующими в цепочке предоставления услуг. Это может привести к несоответствию ожиданий, задержкам в решении проблем и, в конечном итоге, к неудовлетворенности пользователей.

Эффективное общение и совместная работа имеют решающее значение для бесперебойного предоставления ИТ-услуг.

Рассмотрим сценарий, в котором пользователь сообщает о проблеме в службу поддержки. В традиционной конфигурации ITSM поток связи между пользователем, службой поддержки и группой технической поддержки может включать несколько передач, что приводит к задержкам и возможному неправильному толкованию проблемы. Например, создание учетных данных для входа в систему для нового сотрудника может занять несколько дней.

Более длительный срок службы (TTL) для услуг

Традиционные процессы ITSM часто имеют более длительный срок жизни (TTL) для предоставления услуг, управления изменениями и разрешения инцидентов.

Это может привести к длительным простоям, влияющим на бизнес-операции и производительность пользователей. Длинные TTL также могут препятствовать способности организаций быстро адаптироваться к изменяющимся потребностям бизнеса и новым технологиям.

Например, компания, планирующая развернуть новое программное приложение для своих сотрудников, может столкнуться с задержками в предоставлении необходимой инфраструктуры и настройке необходимых лицензий на программное обеспечение в рамках традиционного процесса ITSM. Это может привести к разочарованию сотрудников и задержке внедрения нового приложения.

Ручные или повторяющиеся задачи и человеческие ошибки

Традиционные методы ITSM в значительной степени полагаются на ручное выполнение задач, что может занимать много времени и быть подвержено ошибкам. Человеческие ошибки при выполнении повторяющихся задач могут привести к перебоям в обслуживании, утечке данных или другим неэффективным операциям.

Организации должны свести к минимуму ручное вмешательство и автоматизировать повторяющиеся задачи для повышения точности и эффективности.

Например, в традиционной конфигурации ITSM адаптация нового сотрудника часто включает несколько ручных шагов, таких как подготовка учетных записей пользователей, назначение разрешений на доступ и настройка устройств. Любые ошибки или задержки во время этого ручного процесса могут повлиять на производительность сотрудника и общий опыт адаптации.

Недостаток ресурсов

Многие организации борются с ограниченными ресурсами, включая квалифицированный ИТ-персонал и бюджетные ограничения. Это создает серьезную проблему для эффективного управления процессами ITSM и обеспечения оптимального предоставления услуг.

Нехватка ресурсов может привести к задержкам в разрешении инцидентов, неадекватной поддержке и трудностям в поддержании уровня обслуживания.

Например, организация малого или среднего размера может столкнуться с нехваткой ресурсов, что усложнит обработку растущего объема запросов на ИТ-услуги. Без адекватных ресурсов организация может столкнуться с трудностями при выполнении соглашений об уровне обслуживания и предоставлении своевременной поддержки пользователям.

Отсутствие управления инцидентами в режиме реального времени

Традиционный ITSM основан на ручных процессах управления инцидентами, которым может не хватать информации об инцидентах и ​​их влиянии на бизнес в режиме реального времени. Это может привести к задержке обнаружения инцидента, более длительному времени разрешения и увеличению времени простоя.

Управление инцидентами в режиме реального времени необходимо для упреждающего выявления проблем и их быстрого решения.

Например, представьте себе веб-сайт электронной коммерции, который столкнулся с внезапным всплеском трафика. В традиционной конфигурации ITSM процесс управления инцидентами может не обеспечивать в режиме реального времени понимание производительности веб-сайта и потенциальных узких мест. В результате у организации могут возникнуть проблемы с производительностью, что приведет к ухудшению качества обслуживания клиентов и потере доходов.

Управление корпоративными ИТ-знаниями

Управление знаниями играет решающую роль в эффективном ITSM. Однако традиционные подходы часто затрудняют сбор, организацию и распространение знаний внутри организации.

Это может затруднить обмен знаниями, привести к дублированию усилий и затруднить использование прошлого опыта для эффективного решения проблем.

Например, в традиционной конфигурации ITSM решение сложной проблемы может включать поиск релевантной информации на нескольких платформах или использование индивидуального опыта.

