AI nell'ITSM – Una panoramica

L'Intelligenza Artificiale (IA) sta trasformando rapidamente il modo in cui le organizzazioni si approcciano alla tecnologia dell'informazione (IT), non semplicemente come uno strumento, ma come una forza vitale nell'ottimizzazione delle operazioni, nel miglioramento del processo decisionale e nella creazione di esperienze utente eccezionali. Questa trasformazione è particolarmente evidente nell'IT Service Management (ITSM), una disciplina dedicata alla strategia, alla progettazione, all'erogazione, alla gestione, all'operatività e al miglioramento dei servizi IT per soddisfare le esigenze sia dei clienti che delle organizzazioni.

Man mano che le aziende si adattano a ecosistemi digitali sempre più complessi, l'IA emerge non solo come una tendenza, ma anche come un elemento fondamentale nella modernizzazione dell'ITSM, che comprende organizzazione, persone, informazioni, tecnologia, partner, fornitori, nonché flussi di valore e processi.

L'IA percepisce, elabora e risponde come il sistema nervoso umano. Monitora in modo proattivo e reagisce in modo reattivo sulla base di comportamenti appresi – abitudini o regole. L'ITSM tradizionale si affidava prevalentemente a sistemi deterministici basati su regole. Sebbene efficaci in ambienti strutturati, questi sistemi spesso non reggono in condizioni dinamiche dove il contesto, la previsione e l'apprendimento sono essenziali. L'IA potenzia l'ITSM consentendo ai sistemi di:

• Comprendere il linguaggio naturale (tramite NLP)
• Prevedere i problemi del servizio prima che si verifichino (analisi predittiva)
• Rilevare schemi da enormi set di dati (machine learning)
• Automatizzare processi decisionali complessi (cognitive computing)
• Personalizzare l'esperienza del servizio (IA contestuale)

Dai chatbot che risolvono i ticket di primo livello ai motori predittivi che raccomandano le finestre di cambiamento, l'IA sta ridefinendo il modo in cui i servizi vengono progettati, fruiti, supportati ed erogati.

L'intelligenza artificiale è variegata e comprende modelli e capacità di diverso tipo. Comprendere queste tipologie aiuta i responsabili IT ad allineare persone, pratiche e strumenti agli obiettivi ITSM.

• AI a memoria limitata
  • Caratteristiche: Apprende dai dati passati per prendere decisioni.
  • Esempi di utilizzo in ITSM: Previsione dei trend degli incidenti, previsione degli SLA, modellazione del comportamento degli utenti.
• Machine Learning (ML) e Deep Learning
  • Caratteristiche: Apprende da grandi quantità di dati, identifica pattern e migliora nel tempo.
  • Esempi di utilizzo in ITSM:
    • Gestione degli incidenti: Classificazione degli incidenti sulla base dei percorsi di risoluzione storici.
    • Gestione dei problemi: Tecniche di clustering per l'identificazione delle cause radice.
    • Gestione dei cambiamenti: Analisi dei risultati storici per la previsione del successo dei cambiamenti.
• Natural Language Processing (NLP)
  • Caratteristiche: Comprende e genera linguaggio umano.
  • Esempi di utilizzo in ITSM:
     
    • Gestione della conoscenza (KM): Generazione automatica di articoli a partire dai ticket risolti.
    • Service Desk: Chatbot in grado di comprendere le intenzioni degli utenti e rispondere con precisione.
    • CCaaS: Analisi del supporto tramite voce e chat per rilevare il sentiment.
• AI cognitiva e generativa
  • Caratteristiche: Sintetizza le risposte e simula il ragionamento umano.
  • Esempi di utilizzo in ITSM:
    • Evasione delle richieste: Soluzioni personalizzate in base al profilo dell'utente.
    • Gestione dell'esperienza: Generazione di insight proattivi dai dati dei clienti.
    • Miglioramento continuo: Suggerimenti operativi basati sull'analisi dei trend.
• AI agentiva (emergente e trasformativa)
  • Caratteristiche: Comportamento autonomo orientato agli obiettivi, adattamento dinamico delle strategie, apprendimento predittivo e proattivo.
  • Esempi di utilizzo in ITSM:
    • Service Desk: L'AI agentiva monitora autonomamente i ticket irrisolti, consulta la KM e avvia i flussi di lavoro di remediation.
    • Gestione dei cambiamenti: Valuta le variabili ambientali, modella i risultati e suggerisce i tempi di intervento con un minimo coinvolgimento umano.
    • Gestione della configurazione: Convalida continuamente l'integrità dei dati CI e risolve le incongruenze in ambienti multi-cloud.
    • CCaaS: Agisce come agente digitale proattivo, monitorando i cambiamenti di sentiment e segnalando i problemi prima che vengano percepiti dagli operatori umani.
    • Gestione della conoscenza: Aggiorna autonomamente le knowledge base rilevando l'obsolescenza delle informazioni e automatizzando gli aggiornamenti.

