In un mondo sempre più interconnesso e digitalizzato, l’intelligenza artificiale (AI) si pone come un pilastro fondamentale per l’innovazione e l’efficienza nell’ambito dell’ IT service management.
Le Direzioni IT e i CIO, si trovano al centro di questa rivoluzione digitale, con il compito di guidare le proprie organizzazioni nell’adottare l’AI, massimizzando l’efficienza operativa, riducendo i costi e migliorando l’esperienza del cliente. Questo articolo esamina come l’AI stia avendo un impatto anche sui processi di IT service management e fornisce alcuni spunti per l’adozione e l’integrazione efficace dell’AI nei processi.
L’Impatto dell’AI nell’IT Service Management
L’integrazione dell’AI nei processi di IT service management rappresenta una svolta nel modo in cui le organizzazioni gestiscono e ottimizzano i loro servizi IT, sotto diversi fonti, tra cui:
- Ottimizzazione delle attivita del Service Desk tramite l’utilizzo di chatbot avanzati e assistenti virtuali che gestiscono in maniera proattiva le richieste più standard, diminuendo il carico di lavoro sugli operatori e migliorando i tempi di risposta. L’implementazione di algoritmi di machine learning permette inoltre di anticipare le esigenze degli utenti, offrendo un servizio personalizzato ed efficiente.
- Gestione Incidenti e Problemi attraverso l’analisi in tempo reale di grandi volumi di dati. Questo permette di identificare rapidamente, classificare e indirizzare gli incidenti ai team specialistici, migliorando notevolmente l’efficienza della risoluzione. L’AI offre anche la possibilità di prevedere e prevenire gli incidenti prima che si verifichino, applicando tecniche di analisi predittiva.
- Gestione delle configurazioni (Change Management) attraverso l’automatismo introdotto dall’AI. È possibile, ad esempio, rilevare i rischi di un cambiamento e supportare l’organizzazione nella mitigazione del rischio; ma non solo, l’applicazione di tecniche di Machine Learning (ML) può consentire il monitoraggio in tempo reale dell’implementazione del cambiamento, in modo che, consultando le informazioni estratte dai dati storici, sia possibile identificare quando si verifichino anomalie e portare l’organizzazione ad agire in modo proattivo per contrastarle.
I processi esplicitati precedentemente emergono come i più significativi nel panorama dell’IT Service Management abilitato all’AI. La loro importanza deriva dalla capacità dell’AI di automatizzare le attività, fornire approfondimenti basati su vasti set di dati e migliorare in generale l’efficienza operativa e il processo decisionale nell’ambito dell’IT Service Management.
Le classi di soluzioni AI utilizzate nei processi di IT Service Management
Molte sono le classi di soluzioni AI utilizzate nei processi di IT Service Management e, tra queste, in letteratura sono spesso menzionate:
- Intelligent data processing: questa soluzione ha trovato impiego in una varietà di applicazioni, tra cui la scoperta di pattern ricorrenti, l’analisi predittiva e il monitoraggio.
- Recommendation system: questi sistemi forniscono agli operatori o direttamente agli utenti finali linee guida e suggerimenti basati sull’analisi dei dati storici, migliorando l’efficienza operativa e riducendo i rischi di decisioni errate.
- Natural Language processing: questa soluzione, impiegata principalmente nella fase di service operation, permette di raccogliere, classificare e categorizzare con l’AI dati non strutturati (testi, immagini, …), contribuendo all’aumento della soddisfazione del cliente e all’efficienza operativa.
La Generative AI nei processi di IT Service Management
L’intelligenza artificiale generativa, con la sua capacità di comprendere, generare e ottimizzare i contenuti, da un ulteriore boost all’adozione dell’AI nei processi IT.
Spesso viene vista come alternativa alla AI cosiddetta “tradizionale” che conoscevamo fino a qualche mese fa, ma i casi di applicazione più interessanti sono proprio quelli in cui la GenAI e il Machine Learning si combinano. Nell’IT Service Management la Generative AI può:
- Rispondere automaticamente agli incidenti con un linguaggio naturale, forbito e originale, grazie alla capacità della GenAI di calibrare il “tone of voice”. L’AI può analizzare rapidamente rapporti di incidenti, log e altri dati per identificare modelli e diagnosticare problemi, e suggerire soluzioni a questi o persino automatizzare la risoluzione di problemi comuni o ripetitivi.
- Migliorare l’interazione con gli utenti per evadere le richieste. Comprendendo le richieste degli utenti in linguaggio naturale, la GenAI può elaborare e soddisfare automaticamente le necessità senza intervento umano. Per le richieste più complesse, può indirizzarle al team o all’individuo appropriato in base al contenuto della richiesta, ai dati storici di gestione e alle risorse disponibili, garantendo una gestione efficiente e accurata delle richieste.
- Gestire proattivamente le change request. La GenAI può prevedere l’impatto dei cambiamenti proposti sull’infrastruttura IT analizzando dati storici, lo stato attuale del sistema e scenari di cambiamento. Può generare valutazioni del rischio, piani di test e procedure di rollback, facilitando la presa di decisioni informate e minimizzando le potenziali interruzioni derivanti dai cambiamenti.
