2018 viunos firmemente establecidos: a Xestión de Servizos de TI (ITSM) e os Servizos de TI seguen en actividade, a pesar de que se fala sobre canto tempo sobrevivirán á revolución dixital. De feito, a demanda de servizos de apoio técnico está a medrar -no Informe de Soporte Técnico e o Informe de Salarios O informe de 2017 (Help Desk Institute) indica que o 55 % das mesas de axuda informaron dun aumento no volume de tickets durante o último ano.
Por outra banda, moitas empresas constataron unha diminución do volume de chamadas ao soporte técnico o ano pasado (15%) en comparación con 2016 (10%). O factor clave que contribuíu á redución do número de solicitudes foi o apoio técnico independente. Non obstante, HDI tamén informa que a taxa de solicitude subiu a 25 dólares o ano pasado, fronte aos 18 dólares de 2016. Isto non é o que a maioría dos departamentos de TI se esforzan. Afortunadamente, a automatización impulsada pola análise e a aprendizaxe automática pode mellorar os procesos e a produtividade da mesa de axuda ao reducir os erros e mellorar a calidade e a velocidade. Ás veces, isto vai máis aló das capacidades humanas, e a aprendizaxe automática e a análise son a base fundamental para unha mesa de servizos de TI intelixente, proactiva e sensible.
Este artigo analiza como a aprendizaxe automática pode resolver moitos dos desafíos da mesa de axuda e ITSM asociados co volume e o custo dos tickets, e como crear unha mesa de axuda máis rápida e automatizada que os empregados das empresas disfruten.
ITSM eficaz a través da aprendizaxe automática e da análise
A miña definición favorita de aprendizaxe automática vén da empresa :
"A aprendizaxe automática ensínalle ás computadoras a facer o que lles resulta natural aos humanos e aos animais: aprender da experiencia. Os algoritmos de aprendizaxe automática usan métodos computacionais para aprender información directamente dos datos, sen depender dunha ecuación predefinida como modelo. Os algoritmos melloran de forma adaptativa o seu propio rendemento a medida que aumenta o número de mostras dispoñibles para o estudo.
As seguintes capacidades están dispoñibles para algunhas ferramentas de ITSM baseadas na aprendizaxe automática e na análise de big data:
- Soporte vía bot. Os axentes virtuais e os chatbots poden suxerir automaticamente noticias, artigos, servizos e ofertas de soporte a partir de catálogos de datos e solicitudes públicas. Este soporte 24/7 en forma de programas de formación de usuarios finais axuda a resolver os problemas moito máis rápido. Os principais beneficios do bot son unha interface de usuario mellorada e menos chamadas entrantes.
- Noticias e notificacións intelixentes. Estas ferramentas permiten que os usuarios sexan notificados de forma proactiva dos posibles problemas. Ademais, os profesionais de TI poden recomendar solucións para resolver problemas mediante notificacións personalizadas que proporcionan aos usuarios finais información relevante e accionable sobre os problemas que poidan atopar, así como consellos sobre como evitalos. Os usuarios informados apreciarán o apoio proactivo das TI e reducirase o número de solicitudes entrantes.
- Busca intelixente. Cando os usuarios finais buscan información ou servizos, un sistema de xestión de coñecemento consciente do contexto pode proporcionar recomendacións, artigos e ligazóns. Os usuarios finais tenden a saltar algúns resultados en favor doutros. Estes clics e vistas inclúense nos criterios de "ponderación" ao volver a indexar o contido ao longo do tempo, polo que a experiencia de busca axústase de forma dinámica. Dado que os usuarios finais proporcionan comentarios en forma de votación por gústame/non me gusta, tamén inflúe na clasificación do contido que eles e outros usuarios poden atopar. En termos de vantaxes, os usuarios finais poden atopar respostas rapidamente e sentirse máis seguros, e os axentes da mesa de axuda poden xestionar máis tickets e acadar máis acordos de nivel de servizo (SLA).