L'AI trasforma l'ITSM in un approccio orientato al servizio e centrato sull'esperienza, passando da una modalità reattiva a una proattiva, aumentando così il valore sia per i clienti che per l'organizzazione. Ecco i principali vantaggi:

• Efficienza Operativa - L'AI ottimizza i flussi di lavoro, automatizza le attività ripetibili e gestisce gli incidenti più rapidamente rispetto agli esseri umani. L'automazione tramite AI riduce gli errori umani, accorcia i tempi di risoluzione e abbassa i costi operativi.
• Esperienza Utente Migliorata - I chatbot e gli agenti virtuali basati sull'AI offrono supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7, risolvono istantaneamente i problemi comuni e personalizzano le comunicazioni in base al comportamento storico e all'analisi del sentiment.
• Processo Decisionale Più Intelligente - L'AI potenzia il processo decisionale grazie ad analisi in tempo reale e capacità predittive, consentendo scelte più consapevoli.
• Gestione Proattiva degli Eventi e degli Incidenti - Il machine learning è in grado di rilevare i primi segnali di degrado del sistema e avviare misure di rimedio automatizzate, portando l'ITSM da una gestione reattiva delle emergenze a una prevenzione proattiva.
• Gestione della Conoscenza Migliorata - L'AI affina gli articoli della knowledge base analizzando i modelli di utilizzo, i feedback degli utenti e le tendenze di ricerca, per migliorarne la pertinenza, la struttura e l'accessibilità.
• Migliore Allocazione delle Risorse - L'AI può prevedere i modelli di domanda e orientare le decisioni relative al personale o al provisioning delle risorse, migliorando i livelli di servizio durante i periodi di picco.

L'AI supporta e potenzia i processi ITSM in modi distinti ed efficaci:

• Gestione degli Incident - L'AI è in grado di classificare gli incident, assegnare priorità e instradare i ticket sulla base di tendenze e pattern storici, rendendo la gestione degli incident più efficiente. L'analisi predittiva consente di anticipare le interruzioni del servizio basandosi sui log di sistema e su altri dati. Gli agenti virtuali gestiscono i ticket di routine, liberando gli agenti umani per concentrarsi su problematiche più complesse.
• Gestione dei Problem - L'AI esegue l'analisi delle cause radice tramite riconoscimento di pattern e clustering. Identifica i problemi ricorrenti prima che diventino criticità maggiori.
• Gestione dei Change - Il punteggio di rischio dei change, basato sull'AI, permette decisioni di approvazione più consapevoli. I modelli AI valutano l'impatto dei change sui sistemi tenendo conto delle dipendenze nel CMDB.
• Gestione degli Event - L'AI filtra il rumore dai flussi di eventi in tempo reale, portando in evidenza solo le anomalie su cui è necessario agire. Correla gli eventi tra i sistemi per identificare problemi sistemici.
• Evasione delle Richieste - L'AI anticipa le richieste più comuni degli utenti e le soddisfa automaticamente in base al ruolo, alla posizione e al comportamento passato. L'AI conversazionale arricchisce le interazioni con il catalogo e i processi di approvazione.
• Gestione dell'Experience - L'analisi del sentiment rileva il tono emotivo nei feedback degli utenti. L'AI personalizza i percorsi degli utenti e anticipa i punti di attrito nell'esperienza di servizio.
• Miglioramento Continuo del Servizio (CSI) - L'AI analizza dinamicamente i KPI e suggerisce aree di miglioramento del servizio. Il reinforcement learning adatta i modelli in base al successo o al fallimento dei change precedenti.

I diversi ruoli nell'ITSM traggono vantaggio dall'IA in modi unici. Comprendere questo aspetto è essenziale per determinare il ROI degli investimenti in IA. 