Такой разрозненный подход к управлению знаниями может привести к задержкам и неэффективности решения подобных проблем в будущем.

Для преодоления проблем, связанных с традиционным ITSM, организациям необходимо использовать современные подходы и технологии. Генеративные технологии на основе искусственного интеллекта могут революционизировать ITSM и решить эти проблемы.

В отличие от традиционных систем ИИ, которые сосредоточены на конкретных задачах или областях, генеративный ИИ может создавать оригинальный контент и генерировать новые результаты.

Как вы, возможно, уже знаете, одним из ярких примеров генеративного ИИ является ChatGPT, разработанный OpenAI. ChatGPT может участвовать в человеческом общении и генерировать текст на основе контекста и подсказок.

Понимая возможности и области применения генеративного ИИ, предприятия могут получить конкурентное преимущество, используя эту технологию для автоматизации процессов, повышения качества обслуживания клиентов и открытия новых возможностей.

Например, генеративный ИИ может снизить нагрузку на принятие решений, предоставляя ценную информацию и предложения, основанные на извлеченных закономерностях из данных.

Еще одним преимуществом является его способность облегчить молниеносные рабочие процессы. Благодаря автоматизированному созданию контента предприятия могут быстро создавать объемный текст, изображения или другие данные. Это может быть особенно полезно для маркетинговых кампаний, создания контента или даже увеличения данных для обучения моделей машинного обучения.

Технология генеративного искусственного интеллекта может трансформировать различные отрасли за счет увеличения человеческих возможностей и оптимизации процессов, поскольку она развивается с головокружительной скоростью каждый день.

Теперь давайте рассмотрим ИИ в ITSM и то, как он может решить некоторые проблемы.

Генеративный ИИ в ITSM может решать проблемы

Технология генеративного искусственного интеллекта предлагает революционное решение проблем, с которыми сталкиваются традиционные практики ITSM.

С его внедрением организации могут преодолеть пробелы в коммуникации, сократить TTL для сервисов, автоматизировать ручные задачи, оптимизировать использование ресурсов, включить управление инцидентами в реальном времени и установить централизованное управление знаниями.

Связь в режиме реального времени и высокая доступность

Технология генеративного искусственного интеллекта обеспечивает общение и сотрудничество в режиме реального времени между заинтересованными сторонами, участвующими в предоставлении ИТ-услуг.

Чат-боты на основе генеративного ИИ могут предоставлять мгновенные ответы и поддержку пользователям, сокращая пробелы в общении и обеспечивая высокую доступность помощи.

Эти чат-боты, управляемые искусственным интеллектом, могут понимать запросы пользователей, предоставлять соответствующую информацию и даже предлагать пошаговые инструкции по решению проблем.

Например, чат-бот, ориентированный на клиента, интегрированный с генеративным искусственным интеллектом, может участвовать в разговорах в режиме реального времени, отвечать на запросы пользователей, предоставлять обновления статуса запросов на обслуживание и помогать в решении общих ИТ-проблем.

Это избавляет пользователей от необходимости ждать вмешательства человека и позволяет им получить немедленную поддержку.

Минимально возможный TTL в случае простоя

Технология генеративного искусственного интеллекта позволяет организациям минимизировать TTL для сервисов во время простоя или перебоев в обслуживании.

Эта технология может быстро выявлять и устранять проблемы, автоматизируя процессы реагирования и разрешения инцидентов, уменьшая влияние на бизнес-операции и взаимодействие с пользователем. Это приводит к более коротким TTL и более быстрому восстановлению обслуживания.

Например, в случае критического системного сбоя технология генеративного искусственного интеллекта может автоматически обнаруживать проблему, анализировать ее основную причину и инициировать соответствующие действия по устранению. Этот автоматический ответ на инцидент минимизирует TTL и обеспечивает быстрое восстановление обслуживания.

Автоматизация ручных и повторяющихся задач

Технология генеративного ИИ отлично подходит для автоматизации ручных и повторяющихся задач, связанных с процессами ITSM. Обучая модели ИИ на исторических данных и внедряя передовой опыт, организации могут использовать генеративный ИИ для автоматизации рутинных задач, таких как сброс пароля, установка программного обеспечения и адаптация пользователей.

