По мере того, как технологии и изобретения значительно улучшались, лидеры управления ИТ-услугами (ITSM) движутся к эффективному распределению ресурсов и согласованию стратегических целей. В связи с растущим объемом данных, переполняющих базы данных, руководителям ITSM необходимо создавать эффективные решения для повышения эффективности поддержки пользователей ИТ-командой.
Согласно данным исследования состояния ITSM и ESM, проведенного InformationWeek в 2022 году, большинство организаций прилагают больше усилий и стратегий для работы с ITSM, однако это приводит к небольшим результатам в процедурных и повторяющихся задачах, таких как управление пользователями и обновление данных. Условие оставляет им возможность вручную решать проблемы и оставляет много возможностей для улучшений. Кроме того, опрос показывает, что только 8 % организаций работают с очень высоким уровнем зрелости, когда их технология ITSM полностью оптимизирована. Что еще более шокирует, 40 % организаций сообщили что в последний раз они обновляли свою технологию ITSM около шесть лет назад или дольше.
С такими экосистемами и проблемами руководителям ITSM необходимо использовать новые технологии и изобретения, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы ускорить свои процессы ITSM и разработать успешные стратегии. Машинное обучение, или обучение компьютерных систем думать и учиться, как люди, является наиболее многообещающей областью изучения и исследований в области машинного обучения для ITSM.
ITSM и машинное обучение: ключевая концепция
В ITSM машинное обучение улучшает процессы за счет анализа пользовательских данных, шаблонов инцидентов и привычек поиска, понимания намерений пользователей, прогнозирования будущих проблем, предоставления релевантных результатов поиска и использования интеллектуальной автоматизации, такой как ИИ, для обслуживания клиентов. Кроме того, машинное обучение также можно использовать в повседневных задачах, таких как обработка поисковых запросов в Интернете, автоматическая фильтрация спама из электронной почты, а также понимание голосовых команд и ответ на них. Машинное обучение фокусируется на снабжении компьютерных систем большими объемами данных и информации, чтобы помочь компьютерам учиться, действовать и думать так же, как и люди, автономно.
Ниже приведены основные преимущества внедрения машинного обучения для ITSM:
- Повышение эффективности обработки инцидентов 1-го уровня
Машинное обучение может сканировать входящие заявки и предоставлять конечным пользователям автоматизированные решения на основе предыдущего опыта. При этом конечные пользователи теперь могут решать проблемы с помощью специалистов или без них. Недавняя разработка в области чатов, таких как Google Assistant, также стала возможной благодаря машинному обучению, позволяющему конечным пользователям получать информацию и ответы без отправки запросов в службу поддержки.
2. Эффективное управление жизненным циклом активов
Когда компания в значительной степени полагается только на свои технологические активы, существует вероятность ухудшения производительности, если ИТ-инфраструктура не может обрабатывать новые приложения и развивающиеся технологии. ИТ-активы по-прежнему не оптимизированы, несмотря на то, что предприятия тратят много денег на программное и аппаратное обеспечение, в основном потому, что решения по управлению ИТ-активами практически не дают информации. Анализируя проблемы и уровни производительности с течением времени, машинное обучение позволяет компаниям эффективно анализировать производительность ИТ-активов и управлять ею. Машинное обучение может обнаружить технологический актив и помочь в устранении связанных и последующих инцидентов, если в систему попадают несколько событий, связанных с ним, или если производительность постоянно падает.
3. Уменьшите риски трансформации
Внедрение технологических достижений не лишено рисков. Преобразования могут быть не только дорогостоящими, но и неэффективными с точки зрения производительности, если отсутствует подробный план. Службы поддержки могут учиться на данных предыдущих внедрений благодаря машинному обучению, которое помогает разрабатывать динамические рабочие процессы. Решения службы поддержки на основе машинного обучения могут выявлять признаки раннего предупреждения о проблемах с внедрением и предупреждать ИТ-менеджеров о необходимости их устранения до возникновения проблемы. Помимо прогнозирования ошибок, модули реализации изменений на основе машинного обучения могут предлагать важные входные данные для планирования на основе предыдущего опыта.
