Cómo la IA mejora la ITSM

Hay mucho revuelo mediático en torno a la inteligencia artificial (IA), especialmente a raíz del revuelo creado por las herramientas de IA generativa como ChatGPT. Sin embargo, esta exageración no debería eclipsar las capacidades habilitadas por IA que ya se han agregado a las herramientas de gestión de servicios de TI (ITSM), incluido el uso de IA generativa. Especialmente las capacidades que mejoran la eficiencia y la eficacia de los procesos de ITSM en línea con el mantra de la automatización de operaciones y resultados "mejores, más rápidos y más baratos".
Este blog analiza algunas formas específicas en que las capacidades habilitadas por IA se han introducido en las herramientas de ITSM, adoptando una perspectiva basada en procesos. Pero primero, aquí hay algunas configuraciones de escena centradas en los beneficios.


Los beneficios de la IA para ITSMLos beneficios potenciales de la IA para ITSM incluyen:

• Experiencias de servicio mejoradas, incluida la personalización, con IA capaz de proporcionar interacciones personalizadas a los usuarios finales en función de su perfil, incluidas las interacciones y preferencias pasadas.
• Mejora de la eficiencia y la velocidad operativas, con IA que automatiza las tareas rutinarias de ITSM. Esto incluye capacidades mejoradas de soporte de nivel 0 a través de chatbots impulsados por IA y asistentes virtuales que pueden manejar consultas básicas y solicitudes de soporte.
• Reducción de costos, que incluye ahorro de mano de obra y una reducción en los costos relacionados con el tiempo de inactividad del servicio.
• Mejora de la toma de decisiones, ya que las tecnologías de IA, como el aprendizaje automático, pueden analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias que informen mejores decisiones. Esto incluye una mejor planificación, con IA que predice la demanda futura de recursos de TI y asigna los recursos de manera óptima.
• Proactividad, incluso con capacidades de resolución de problemas, porque la IA puede predecir posibles problemas antes de que ocurran mediante el análisis de los datos de rendimiento del sistema.
• Mejora de la seguridad de TI mediante la identificación y respuesta a las amenazas de seguridad de forma más rápida y eficiente que los humanos.

Ejemplos de procesos de ITSM que se ven favorecidos por la IADado que todos los procesos de ITSM implican flujos de trabajo, alguna forma de análisis y un enfoque en la mejora, se podría argumentar que todos están abiertos a la mejora basada en la IA. Sin embargo, algunos de los procesos de ITSM más comúnmente adoptados, en los que los proveedores de herramientas de ITSM han agregado capacidades habilitadas para IA, son:

• Gestión de incidentes: donde la IA puede categorizar y enrutar automáticamente los incidentes al equipo más adecuado. Si es posible, se puede aplicar una resolución automatizada al ticket entrante sin intervención humana. Los modelos de aprendizaje automático también pueden analizar datos históricos para predecir y prevenir incidentes antes de que ocurran.

 

• Gestión de solicitudes de servicio: los chatbots impulsados por IA, o bots en herramientas colaborativas como Slack y Microsoft Teams, pueden interactuar con los usuarios finales para comprender sus necesidades. Ya sea resolviéndolos o escalándolos a agentes humanos cuando sea necesario. Las solicitudes de servicio simples, como el restablecimiento de contraseñas, se pueden realizar automáticamente.

 

• Gestión de problemas: la IA puede ayudar a identificar las causas subyacentes de los incidentes recurrentes mediante el análisis de datos históricos. También puede analizar tendencias y registros para detectar problemas subyacentes que podrían no ser inmediatamente obvios para el ojo humano.

 

• Gestión del cambio (habilitación del cambio en ITIL 4): la IA puede evaluar el impacto potencial y el riesgo de los cambios propuestos. Las herramientas de automatización impulsadas por IA pueden realizar pruebas previas y posteriores a la implementación para ayudar a garantizar cambios seguros y efectivos.

• Gestión del conocimiento: la IA puede ayudar a mantener actualizada la base de conocimientos sugiriendo nuevos artículos basados en incidentes y problemas recientes o "lagunas de conocimiento" cuando se comparan los nuevos tickets de la mesa de servicio con los artículos de conocimiento existentes. La IA también puede personalizar el contenido de conocimiento que las herramientas de ITSM muestran a los usuarios finales en función de sus consultas y preferencias anteriores.

 

• Gestión de la configuración del servicio: la IA puede automatizar el descubrimiento de activos de TI y sus configuraciones para mantener actualizada la base de datos de gestión de la configuración (CMDB). También puede detectar anomalías de configuración relacionadas con riesgos de seguridad o ineficiencias operativas.

 

• Gestión de la capacidad y el rendimiento: la IA puede pronosticar las necesidades futuras de recursos en función de las tendencias históricas y los patrones de uso. También puede sugerir el despliegue óptimo de recursos para maximizar la eficiencia y el ahorro de costes.

 

• Gestión de activos: la IA puede predecir cuándo los activos de TI pueden fallar o requerir mantenimiento. También puede analizar patrones de uso históricos para optimizar la asignación y utilización de activos.