Это снижает зависимость от вмешательства человека, устраняет ошибки и освобождает ИТ-персонал, чтобы сосредоточиться на более сложных и стратегических инициативах.

Например, организация может упростить процесс адаптации пользователей с помощью генеративной автоматизации на базе ИИ.

Система искусственного интеллекта может автоматически создавать учетные записи пользователей, назначать разрешения на доступ и настраивать необходимое программное обеспечение, обеспечивая беспроблемную адаптацию новых сотрудников.

Независимое от ресурсов решение

Технология генеративного искусственного интеллекта предлагает независимое от ресурсов решение задач ITSM. Он может выполнять несколько задач одновременно, не ограничиваясь такими факторами, как человеческий потенциал или доступность.

Эта масштабируемость и гибкость позволяют организациям оптимизировать использование ресурсов, эффективно справляться с пиковыми нагрузками и обеспечивать постоянное качество обслуживания.

Например, в периоды высокого спроса на услуги генеративный ИИ может обрабатывать несколько пользовательских запросов одновременно, обеспечивая быстрые ответы и сокращая время ожидания. Эта независимая от ресурсов возможность позволяет организациям масштабировать предоставление услуг без привлечения дополнительных человеческих ресурсов.

Управление инцидентами в режиме реального времени

Технология генеративного искусственного интеллекта улучшает управление инцидентами, предоставляя информацию в режиме реального времени и интеллектуальные возможности для принятия решений.

Инструменты генеративного ИИ могут заблаговременно обнаруживать аномалии, прогнозировать потенциальные проблемы и запускать автоматизированные рабочие процессы управления инцидентами, постоянно отслеживая производительность системы. Это позволяет организациям выявлять и устранять инциденты в режиме реального времени, сводя к минимуму их влияние на бизнес-операции.

Например, с помощью генеративного ИИ организации могут внедрять интеллектуальные системы управления инцидентами, которые отслеживают производительность сети, работоспособность серверов и стабильность приложений в режиме реального времени.

Любые отклонения или аномалии могут инициировать автоматические уведомления и упреждающие действия по исправлению, что обеспечивает минимальное прерывание работы службы.

Централизованное знание корпоративных ИТ и высокая доступность

Генеративный ИИ обеспечивает централизацию и доступность корпоративных ИТ-знаний.

Собирая и систематизируя информацию из различных источников, генеративный ИИ может создать всеобъемлющую базу знаний, доступную для ИТ-персонала и конечных пользователей. Это способствует эффективному решению проблем, ускоряет принятие решений и расширяет возможности самообслуживания.

Например, с помощью генеративных систем управления знаниями на основе искусственного интеллекта организации могут предоставить централизованную платформу, на которой пользователи могут получить доступ к обширному хранилищу руководств по устранению неполадок, часто задаваемых вопросов и лучших практик, общаясь с чат-ботом.

Это позволяет пользователям самостоятельно находить решения, разгружая группы ИТ-поддержки и повышая удовлетворенность пользователей.

Генеративный ИИ и ITSM: многообещающее будущее

Генеративный ИИ приносит значительные улучшения в области ITSM, решая проблемы, с которыми сталкиваются традиционные подходы.

Используя связь в режиме реального времени, автоматизацию, оптимизированное использование ресурсов и централизованное управление знаниями, организации могут улучшить предоставление услуг, улучшить взаимодействие с пользователем и повысить эффективность работы.

Помимо ITSM, генеративный ИИ имеет значение для других областей бизнеса, таких как управление персоналом и знаниями. Это может помочь в автоматизации процессов управления персоналом, повышении качества работы сотрудников и облегчении обмена знаниями и совместной работы в организации.

Генеративный ИИ может произвести революцию в управлении знаниями, собирая, систематизируя и делая информацию легкодоступной.

Будущий потенциал генеративного ИИ в бизнесе огромен.

По мере развития этой технологии мы можем ожидать дальнейшего улучшения понимания естественного языка, генерации изображений и возможностей принятия решений. Организации должны использовать генеративный ИИ и исследовать его потенциальные применения в различных областях.

Узнайте, как решать проблемы и улучшать ИТ-операции с помощью инструментов AIOps.