4. Динамическое прогнозирование проблем и упреждающее предотвращение
Службы поддержки могут исследовать различные модели событий, используя машинное обучение, чтобы предвидеть проблемы. Чтобы помочь техническим специалистам решать проблемы как можно быстрее, службы поддержки также могут автоматически создавать заявки о проблемах или рассылать уведомления о надвигающихся проблемах. Например, если сервер работает плохо, службы поддержки могут использовать машинное обучение, чтобы заранее предсказать сбой, используя данные о производительности из прошлого, и создать заявку, связанную с более ранними заявками для инцидентов аналогичного характера. Машинное обучение может помочь в разработке прогностических моделей для службы поддержки, позволяющих заблаговременно обнаруживать ухудшение обслуживания, которое приведет к будущим инцидентам, принимая во внимание ряд важных параметров, таких как частота возникновения трудностей и скорость изменений. .
Без адаптации машинного обучения и автоматизации в своих ITSM-компаниях есть риск, что они потерпят неудачу и не смогут конкурировать на мировом рынке. Внедрение машинного обучения в ITSM имеет потенциал для значительного прогресса в ближайшие годы. Машинное обучение открывает большие возможности для службы поддержки и будущего ITSM.
Службы ИТ-поддержки и машинное обучение: основная концепция
Большинство крупных компаний, предоставляющих ИТ-услуги, имеют специальные системы службы поддержки для решения проблем, с которыми сталкиваются клиенты, сотрудники или любые другие конечные пользователи. Службы поддержки будут собирать заявки от клиентов и назначать заявки по определенным категориям для решения. В этом процессе машинное обучение играет важную роль в упрощении процесса, обеспечивая точный анализ отправленных заявок и делая их доступными для решения в режиме реального времени.
Неправильная маршрутизация билетов приводит к переназначению билетов, ненужному использованию ресурсов, снижению удовлетворенности пользователей и неблагоприятным финансовым последствиям как для клиентов, так и для поставщиков услуг (Paramesh, S.P.; Shreedhara. K.S. 2019).
Тогда как машинное обучение может повысить производительность службы поддержки ИТ?
- Улучшенный прогноз модели
Машинное обучение использует обучающие данные и процесс управления инцидентами ITIL для автоматизированного решения методов классификации заявок, что позволяет службе ИТ-поддержки повысить точность прогнозирования моделей.
2. Эффективный человеческий ресурс
Служба ИТ-поддержки на основе машинного обучения упрощает процесс категоризации идентификатора заявки, владельца, источника контакта и серьезности, что позволяет эффективно управлять наборами навыков и компетенциями, принадлежащими человеческим ресурсам.
3. Повышайте удовлетворенность пользователей
Решение ИТ-проблем на основе машинного обучения становится более точным, а ИТ-персонал становится более отзывчивым, предоставляя возможность управлять временем решения задач. Это приводит к повышению удовлетворенности пользователей.
4. Оценивайте эффективность ИТ-персонала и процессов
Машинное обучение помогает определять бизнес-процессы путем измерения KPI для оценки производительности ИТ-персонала и процессов. Кроме того, машинное обучение также генерирует управленческие отчеты и проводит постоянную настройку в соответствии с текущими требованиями, предъявляемыми ИТ-персоналу.
Тем не менее, основанная на машинном обучении служба ИТ-поддержки обеспечивает точность прогнозирования моделей, сокращает время обработки заявок и обеспечивает удовлетворенность клиентов, включая комментарии к заявкам, а также измерение производительности ИТ-персонала.
Заключение
Машинный язык расширяет возможности ИТ-услуг и решений по управлению услугами для изучения собранных данных с точки зрения ITSM. С точки зрения потока создания ценности организация не только определяет действия, рабочие процессы, элементы управления и процедуры, необходимые для достижения бизнес-целей, но также может учиться на этих действиях, рабочих процессах, элементах управления и процедурах, чтобы разрабатывать новые или улучшать текущие результаты. с минимальным вмешательством человека.
Считаете ли вы, что внедрение машинного обучения в ITSM в настоящее время оптимизировано?
Сообщите нам свои мысли и отзывы, ответив на нашу историю. Посетите нашу веб-страницу для получения дополнительной информации об обучении и консультировании в области ИТ!