• Agenti del Service Desk - L'IA può contribuire a ridurre il loro carico di lavoro risolvendo automaticamente i ticket di primo livello. Raccomandazioni intelligenti e dati contestuali permettono agli agenti di affrontare problemi complessi in modo più efficiente.
• IT Manager - L'IA può fornire ai manager avvisi predittivi, previsioni sulla capacità e raccomandazioni per l'ottimizzazione.
• Change Manager - L'IA fornisce analisi dell'impatto storico e profilazione del rischio per decisioni di approvazione più consapevoli.
• Knowledge Manager - L'IA aiuta a curare e organizzare i contenuti in base all'utilizzo effettivo. I chatbot e gli strumenti NLP ampliano la portata e il valore delle knowledge base.
• Utenti Finali - Risposte più rapide e precise tramite agenti virtuali migliorano la soddisfazione. Esperienze di supporto personalizzate favoriscono la fiducia e riducono la frustrazione.
• Dirigenti e CIO -  L'IA allinea l'ITSM al valore aziendale fornendo visibilità sui costi dei servizi, sui rischi e sul ROI degli investimenti tecnologici e delle decisioni relative al personale.

Con la trasformazione del panorama ITSM da parte dell'IA, l'impatto sulla forza lavoro umana è significativo: i ruoli e le competenze all'interno dei team vengono ridefiniti. Le organizzazioni che riconoscono questo cambiamento sono in grado di affrontarlo con empatia e lungimiranza strategica. Per prosperare in questo nuovo contesto, la forza lavoro deve sviluppare un insieme di competenze tecniche, analitiche e interpersonali.

Contrariamente ai timori diffusi, l'AI non mira intrinsecamente a eliminare i ruoli ITSM; al contrario, li potenzia spostando spesso il focus "a sinistra", dalle attività operative ripetitive verso responsabilità di tipo strategico e orientate alla gestione della conoscenza.

I team ITSM sono sempre più responsabili della gestione di strumenti basati sull'AI, tra cui chatbot, piattaforme AIOps, agenti virtuali e motori decisionali. La padronanza di questi strumenti garantisce una supervisione adeguata, la risoluzione dei problemi e l'ottimizzazione dei processi. In generale, si stanno sviluppando nuove competenze per migliorare la familiarità e la comprensione dell'AI, facilitando l'interazione e l'utilizzo efficace dei sistemi AI.

