Генеративный искусственный интеллект (GenAI) – это новейшая тенденция в области управления ИТ-услугами (ITSM) и корпоративного управления услугами (ESM), которая стимулирует изменения в области совершенствования управления услугами. Он открывает широкие возможности для совершенствования управления услугами по всем трем параметрам «лучше, быстрее, дешевле». Давайте рассмотрим влияние GenAI на конкретные области операций ITSM и ESM, поскольку сферы его применения весьма обширны. Вот несколько примеров использования GenAI в ITSM.
Организации, использующие GenAI, теперь имеют больше возможностей для обеспечения круглосуточного реагирования распределенных команд в разных часовых поясах, что имеет огромное значение для организаций, в которых функции обслуживания или поддержки осуществляются в одном месте и не существует ночного расписания. Возможность повысить эффективность, не дожидаясь ответов первого уровня, не является чем-то новым. За последние несколько лет многие организации приложили усилия для создания круглосуточных ответов с запланированными практиками.
Однако именно здесь GenAI вносит свой вклад в улучшение этой поддержки. Он способен анализировать данные об инцидентах, выявлять закономерности и рекомендовать решения в режиме реального времени. Потенциально этот пример GenAI ITSM может сократить время и усилия, необходимые для диагностики и решения ИТ-проблем, что приведет к более быстрому восстановлению услуг и повышению удовлетворенности конечных пользователей.
Освобождение людей от рутинных задач, таких как маршрутизация заявок, ввод данных и устранение базовых неисправностей, позволяет перераспределить ресурсы в пользу более сложных, специализированных и стратегических задач в сфере обслуживания и поддержки.
Внедрение интеллектуальных методов автоматизации позволит сделать усилия по обслуживанию более прогнозируемыми и проактивными.
Задача управления услугами давно состоит в том, чтобы быть впереди проблем, расширять возможности конечных пользователей и улучшать возможности принятия решений для операционных команд ITSM и ESM. GenAI позволяет сделать эту задачу более выполнимой, чем в прошлом.
Благодаря анализу исторических и текущих моделей и тенденций данных появится больше возможностей для упреждающего выявления и решения основных проблем до того, как они перерастут в крупные инциденты. Отслеживая проблемы и закономерности, ИТ-организация также переходит к упреждающему управлению проблемами.
Организации могут воспользоваться преимуществами текущих усилий «сдвига влево», направленных на перемещение задач, действий и ответственности в более ранние точки соприкосновения в процессе предоставления услуг, сделав важные инвестиции в раннее обнаружение потенциальных проблем. Именно в этот момент начинают исчезать задачи уровня 1 и 2. Усилия по обнаружению и устранению проблем, дефектов и сбоев в обслуживании на как можно более ранних этапах для повышения надежности будут возрастать.
Способность GenAI общаться на естественном языке невероятно привлекательна для ИТ-организаций, желающих оптимизировать ответы первого уровня. GenAI также может собирать и анализировать огромные объемы данных, что отлично подходит для сбора отзывов о различных услугах или опыте.
Представьте себе продуманные беседы агентов GenAI, которые собирают обратную связь для выявления недостатков и постоянного распознавания проблем по ответам клиентов. Спросите себя, как можно создать VIP-обслуживание для всех клиентов на основе их запросов или потребностей, одновременно анализируя и сравнивая все прошлые взаимодействия с этим клиентом. Возможность напрямую связать клиентов с улучшением или совершенствованием продукта безгранична.
Цель GenAI ITSM – разработка стратегически продуманных и реализованных решений. Компании выиграют от использования возможностей GenAI, которые обеспечивают мощные механизмы обратной связи для сбора информации о состоянии, симпатиях и предпочтениях человека, а также для выявления тенденций, закономерностей и проблем. Использование открытых вопросов, вариантов с несколькими вариантами ответов или подсказок поможет ИТ-организации в ее стремлении к постоянному совершенствованию и улучшению опыта, поднимая персонализацию на совершенно новый уровень.
Как это может изменить процесс работы? Каталог услуг, управление конфигурациями, поддержка принятия решений и анализ шаблонов в управлении ИТ значительно улучшатся благодаря автоматизации и аналитике данных. Более того, рабочие процессы, политики и обратная связь в реальном времени позволят динамически корректировать уровень обслуживания, если вы правильно используете данные!
Для того чтобы отрасли, основанные на услугах и продуктах, могли персонализировать опыт клиентов и адаптировать его к их потребностям, необходимо четкое понимание динамики рабочей силы, качественные данные и понимание клиентов. Конечно, GenAI может сделать взаимодействие с клиентами (внутренними и внешними) более эффективным, но остановка на этом и неспособность использовать возможности персонализации и адаптации означает, что компания не в полной мере использует возможности GenAI.
