O ano de 2018 viu-nos firmemente estabelecidos - a Gestão de Serviços de TI (ITSM) e os Serviços de TI ainda estão em atividade, apesar das discussões contínuas sobre quanto tempo sobreviverão à revolução digital. Com efeito, a procura por serviços de suporte técnico está a crescer - no Relatório de Suporte Técnico e no Relatório Salarial O relatório de 2017 do (Help Desk Institute) indica que 55% dos help desks relataram um aumento no volume de tickets no ano passado.
Por outro lado, muitas empresas notaram uma diminuição no volume de chamadas para suporte técnico no ano passado (15%) face a 2016 (10%). O principal fator que contribuiu para a redução do número de solicitações foi o suporte técnico independente. No entanto, o HDI também informa que a taxa de inscrição subiu para US$ 25 no ano passado, acima dos US$ 18 em 2016. Não é isso que a maioria dos departamentos de TI busca. Felizmente, a automação alimentada por análises e aprendizado de máquina pode melhorar os processos e a produtividade do suporte técnico, reduzindo erros e melhorando a qualidade e a velocidade. Às vezes, isso está além das capacidades humanas, e o aprendizado de máquina e a análise são a base fundamental para uma central de serviços de TI inteligente, proativa e responsiva.
Este artigo analisa mais de perto como o aprendizado de máquina pode resolver muitos dos desafios de suporte técnico e ITSM associados ao volume e custo de tickets e como criar um suporte técnico mais rápido e automatizado que os funcionários corporativos gostam de usar.
ITSM eficaz por meio de aprendizado de máquina e análise
Minha definição favorita de aprendizado de máquina vem da empresa :
“O aprendizado de máquina ensina os computadores a fazer o que é natural para humanos e animais: aprender com a experiência. Algoritmos de aprendizado de máquina usam métodos computacionais para aprender informações diretamente dos dados, sem depender de uma equação predefinida como modelo. Os algoritmos melhoram seu próprio desempenho de forma adaptativa à medida que aumenta o número de amostras disponíveis para estudo.”
Os seguintes recursos estão disponíveis para algumas ferramentas de ITSM baseadas em aprendizado de máquina e análise de big data:
- Suporte via bot. Agentes virtuais e chatbots podem sugerir automaticamente notícias, artigos, serviços e ofertas de suporte a partir de catálogos de dados e solicitações públicas. Esse suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, na forma de programas de treinamento de usuários finais, ajuda a resolver problemas com muito mais rapidez. Os principais benefícios do bot são uma interface de usuário aprimorada e menos chamadas recebidas.
- Notícias e notificações inteligentes. Essas ferramentas permitem que os usuários sejam notificados proativamente sobre possíveis problemas. Além disso, os profissionais de TI podem recomendar soluções alternativas para resolver problemas por meio de notificações personalizadas que fornecem aos usuários finais informações relevantes e práticas sobre os problemas que possam encontrar, bem como dicas sobre como evitá-los. Os usuários informados apreciarão o suporte proativo de TI e o número de solicitações recebidas será reduzido.
- Busca inteligente. Quando os usuários finais procuram informações ou serviços, um sistema de gestão do conhecimento sensível ao contexto pode fornecer recomendações, artigos e links. Os usuários finais tendem a pular alguns resultados em favor de outros. Esses cliques e visualizações são incluídos nos critérios de “ponderação” ao reindexar o conteúdo ao longo do tempo, para que a experiência de pesquisa seja ajustada dinamicamente. À medida que os usuários finais fornecem feedback na forma de votação de gosto/não gosto, isso também influencia a classificação do conteúdo que eles e outros usuários podem encontrar. Em termos de benefícios, os usuários finais podem encontrar respostas rapidamente e se sentir mais confiantes, e os agentes de suporte técnico são capazes de lidar com mais tickets e alcançar mais acordos de nível de serviço (SLAs).