 

• Gestión de la seguridad: la IA puede supervisar las redes en busca de actividades inusuales, identificando y respondiendo rápidamente a posibles amenazas de seguridad. También puede escanear continuamente la infraestructura de TI en busca de vulnerabilidades, priorizando su corrección en función del impacto potencial.

Ampliación de las capacidades de ITSM habilitadas por IA a otras funciones empresarialesDe la misma manera que los enfoques de gestión de servicios empresariales (ESM) amplían los procesos de ITSM y las capacidades de las herramientas de ITSM a otras funciones empresariales, como recursos humanos (RRHH), instalaciones, finanzas y legal, lo mismo ocurre con las capacidades de IA. Esto incluye las capacidades en las que se utiliza la IA para mejorar los procesos de ITSM.
De hecho, la velocidad con la que se introducen nuevas tecnologías y capacidades en las herramientas de ITSM puede considerarse un diferenciador clave para las necesidades de ITSM y ESM. Si la IA mejora las operaciones y los resultados de TI, puede hacer lo mismo con otras funciones empresariales. Por ejemplo, las capacidades de clasificación automatizada de tickets (que categorizan y enrutan los tickets entrantes en función de patrones de datos históricos) se pueden utilizar en casi todas las demás funciones comerciales de los proveedores de servicios para mejorar la ejecución de los procesos. Porque, por ejemplo, la IA puede saber qué significa una solicitud de RRHH y cómo responder, también puede proporcionar la mejor resolución sin intervención humana.
También hay muchos otros posibles casos de uso de ESM de capacidades de herramientas de ITSM habilitadas para IA que pueden beneficiar a otras funciones empresariales. Por ejemplo:

• Proporcionar recomendaciones automatizadas al personal del proveedor de servicios "en el flujo de trabajo"
• Escalado automático de tickets (o cualquiera que sea el nombre de la función empresarial) cuando es probable que se produzca una infracción en el nivel de servicio
• Capacidades de chatbot de IA que conversan con los empleados para comprender sus necesidades y ofrecer la mejor solución (incluida la transferencia a un humano cuando sea necesario).

¿Cómo afecta la implementación de la IA en ITSM a la experiencia general del usuario para los empleados de una organización?

La implementación de la IA en la gestión de servicios de TI (ITSM) tiene un impacto significativo en la experiencia general del usuario para los empleados dentro de una organización. Al aprovechar las tecnologías de IA, los equipos de TI pueden personalizar las interacciones, comprender los patrones de comportamiento de los usuarios y proporcionar un soporte más eficiente y personalizado. Esta personalización mejora la satisfacción del usuario, agiliza los procesos de resolución de problemas y, en última instancia, mejora la experiencia general del usuario en varios puntos de contacto del servicio de TI. Además, la IA en ITSM puede conducir a tiempos de respuesta más rápidos, identificación proactiva de problemas, opciones de autoservicio y automatización perfecta de tareas rutinarias, todo lo cual contribuye a una experiencia de empleado mejorada y más centrada en el usuario dentro de la organización.

¿Pueden las soluciones de ITSM impulsadas por IA adaptarse e integrarse con las diferentes infraestructuras de TI existentes, independientemente de su complejidad o tamaño?
Las soluciones de gestión de servicios de TI (ITSM) impulsadas por IA tienen la capacidad de adaptarse e integrarse con varias infraestructuras de TI existentes, independientemente de su complejidad o tamaño. Estos sistemas impulsados por IA están diseñados teniendo en cuenta la flexibilidad, lo que les permite interactuar sin problemas con diversos entornos de TI que van desde configuraciones a pequeña escala hasta sistemas de grandes empresas. Al aprovechar los algoritmos avanzados de IA y las capacidades de aprendizaje automático, estas soluciones pueden analizar y comprender de manera inteligente diferentes arquitecturas, protocolos y formatos de datos de TI para garantizar una integración e interoperabilidad fluidas. Esta adaptabilidad permite a las organizaciones mejorar sus operaciones de TI, optimizar los procesos y mejorar la eficiencia general sin interrupciones significativas en su infraestructura existente.

¿Cuáles son los posibles desafíos o limitaciones a los que se enfrenta la transición a procesos de ITSM mejorados con IA y cómo pueden las organizaciones abordarlos de manera efectiva para una integración exitosa?
La transición a procesos de gestión de servicios de TI (ITSM) mejorados por IA puede presentar desafíos y limitaciones que las organizaciones deben abordar para una integración exitosa. Algunos de los posibles obstáculos son la seguridad de los datos y la privacidad, la resistencia de la fuerza laboral a la adopción de la IA, la necesidad de mejorar las competencias de los equipos de TI para trabajar con tecnologías de IA y garantizar el uso ético de la IA en los procesos de toma de decisiones. Las organizaciones pueden abordar eficazmente estos desafíos mediante la implementación de medidas sólidas de protección de datos, la realización de programas de capacitación integrales para que el personal se familiarice con las herramientas de IA, el fomento de una cultura de apertura y colaboración para fomentar la aceptación de la IA y el establecimiento de pautas claras para el uso ético de la IA dentro de la organización. Al abordar de forma proactiva estos obstáculos, las empresas pueden navegar la transición a una ITSM mejorada por IA sin problemas, garantizando un rendimiento y un valor óptimos de sus inversiones en IA.