1. Cosa si intende per Intelligenza Artificiale Generativa?
2. Alcuni esempi di applicazione dell'IA Generativa all'ITSM
3. IA Generativa e ITSM secondo Pat: casi di applicazione concreta
L’evoluzione che l’ITSM (gestione dei servizi IT) sta vivendo ha spesso riguardato molte tendenze tecnologiche al di fuori del suo dominio principale e spesso legate alla Digital Transformation.
Pochi trend informatici e tecnologici sono stati realmente utili al supporto, ai servizi helpdesk e ai processi IT aziendali. Almeno fino ad oggi.
Parlando di IA Generativa applicata all’ITSM, possiamo identificare dei specifici vantaggi legati alla gestione dei servizi IT e del Service Desk.
Cosa si intende per Intelligenza Artificiale Generativa?
L’IA Generativa è uno dei trend principali e innovativi degli ultimi anni.
Wikipedia definisce intelligenza artificiale generativa come: “un tipo di intelligenza artificiale che è in grado di generare testo, immagini, video, musica o altri media in risposta a delle richieste. I sistemi di intelligenza artificiale generativa utilizzano modelli generativi (…). Un esempio di questi modelli sono i modelli linguistici di grandi dimensioni, che producono dati a partire da un dataset di addestramento utilizzato per crearli.”
Una tecnologia che consente, quindi, alle “macchine” di generare soluzioni nuove e uniche alle richieste che vengono espresse.
A differenza di altre forme di AI che si basano su set di dati preesistenti per fare previsioni o classificazioni, l'IA Generativa utilizza algoritmi per creare nuovi dati basati su modelli che ha appreso dalle fonti dati esistenti.
Alcuni esempi di applicazione dell’IA Generativa all’ITSM
Come si collegano e interagiscono ITSM e Intelligenza Artificiale Generativa? Quali benefici si possono trarre da questa applicazione a vantaggio dei processi e servizi IT di un’azienda, realizzando così un Enterprise Service Management innovativo e maggiormente performante?
I processi del Service Desk sono un’area con forte impatto per queste nuove tecnologie: l’approccio legato all’automazione ha un grande rilievo sia nella velocità della risposta (spesso affidato a strumenti in Self-Service per la soluzione della richiesta) sia nella possibilità di creare informazioni precise e ben organizzate (Knowledge Base) a supporto del team di assistenza che deve risolvere la richiesta dell’utente.
Nell’ambito del Service Desk, l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale e i suoi componenti, come il Machine Learning, non servono solo a “catalogare” correttamente le informazioni, ma bensì a definirne sempre meglio l’ambito e il contesto dell’informazione richiesta dall’utente, trasformando un “sistema passivo” ad uno “proattivo”.
Ne abbiamo parlato in un recente webinar.
Nel contesto dell'IT Service Management (ITSM), un modello generativo di AI può essere utilizzato per automatizzare e migliorare vari aspetti legati ai processi ITSM.
Ecco alcuni esempi di applicabilità in questo contesto:
- Incident e Problem Management: i modelli di IA Generativa possono essere utilizzati per analizzare i dati storici di Incident e Problem, identificare modelli e generare potenziali soluzioni o suggerimenti, aiutando i team IT a diagnosticare e risolvere i problemi in modo più efficiente.
- Change Management: i modelli di IA Generativa possono aiutare ad analizzare le richieste di cambiamento e il loro potenziale impatto sull'ambiente IT. Apprendendo dallo storico dei dati, il modello può generare informazioni sulla probabilità di successo o fallimento, identificare potenziali rischi e suggerire strategie.
- Knowledge Management: i modelli di IA Generativa possono fornire un grande supporto nell’ambito della Knowledge Base, analizzando documentazione e ticket di supporto esistenti, per generare automaticamente articoli della conoscenza pertinenti o fornire suggerimenti agli agenti di supporto mentre assistono gli utenti. Ciò può migliorare la velocità e l'accuratezza della condivisione delle conoscenze all'interno dell'organizzazione.
- Service Catalog: i modelli di IA Generativa possono essere ampiamente applicati anche al Catalogo dei Servizi Analizzando la gestione degli Incidenti e Service Request ricorrenti, può identificare delle casistiche di richieste frequenti, che possono identificare nuove voci a Catalogo.
- Gestione Survey, feedback e soddisfazione delle richieste di servizio: i modelli di IA Generativa possono essere utili analizzando i feedback delle Survey e identificando le problematiche più comuni che si possono automatizzare (ad es. risposte automatiche per reimpostazioni di password).
- Virtual Assistant e Chatbot: i modelli di IA Generativa possono essere utilizzati per arricchire la conoscenza e le risposte che possono dare i virtual agents o i Chatbot e per fornire supporto agli utenti finali, assistendoli al meglio nella gestione dei problemi comuni o nella navigazione dei portali Self-Service.
Sfruttare l’IA Generativa può ridurre il tempo necessario per completare le attività più semplici e portare alla luce situazioni ricorrenti, spesso tralasciate dai team di supporto per mancanza di tempo.
IA Generativa e ITSM secondo Pat: casi di applicazione concreta
La strategia di Pat, rispetto all’evoluzione delle proprie soluzioni applicative, è quella di arricchirle di innovazione al fine di proporre alle aziende clienti features di prodotto utili e performanti.
Da anni, infatti, la riconosciuta soluzione di Pat per l’ITSM, HDA, vede delle evoluzioni in diversi ambiti: dall’applicabilità a nuove aree aziendali coprendo processi aziendali non prettamente IT (per questo parliamo di Enterprise Service Management), alla multicanalità con cui l’utenza può interfacciarsi per le richieste di assistenza, all’integrabilità con i nuovi sistemi aziendali, fino all’automazione dei processi, sempre più spinta.
Per quanto riguarda l’automazione di HDA, core dell’applicativo, da un lato avviene mediante nuove funzionalità “No Code”, dall’altro grazie all’applicazione dell’Artificial Intelligent Service Management, AISM.
Le funzionalità applicative nel Service Desk di Pat vedono l’IA Generativa particolarmente utile nel processo di Knowledge Management e nella gestione e creazione di articoli di Knowledge Base, ambito tradizionalmente sottovalutato e trascurato. L'IA Generativa può essere sfruttata per creare articoli di Knowledge Base pertinenti e accurati per un’organizzazione fornitore di servizi IT in pochissimo tempo.
Ma non solo. Altri casi di applicazione dell’Intelligenza Artificiale già in uso con HDA sono:
- Apertura tramite Chatbot o in Self-Service. Suggerimenti su base KB già presente per evitare l’apertura del ticket. Creazione di un problem su base casi analoghi per ridurre il numero di ticket futuri.
- Apprendimento automatico, analisi dei modelli storici e potenziali da indagare per arricchire le richieste a Catalogo. Apprendimento su base modelli e possibili soluzioni automatiche o creazione di cluster specifici.
- Interazione con agente conversazionale dotato di AI technologies (Chatbot o Voicebot), interazione real-time senza utilizzare operatori.
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