- Facilitare l’accesso alla conoscenza. La GenAI può organizzare e riassumere grandi quantità di documentazione tecnica, rapporti di incidenti e procedure di risoluzione; può anche generare nuova documentazione secondo necessità.
Integrando l’intelligenza artificiale generativa ai processi IT, le organizzazioni possono ottenere una maggiore efficienza, tempi di risoluzione più rapidi e una maggiore soddisfazione degli utenti.
Sfide e difficoltà nell’adozione dell’AI
L’integrazione dell’AI nei processi di IT service management sta diventando uno strumento critico per le organizzazioni di tutte le dimensioni, grazie anche alla maggior facilità di adozione dell’AI e nella riduzione dei costi delle soluzioni tecnologiche, e la mancata adozione potrebbe presto tradursi in uno svantaggio competitivo. Tuttavia, non è sempre facile adottare con efficacia questi strumenti, e le organizzazioni affrontano spesso delle sfide che possono ostacolare l’adozione e l’efficacia dell’AI, soprattutto se non gestite correttamente. Alcune di queste sfide sono:
- L’integrazione coi sistemi esistenti: molte organizzazioni dispongono di infrastrutture IT complesse ed eterogenee che possono rendere difficile l’integrazione di soluzioni basate sull’AI.
- Resistenza al cambiamento: l’introduzione di tecnologie basate sull’AI può suscitare preoccupazioni relative alla sostituzione del lavoro umano con le macchine, oltre a richiedere un cambiamento nei flussi di lavoro esistenti e nelle routine lavorative. Questo può comportare una resistenza al cambiamento da parte del personale coinvolto nei processi in cui sono stati introdotti tool AI.
- Sicurezza e privacy dei dati: le preoccupazioni relative alla sicurezza e alla privacy dei dati rappresentano una sfida critica nell’adozione dell’AI nei processi IT. L’uso dell’AI richiede l’accesso a grandi volumi di dati, sollevando questioni sulla protezione e sull’uso etico di queste informazioni.
Strategie di implementazione per i CIO
L’introduzione di tecnologie di Intelligenza Artificiale (AI) e Generative AI nei processi aziendali è un percorso che, se basato su una strategia chiara, può portare a notevoli miglioramenti in termini di efficienza, innovazione e soddisfazione del cliente. Di seguito sono riportati i cinque passaggi fondamentali che le organizzazioni dovrebbero seguire:
- Valutare la maturità e le necessità dell’organizzazione, cercando di comprendere fino a che punto l’azienda sia pronta ad accogliere le nuove tecnologie e quali sono i processi su cui l’AI produce un maggior beneficio. È cruciale partire identificando le aree in cui l’AI e la Generative AI possono apportare il massimo valore aggiunto, considerando attentamente le necessità del business e le aspettative dei clienti.
- Il secondo passaggio riguarda la formazione e sviluppo delle competenze. Per poter sfruttare appieno le potenzialità dell’AI, è essenziale che il personale, non solo IT, ma di tutti i reparti coinvolti, disponga delle competenze necessarie per lavorare efficacemente con questi strumenti. Formare un nucleo di “expert”, da scalare successivamente nell’organizzazione, è importante per sostenere il cambiamento e gestire gli attriti che questo può portare cammin facendo.
- Il passo successivo è la sperimentazione attraverso la conduzione di progetti pilota. Avviare progetti pilota consente di testare l’applicabilità e l’efficacia dell’AI e della Generative AI in contesti controllati, selezionando processi o aree in cui i rischi sono gestibili. Questo approccio permette di dimostrare rapidamente i successi iniziali e di scalare i progetti in modo efficace.
- Seguendo i progetti pilota, l’organizzazione può passare all’implementazione e integrazione delle soluzioni di AI e Generative AI nei processi selezionati. È fondamentale che le nuove tecnologie si integrino armoniosamente con i sistemi esistenti e che tutti comprendano come questo influenzi e migliori i processi operativi.
- Infine, il ciclo di miglioramento non può considerarsi completo senza un processo costante di monitoraggio, valutazione e iterazione. Definire metriche e KPI specifici per valutare l’impatto delle tecnologie di AI e Generative AI sui processi di IT service management è essenziale per misurare i progressi (es. soddisfazione del cliente, tasso di riduzione dei ticket oppure KPI che misurino la percentuale di processi di service management in cui l’AI è stata implementata). Monitorare costantemente i risultati e raccogliere feedback permette di identificare aree di successo e aspetti da migliorare, adottando un approccio iterativo per affinare e ottimizzare ulteriormente l’uso dell’AI nell’organizzazione.
Conclusioni
Molti si chiedono se sia il momento giusto per scalare progetti AI e Generative AI, dato il contesto che si evolve troppo rapidamente per avere la certezza di fare investimenti centrati e che non diventino obsoleti in pochi mesi. Noi crediamo che le aziende debbano abbracciare il prima possibile il proprio percorso di adozione dell’AI, limitando tuttavia scelte troppo vincolanti, a meno di evidenti vantaggi di business e costruire una strategia che dia valore all’ “opzionalità”, ovvero a scelte che consentano di cambiare strada in futuro con sforzi limitati. Perché questo mondo, inevitabilmente, passerà ancora attraverso diverse evoluzioni radicali.
