Inteligência Artificial em Gestão de Serviços de TI

Com o uso cada vez mais relevante de inteligência artificial e analytics avançado, dentre outras tendências tecnológicas, é possível prever uma era de serviços automatizados e inteligentes em breve.

De acordo com o IDC, as empresas precisarão fornecer mais serviços nos próximos quatro anos do que nos 40 anos anteriores. [1] Isso não é surpresa: o sucesso digital hoje depende da capacidade de uma organização conseguir fornecer:

• Inovação rápida
• Experiências excepcionais do cliente

Para atender a qualidade, velocidade e escala total dessas inovações, as empresas estão repensando a maneira como fornecem e gerenciam esses serviços . Simplificando, o esforço humano e os processos manuais nunca serão dimensionados ao nível necessário para atender aos requisitos de negócios modernos. E chega a hora de colocar a IA para funcionar.

Vamos falar sobre o gerenciamento de serviços com base em IA e o que isso significa para as empresas hoje.

Como funciona a Inteligência Artificial em Gestão de Serviços de TI

A aplicação da inteligência artificial na Gestão de Serviços de TI (ITSM) é uma abordagem emergente que visa resolver os desafios crescentes do gerenciamento de serviços de TI tradicional. Em contraste com o ITSM tradicional, a inteligência artificial na Gestão de Serviços de TI está focada em:

• Prevenção proativa;
• Restauração mais rápida de serviços;
• Inovação rápida;
• Um grande foco na experiência do funcionário e do cliente.

Como tornar tudo isso possível? Um aplicativo bem projetado de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) pode gerar insights de grandes volumes de dados que as pessoas, de outra forma, não conseguiriam usar de maneira eficaz.

Uma solução bem projetada de Inteligência Artificial para ser aplicada em ITSM, ajuda as empresas a atender às expectativas de uma experiência de serviço rápida, precisa e escalonável, fornecendo uma plataforma unificada e aberta para ações e fluxos de trabalho automatizados, baseados em IA, complementados por visibilidade e operabilidade entre domínios.

Desafios da gestão de serviço tradicional

A era digital lançou um grande foco sobre as limitações da gestão de serviços tradicional, especialmente ITSM. Os processos manuais criam gargalos e não podem ser escalados para oferecer agilidade e ter sucesso no mercado.

Conforme os incidentes ocorrem, os métodos tradicionais fazem com que as equipes recorram ao conhecimento de grupos e a suposições fundamentadas para identificar os problemas subjacentes, entender seu impacto nos negócios e determinar o melhor caminho a seguir. Na melhor das hipóteses, a organização depende de “heróis”, aqueles poucos funcionários com a experiência e instintos certos para realizar os milagres necessários e restaurar o serviço.

Não é preciso dizer que essa abordagem é fundamentalmente não escalonável e tênue. Na maioria das vezes, as organizações se tornam completamente reativas, sem tempo suficiente para analisar e resolver as causas raízes e acabam restaurando o serviço para os eles continuem com os mesmos problemas. E quanto mais complexo é o ambiente, mais reativo ele fica.

Para fornecer a excelência de serviço necessária para o sucesso digital hoje, as organizações devem evoluir da dependência de heróis e processos seriais que os deixam principalmente reativos, para uma nova abordagem. E essa abordagem é a Inteligência Artificial bem construída.

A importância da Inteligência Artificial em ITSM

A transformação digital não é um conceito novo e não é mais uma meta aspiracional. A capacidade de operacionalizar e expandir rapidamente a transformação digital tornou-se um requisito competitivo básico para todas as empresas. Isso significa oferecer experiências de nível de consumidor para funcionários e clientes, com a facilidade de uso, confiabilidade e desempenho que as pessoas esperam das melhores empresas de tecnologia.

Hoje, quase todas as empresas são empresas de tecnologia, independentemente do setor, produto ou serviço que vendem. Em todos os tipos de negócios e mercados de consumo, criar e entregar inovações de serviço atraentes e de alta qualidade tornou-se uma competência essencial.

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A estratégia de SaaS e nuvem concentra-se em colocar novos produtos no mercado com mais rapidez, além dos benefícios inerentes de otimização e escala de custos.

Junto com essa inovação de alta velocidade, os usuários, obviamente, também valorizam a experiência.

No entanto, a velocidade da mudança digital também gera novos níveis de risco. À medida que as empresas adotam abordagens mais ágeis à inovação, como DevOps, a topologia resultante (um cenário complexo de interdependências em constante mudança com componentes passageiros) é muito opressora para os paradigmas operacionais tradicionais.

Quando é impossível, até mesmo para o funcionário mais experiente, manter um entendimento completo do ambiente em um determinado momento, uma nova abordagem para equilibrar mudança e risco é necessária.