• Team ITSM
  • Gli Analisti del Service Desk si trasformeranno in supervisori AI, occupandosi del comportamento dei bot, perfezionando le risposte NLP e gestendo le escalation che richiedono intelligenza emotiva e capacità di giudizio.
  • Gli Incident Manager dovranno passare dal triage alla supervisione della classificazione automatica basata sull'AI, con maggiore attenzione alla correlazione delle esperienze e all'analisi degli esiti.
  • I Problem Manager collaborano con l'AI per identificare schemi ricorrenti e ridurre il backlog dei problemi attraverso la modellazione predittiva.
  • I Knowledge Manager si evolvono in responsabili della curatela dei contenuti, consentendo all'AI di apprendere dalla conoscenza collettiva e dai contenuti organizzati.
• Esempi di nuove competenze
  • Prompt Engineering e Conversational Design - Elaborazione di prompt precisi e contestualmente appropriati, nonché di strutture di dialogo per i sistemi AI.
  • Interpretazione dei Dati e Service Intelligence - Capacità di analizzare dati analitici, report AI e pattern di servizio per supportare il processo decisionale.
  • Curatela della Conoscenza e Supervisione dei Contenuti AI - Arricchimento e gestione della conoscenza che alimenta i sistemi AI, in particolare nell'ambito della Knowledge Management e dell'automazione.
  • Automazione dei Workflow e Orchestrazione - Progettazione, implementazione e miglioramento dei flussi di automazione guidati dall'AI e dalla robotic process automation (RPA).
  • Supervisione Etica dell'AI e Governance - Comprensione della necessità di supervisione dei sistemi AI per garantire equità, trasparenza e responsabilità.
  • Intelligenza Emotiva e Collaborazione Uomo-AI - Garantire un'erogazione dei servizi centrata sull'essere umano man mano che l'AI si fa carico di una quota crescente di lavoro.
• Competenze a Rischio
  • Risoluzione Problemi di Routine al Tier 1
    • Le attività comprendono reimpostazione delle password, problemi con le stampanti, diagnostica di rete e sblocco degli account.
    • Gli agenti virtuali basati sull'AI, gli script di auto-riparazione, i portali self-service che utilizzano il natural language processing (NLP) e le piattaforme di automazione gestiscono queste attività in modo efficiente e su larga scala.
    • Evoluzione delle competenze: passare dalla risoluzione dei problemi alla formazione dell'AI e alla gestione delle eccezioni.
  • Triage e Smistamento Manuale dei Ticket
    • Gli agenti umani categorizzano e assegnano le priorità ai ticket manualmente.
    • I modelli AI sono in grado di categorizzare automaticamente, assegnare priorità e instradare i ticket sulla base di dati storici, parole chiave, sentiment e contesto. Classificatori di incidenti AI, motore di correlazione AIOps.
    • Evoluzione delle competenze: concentrarsi sul perfezionamento dei processi AI e sulla gestione delle eccezioni.
  • Attività di Knowledge Management Statiche
    • Comprende l'etichettatura degli articoli e la creazione da zero di contenuti per la knowledge base (KB).
    • Le piattaforme di KM basate sull'AI generativa ora creano bozze di articoli, categorizzano gli argomenti e consigliano contenuti agli utenti in tempo reale. Bozze di articoli generate dall'AI, auto-tagging tramite NLP e motore di ricerca semantica.
    • Evoluzione delle competenze: passare alla cura e all'approvazione dei contenuti anziché alla loro scrittura.
  • Identificazione Reattiva dei Problemi
    • Attualmente, questo implica l'attesa che incidenti o eventi segnalino i problemi e un'analisi manuale.
    • L'AI può identificare in modo proattivo schemi e anomalie nei log, nelle metriche e nei ticket, anche prima che gli esseri umani ne siano consapevoli. Piattaforme AIOps, motori di analisi predittiva.
    • Evoluzione delle competenze: passare alla validazione delle ipotesi e alla modellazione dei problemi.
  • Monitoraggio della Conformità ai Processi
    • Verifiche manuali delle violazioni degli SLA e del rispetto dei workflow.
    • L'AI può monitorare i workflow in tempo reale, attivare eccezioni e analizzare i colli di bottiglia dei processi in modo più rapido e accurato. Motori di workflow basati sull'AI e bot di conformità.
    • Evoluzione delle competenze: passare alla progettazione di processi adattativi e alla gestione della governance.
  • Script di Primo Livello per Call Center
    • Le attività comprendono la lettura di script e la risposta a richieste di base.
    • L'AI conversazionale è in grado di gestire interazioni utente sempre più complesse su diversi canali. Chatbot AI e voice bot, piattaforme di orchestrazione omnicanale.
    • Evoluzione delle competenze: concentrarsi su un supporto di livello superiore e sul recupero emotivo.
  • Audit Manuali della Configurazione (CMDB)
    • Confronto manuale degli stati dei CI, riconciliazione manuale dell'inventario.
    • Il discovery automatizzato, AIOps e i CMDB abilitati all'AI quantistica possono validare e verificare le configurazioni in tempo quasi reale. Agenti CMDB in tempo reale, rilevamento delle derive tramite AI e alerting.
    • Evoluzione delle competenze: passare all'analisi delle eccezioni, alla modellazione dei servizi/CI e a ruoli di simulazione degli stati futuri.

La forza lavoro nell'IT Service Management (ITSM) si sta evolvendo, non scomparendo. Sin dalla nascita dell'informatica, questo settore si è continuamente adattato ai cambiamenti.

Proprio come la Rivoluzione Industriale ha creato nuovi ruoli attraverso l'automazione meccanica, l'era digitale ha trasformato il settore con i progressi nel software, nel cloud computing e in internet.

L'IA non è una minaccia, ma un catalizzatore di crescita. I professionisti ITSM stanno passando dal ruolo di operatori a quello di orchestratori di sistemi intelligenti. Il loro valore non sarà definito dalla chiusura dei ticket, ma dalle intuizioni, dall'empatia e dalla capacità di orchestrazione che apportano a un ecosistema guidato dall'IA.

Le organizzazioni dovrebbero investire nella formazione sull'IA, promuovere la sperimentazione pratica e considerare l'IA come un partner strategico. Così come le aziende hanno adottato una strategia cloud-first, oggi devono abbracciare un approccio AI-first incentrato su innovazione, crescita, operations e supporto al cliente.

In questa era guidata dall'IA, l'automazione trasformerà i ruoli professionali: i professionisti diventeranno tecnologi, analisti ed esperti di etica. Invece di eliminare posti di lavoro, l'automazione rimuoverà le attività ripetitive, sottolineando la necessità per individui e organizzazioni di adattare le proprie competenze. Come partner strategico, l'IA abilita.