В идеале мы хотим, чтобы клиенты решали общие вопросы с помощью более продвинутых порталов самообслуживания и чат-ботов. GenAI может помочь в этом как часть интеллектуального пользовательского опыта (UX) и дизайна интерфейса для повышения эффективности таких порталов. Если вы хотите, чтобы клиенты делали это сами, помните, что они всегда будут отказываться от использования неуклюжих или неэффективных инструментов. Все больше и больше конечных пользователей – это подкованные пользователи, которые ожидают мгновенных ответов, быстрых решений и самостоятельного решения проблем.
Поставщики будут все чаще внедрять в свои продукты интуитивно понятные инструменты, чтобы удовлетворить их потребности; задача состоит в том, чтобы выбрать те, которые лучше всего подойдут вашей компании. Компании, применяющие внутренние решения GenAI, должны будут следовать этому примеру. Потенциал GenAI ITSM – это будущее с повышенным уровнем удовлетворенности конечных пользователей в тех областях, где пользователи быстро находят ответы на вопросы. Идея заключается в разработке возможностей самообслуживания, которые сокращают время решения стандартных и рутинных проблем.
Организации могут извлечь выгоду из автоматизации каталога услуг путем динамического обновления, оптимизации предложений услуг на основе механизмов обратной связи и показателей поддержки, а также постоянного обновления системы управления знаниями. От того, насколько компания привержена этой идее, будет зависеть, увидим ли мы ее рост в ближайшие три года.
Тем не менее, современный цифровой и быстро меняющийся бизнес-ландшафт означает, что услуги должны все больше соответствовать потребностям бизнеса и меняющимся требованиям. Сегодня изменения в бизнесе – это норма, и как внутренние, так и внешние факторы делают адаптивность важным требованием для большинства предприятий.
Увольнения в Google в начале этого года – это «звоночек», указывающий на то, что предприятия начнут оценивать области, в которых GenAI может заменить людей в попытках сократить расходы на персонал. Оптимизация распределения и использования ресурсов сильно ударит по человеческим ресурсам и в конечном итоге выровняется по мере осознания последствий.
Мы уже видим, что на продукты, инструменты и поддержку GenAI ITSM выделяется все больше средств, как это было в начале 2024 года, который положил начало гонке за конкурентоспособность GenAI. Я могу представить себе, что произойдет примерно в третьем году, – это последствия историй о том, как «ИИ пошел не так», и больше ясности в отношении шумихи и реальности, что заставит организации понять, где они должны вмешаться в систему, чтобы избежать проблем с предвзятостью, разнообразием, этикой и проблемными результатами.
Я предполагаю, что мы находимся на этапе тестирования рабочих нагрузок ITSM и ESM, определения приоритетов деятельности и попыток сбалансировать бизнес-цели, соглашения об уровне обслуживания (SLA) и соглашения об уровне опыта (XLA). Ложная цель сокращения штата не должна упускать из виду требования к обслуживанию и опыт. Экономия в одной части организации, приводящая к росту неэффективности в другой, потенциально разрушительна, и результаты могут со временем сойти на нет.
Организация, использующая GenAI, расширит свои возможности по сбору и анализу данных о производительности, выявлению областей для оптимизации, анализу данных о паттернах инцидентов и выявлению тенденций в отчетах о прошлых инцидентах. И это при условии, что они внедрят его стратегически и продуманно.
GenAI уже способен предложить обходные пути и варианты оптимизации для улучшения процессов и процедур. На этом возможности GenAI ITSM не остановятся: поставщики и организации будут использовать его для улучшения анализа первопричин и мониторинга производительности. GenAI может разрабатывать и предоставлять информацию по управлению знаниями, такую как лучшие практики, руководства по устранению неполадок и решения наиболее распространенных ИТ-проблем.
Потенциально улучшатся процессы внедрения изменений благодаря анализу влияния предлагаемых изменений на существующие системы, разработке симуляций различных сценариев и прогнозированию результатов этих изменений. Я ожидаю, что поставщики удвоят усилия по расширению возможностей внедрения изменений с помощью GenAI.
Следующие три года будут связаны с тестированием, перераспределением средств, сокращением человеческих ресурсов, применением автоматизации и рабочих процессов, а также использованием предиктивной аналитики – все это с использованием возможностей GenAI, мощно дополненных другими решениями на основе ИИ. Неподготовленные организации совершат множество ошибок, некоторые из которых могут попасть на первые страницы новостей. Призывы к усилению регулирования будут направлены на решение возникающих правовых и этических проблем. Тем не менее, обещания улучшить работу ITSM или ESM весьма значительны.
Смогут ли ИТ-организации использовать лучшее из того, что они могут предложить, еще предстоит увидеть.
По материалам статьи