Casos de uso de Inteligência Artificial em ITSM

Em 2021, a automação inteligente É uma prioridade para 75% das empresas.[2] Um consenso crescente espera que a experiência digital seja atraente e mensurável. De acordo com o Gartner, “Em 2025, 70% das iniciativas de negócios digitais exigirão que os líderes de I&O relatem as métricas de negócios da experiência digital, [3] contra menos de 15% hoje”.

Por exemplo, não muito tempo atrás, os chatbots projetados com recursos mínimos eram vistos como o estado da arte. Com os avanços na IA de conversação, os chatbots são mais capazes de entender o contexto da linguagem e estender seus recursos por meio do aprendizado de máquina, exigindo menos treinamento inicial do que os chatbots de apenas alguns anos atrás.

Mais do que apenas uma nova interface de usuário, o chatbot se torna uma experiência ponta a ponta que fornece dinamicamente as informações personalizadas de que as pessoas precisam para maximizar a produtividade. A compreensão contextual e o processamento de linguagem natural ajudam os agentes virtuais a fornecer respostas mais rápidas e precisas do que os chatbots de primeira geração. Isso é uma experiência do cliente totalmente aprimorada.

Os principais casos de uso de IA em ITSM incluem:

• Automação inteligente de serviço;
• Gestão de serviços empresariais críticos;
• Habilitação do DevOps.

Automação inteligente de serviço

Além da automação de tarefas de baixo nível, a IA em ITSM assume processos de de alto nível, como:

• Encontrar padrões em dados agregados;
• Aproveitar análises avançadas para melhoria constante;
• Executar análise de incidentes e análise de causa raiz para reduzir o tempo de investigação e MTTR (Tempo Médio de Reparo).

A IA pode tornar o autoatendimento mais rápido e preciso, ao mesmo tempo que melhora a velocidade e a eficiência dos funcionários da central de serviços.

Gestão de serviços empresariais críticos

À medida que as empresas buscam expandir os recursos e os aprendizados de gerenciamento de serviços além da TI, adotando uma abordagem de serviços compartilhados em RH, instalações e outras linhas de negócios, os benefícios de IA / ML (Machine Learning – Aprendizado de Máquina) podem ser aplicados nessas áreas, bem como uma abordagem conhecida como gerenciamento de serviços corporativos.

Ao capturar o conhecimento atualizado e relevante, e torná-lo mais facilmente utilizável por meio de interfaces inteligentes e processamento de linguagem natural, a IA em ITSM pode ajudar as empresas a atingirem seus objetivos sempre imprecisos em gestão do conhecimento.

Habilitação do DevOps

A IA em ITSM também é uma capacitadora fundamental para as organizações que são obrigadas a inovar com mais rapidez e fornecer mais recursos aos funcionários e clientes apenas para se manterem competitivas. Outras áreas também se beneficiam dos insights de dados e da automação que uma estratégia de IA em ITSM oferece, especialmente o surgimento de DevOps, incluindo:

• Equipes de produto;
• Proprietários de serviço;
• Engenharia de confiabilidade do site (SRE).

A IA em ITSM torna possível fornecer novos serviços de forma mais rápida com implantação automatizada e aproveitar análises avançadas para detecção de anomalias, correlação e tendências preditivas para otimizar a qualidade e disponibilidade do serviço. Essa capacidade de IA pode ser incorporada a modelos de suporte de serviço modernos, como swarming de incidentes, para direcionar melhor MTTI / MTTR para operações de TI tradicionais, DevOps e proprietários de serviços.

IA em ITSM permite um futuro mais inteligente e rápido para TI, usuários e clientes

A velocidade e a escala da transformação digital já estão sobrecarregando as organizações empresariais, e só aumentarão nos próximos meses e anos.

Ao usar tecnologias de IA em ITSM para aplicar automação inteligente no gerenciamento de serviços e operações, as organizações podem obter o valor total de sua estratégia digital, garantindo que os novos serviços que oferecem poderão proporcionar as melhores experiências possíveis para clientes e funcionários.

Resumo

Com o avanço da IA no mundo dos negócios e dos serviços de TI, as empresas precisam investir em conhecimento para conseguirem maior competitividade. A IA aplicada em resoluções de incidentes, análises de problemas e avaliações de risco é algo que já acontece em grandes corporações e que, para as menores, será um fator decisivo de sobrevivência em breve.

Tendo esse foco como farol em ITSM, diversos insigths podem acontecer para otimização dos serviços de TI e maior disponibilidade em um mundo extremamente conectado.

Referências:

1 IDC MarketScape: Avaliação do fornecedor do Worldwide IT Service Management 2020, março de 2020.

2 Forrester Research, Predictions 2021: Automation.

3 Gartner, Guia de Mercado para Monitoramento da Experiência Digital, 25 de agosto de 2020, Federico De Silva et. Al.