Introdurre l'AI nell'ITSM richiede più che semplice acquistare uno strumento. Richiede un cambiamento strategico nella mentalità, nella governance e nelle operazioni. Ecco come prepararsi:

• Stabilire priorità di alto livello in base alle esigenze aziendali e sviluppare una roadmap strategica incentrata sui cambiamenti organizzativi e del personale: informazioni e tecnologia, partner e fornitori, nonché flussi di valore e pratiche/processi.
• È fondamentale comprendere Visione, Missione, Obiettivi Generali, Obiettivi Specifici, Fattori Critici di Successo e Indicatori Chiave di Prestazione, insieme ai principi guida e ai valori.
• Identificare le lacune nelle capacità e nelle risorse, condurre un'analisi SWOT e determinare i requisiti di time-to-market per le decisioni di build or buy.

• Condurre una valutazione della maturità dell'IA per comprendere le capacità attuali in termini di automazione, gestione dei dati, gestione della conoscenza e maturità delle pratiche/processi ITSM.
• La valutazione della maturità dovrebbe allinearsi con la maturità dell'IT Service Management (ITSM). Se la maturità ITSM è "bassa", potrebbe non essere ancora il momento giusto per adottare l'IA in determinati ambiti.
• Avviare un'iniziativa di Organisational Change Management (OCM).

• L'AI prospera grazie a dati, informazioni e conoscenze di alta qualità per un processo decisionale consapevole. Investi in pipeline e data warehouse puliti, strutturati e sicuri.
• Garantisci l'accuratezza della gestione della conoscenza e del CMDB/CMS, una categorizzazione coerente degli incidenti e metriche di utilizzo.

• Suddividi un progetto complesso in fasi sequenziali e gestibili, ciascuna con obiettivi specifici, risultati attesi e criteri di valutazione.
• Questo approccio migliora la chiarezza, il controllo, la gestione dei rischi e l'allineamento degli stakeholder lungo tutto il ciclo di vita del progetto.

• Scegli un progetto pilota in linea con gli obiettivi e il livello di preparazione della tua organizzazione.
• Le opzioni includono progetti pilota ad alto impatto, che puntano a processi complessi per una trasformazione organizzativa significativa, o progetti pilota a risultato rapido, che si concentrano su casi d'uso specifici per ottenere risultati immediati e a basso rischio.
• Ogni approccio offre vantaggi distinti, ed entrambi possono rivelarsi preziosi nelle diverse fasi di un percorso di trasformazione.

• Implementare misure per ridurre i pregiudizi, garantire la trasparenza e promuovere la responsabilità, incluso il ricorso alla supervisione umana.

• Integrare i team in un'iniziativa OCM complessiva.
• Formare i dipendenti sull'interazione e l'implementazione dell'AI. Fornire un aggiornamento continuo delle competenze in materia di AI literacy e coinvolgere i lavoratori in prima linea nell'ottimizzazione dei flussi di lavoro, sottolineando il valore del giudizio umano.
• Per rendere il team a prova di futuro per l'AI nell'ITSM:
  • Aggiornamento continuo delle competenze: Offrire corsi di AI literacy, interpretazione dei dati e automazione etica.
  • Co-progettare le soluzioni: Coinvolgere i lavoratori in prima linea nell'implementazione dell'AI e nell'ottimizzazione dei flussi di lavoro.
  • Valorizzare il contributo umano: Mettere in evidenza i casi in cui empatia, giudizio ed esperienza superano le capacità dell'AI.
  • Integrare cicli di feedback sull'AI: Consentire al personale di segnalare falsi positivi, suggerire miglioramenti e influenzare il comportamento dell'AI.

• Scegli piattaforme con capacità AI native o API accessibili, assicurandoti che i fornitori diano priorità alla spiegabilità e alla sicurezza nella governance dei modelli di machine learning.

L'intelligenza artificiale non è solo il futuro dell'IT Service Management (ITSM); è già presente. Le organizzazioni che abbracciano l'IA si distingueranno nell'esperienza del cliente, nell'agilità operativa e nell'eccellenza dei servizi. Molti dei concetti discussi qui sono già in fase di implementazione.

Man mano che l'ITSM si evolve da una governance rigida verso ecosistemi dinamici e orientati agli insight, l'IA connette persone, processi e piattaforme. Definendo obiettivi chiari e standard etici e promuovendo una cultura dell'apprendimento continuo, le organizzazioni di qualsiasi dimensione possono sfruttare il potere trasformativo dell'IA nell'ITSM. L'era dei servizi intelligenti è arrivata e continuerà a evolversi.