- Análise de tópicos populares. Aqui, os recursos analíticos identificam padrões em fontes de dados estruturados e não estruturados. As informações sobre temas populares são exibidas graficamente na forma de um mapa de calor, onde o tamanho dos segmentos corresponde à frequência de determinados temas ou grupos de palavras-chave demandadas pelos usuários. Incidentes repetidos serão detectados instantaneamente, agrupados e resolvidos em conjunto. O Trending Topic Analytics também detecta clusters de incidentes com uma causa raiz comum e reduz significativamente o tempo para identificar e resolver o problema raiz. A tecnologia também pode criar automaticamente artigos da base de conhecimento com base em interações ou problemas semelhantes. Encontrar tendências em quaisquer dados aumenta a atividade do departamento de TI, evita a recorrência de incidentes e, portanto, aumenta a satisfação do usuário final, ao mesmo tempo que reduz os custos de TI.
- Aplicativos inteligentes. Os usuários finais esperam que enviar um ticket seja tão fácil quanto escrever um Tweet: uma mensagem curta e em linguagem natural descrevendo um problema ou solicitação que pode ser enviada por e-mail. Ou simplesmente anexe uma foto do problema e envie do seu dispositivo móvel. O registro inteligente de tickets acelera o processo de criação de tickets, preenchendo automaticamente todos os campos com base no que o usuário final escreveu ou na digitalização de uma imagem processada usando software de reconhecimento óptico de caracteres (OCR). Usando um conjunto de dados observacionais, a tecnologia categoriza e encaminha automaticamente os tickets para os agentes de suporte apropriados. Os agentes podem encaminhar tickets para diferentes equipes de suporte e substituir campos preenchidos automaticamente se o modelo de aprendizado de máquina não for ideal para um determinado caso. O sistema aprende com novos padrões, o que lhe permite lidar melhor com problemas que surgirão no futuro. Tudo isso significa que os usuários finais podem abrir tickets de forma rápida e fácil, resultando em maior satisfação na utilização das ferramentas de trabalho. Esse recurso também reduz o trabalho manual e os erros e ajuda a reduzir o tempo e os custos de permissão.
- E-mail inteligente. Esta ferramenta é semelhante aos pedidos inteligentes. O usuário final pode enviar um email para a equipe de suporte e descrever o problema em linguagem natural. A ferramenta de help desk gera um ticket com base no conteúdo do e-mail e responde automaticamente ao usuário final com links para soluções sugeridas. Os usuários finais ficam satisfeitos porque a abertura de tickets e solicitações é fácil e conveniente, e os agentes de TI têm menos trabalho manual para fazer.
- Gerenciamento inteligente de mudanças. O aprendizado de máquina também oferece suporte a análises avançadas e gerenciamento de mudanças. Dado o número frequente de mudanças que as empresas exigem hoje, os sistemas inteligentes podem fornecer aos agentes ou gestores de mudança sugestões destinadas a otimizar o ambiente e aumentar a taxa de sucesso das mudanças no futuro. Os agentes podem descrever as alterações necessárias em linguagem natural, e os recursos analíticos verificarão o conteúdo dos itens de configuração afetados. Todas as mudanças são reguladas e indicadores automáticos informam ao gestor de mudanças se há algum problema com a mudança, como risco, agendamento em janela não planejada ou status “não aprovado”. O principal benefício do gerenciamento inteligente de mudanças é a obtenção de valor mais rapidamente, com menos configurações, personalizações e, em última análise, menos dinheiro gasto.
Em última análise, o aprendizado de máquina e a análise estão transformando os sistemas de ITSM com suposições e recomendações inteligentes sobre problemas de tickets e o processo de mudança que ajudam os agentes e as equipes de suporte de TI a descrever, diagnosticar, prever e prescrever o que aconteceu, o que está acontecendo e o que acontecerá. Os usuários finais recebem insights proativos, personalizados e dinâmicos e soluções rápidas. Nesse caso, muito é feito automaticamente, ou seja, sem intervenção humana. E à medida que a tecnologia aprende com o tempo, os processos só melhoram. É importante observar que todos os recursos inteligentes descritos neste artigo já estão disponíveis.
Fonte: habr.com