- Análise de temas populares. Aquí, as capacidades de análise identifican patróns en fontes de datos estruturadas e non estruturadas. A información sobre temas populares móstrase graficamente en forma de mapa de calor, onde o tamaño dos segmentos corresponde á frecuencia de determinados temas ou grupos de palabras clave demandados polos usuarios. As incidencias repetidas detectaranse ao instante, agruparanse e resolveranse en conxunto. Trending Topic Analytics tamén detecta clústeres de incidentes cunha causa raíz común e reduce significativamente o tempo para identificar e resolver o problema raíz. A tecnoloxía tamén pode crear automaticamente artigos de base de coñecemento baseados en interaccións similares ou problemas similares. Atopar tendencias en calquera dato aumenta a actividade do departamento de TI, evita a repetición de incidentes e, polo tanto, aumenta a satisfacción do usuario final á vez que reduce os custos de TI.
- Aplicacións intelixentes. Os usuarios finais esperan que enviar un ticket sexa tan sinxelo coma escribir un chío: unha mensaxe breve e en linguaxe natural que describe un problema ou solicitude que se pode enviar por correo electrónico. Ou incluso simplemente adxunta unha foto do problema e envíaa desde o teu dispositivo móbil. O rexistro intelixente de tickets acelera o proceso de creación de tickets enchendo automaticamente todos os campos en función do que escribiu o usuario final ou dunha dixitalización dunha imaxe procesada mediante o software de recoñecemento óptico de caracteres (OCR). Usando un conxunto de datos de observación, a tecnoloxía clasifica e encamiña automaticamente os tickets aos axentes da mesa de axuda adecuados. Os axentes poden reenviar tickets a diferentes equipos de soporte e poden sobrescribir os campos enchedos automaticamente se o modelo de aprendizaxe automática non é óptimo para un caso determinado. O sistema aprende de novos patróns, o que lle permite afrontar mellor os problemas que xurdan no futuro. Todo isto significa que os usuarios finais poden abrir os tickets de forma rápida e sinxela, o que supón unha maior satisfacción cando usan ferramentas de traballo. Esta capacidade tamén reduce o traballo manual e os erros e axuda a reducir o tempo e os custos.
- Correo electrónico intelixente. Esta ferramenta é semellante ás ordes intelixentes. O usuario final pode enviar un correo electrónico ao equipo de soporte e describir o problema en linguaxe natural. A ferramenta da mesa de axuda xera un ticket baseado no contido do correo electrónico e responde automaticamente ao usuario final con ligazóns a solucións suxeridas. Os usuarios finais están satisfeitos porque abrir tickets e solicitudes é fácil e cómodo, e os axentes de TI teñen menos traballo manual que facer.
- Xestión intelixente do cambio. A aprendizaxe automática tamén admite análises avanzadas e xestión de cambios. Dado o número frecuente de cambios que requiren as empresas na actualidade, os sistemas intelixentes poden proporcionar aos axentes de cambio ou xestores suxestións dirixidas a optimizar o ambiente e aumentar a taxa de éxito dos cambios no futuro. Os axentes poden describir os cambios necesarios en linguaxe natural e as capacidades de análise comprobarán o contido dos elementos de configuración afectados. Todos os cambios están regulados e os indicadores automáticos indican ao xestor de cambios se hai algún problema co cambio, como risco, programación nunha xanela non planificada ou estado "non aprobado". O principal beneficio da xestión intelixente do cambio é un tempo máis rápido para valorar con menos configuracións, personalizacións e, en definitiva, menos diñeiro gastado.
En definitiva, a aprendizaxe automática e a analítica están a transformar os sistemas ITSM con suposicións e recomendacións intelixentes sobre problemas de tickets e o proceso de cambio que axudan aos axentes e aos equipos de soporte informático a describir, diagnosticar, predecir e prescribir o que pasou, o que está a suceder e o que vai ocorrer. Os usuarios finais reciben información proactiva, personalizada e dinámica e solucións rápidas. Neste caso, moito faise automaticamente, é dicir. sen intervención humana. E a medida que a tecnoloxía aprende co paso do tempo, os procesos só melloran. É importante ter en conta que todas as funcións intelixentes descritas neste artigo están dispoñibles hoxe.
Fonte: www.habr.com