Pro IT manažery, kteří se snaží zlepšit procesy řízení IT služeb, představují nástroje využívající umělou inteligenci (AI) přechod od reaktivního přístupu k proaktivnímu, daty řízenému způsobu práce. AI dokáže nejen zpracovávat velké objemy dat, ale také předpovědět možné problémy na základě historických údajů a usnadnit tak správu incidentů, kategorizaci a alokaci priorit. V této kapitole se podíváme na konkrétní způsoby, jak lze implementovat AI do platformy ITSM, jak tyto schopnosti mohou zlepšit kvalitu služeb a operační efektivitu a co je třeba vzít v úvahu při jejich zavádění.

Prvním krokem, který musí IT manažer udělat, je zajistit organizační připravenost a technickou zralost pro přijetí inteligentní platformy v souladu s cíli organizace. To zahrnuje několik klíčových aspektů, které je nutné zvážit ještě před samotným zavedením AI řešení.

Jedním z prvních kroků je ověřit, zda má organizace dostatečný rozpočet pro licenční poplatky potřebné pro aktivaci funkcí AI/ML, jako jsou Predictive Intelligence, rozpoznávání přirozeného jazyka (NLU), LLM, Now Assist nebo Virtuální Agent. IT manažer by měl včas kontaktovat svého zástupce firmy ServiceNow, aby se seznámil s licenčními požadavky a náklady spojenými s těmito funkcemi. Dále je důležité ověřit, zda je aktuální verze instance podporována pro aktivaci funkcí, jako je strojové učení (ML), Virtuální Agent nebo Predictive Intelligence.

Úspěšné nasazení AI v ITSM závisí také na kvalitě dat. AI modely se totiž učí na historických datech, která musí být nejen správně shromážděná, ale také kvalitní. Je nezbytné, aby byla data relevantní, správně kategorizována a bez duplicit. Pro zajištění kvality dat je možné využít nástroje jako Data Quality Dashboards v rámci certifikace dat. K tomu je nutné prověřit, zda vaše instance ServiceNow obsahuje dostatek historických dat pro trénování a testování těchto modelů.

Je také důležité zajistit, aby procesy v organizaci byly dobře definované a že existují konkrétní a promyšlené scénáře pro testování a implementaci AI. Ne každá organizace je připravena na implementaci AI, pokud její instance obsahuje redundantní nebo nekonzistentní data, nebo pokud je systém silně přizpůsobený a odchýlený od základních řešení. V takovém případě může dojít k problémům s integrací nových funkcí.

Pokud organizace splňuje všechny technické a procesní požadavky, je doporučeno provést pilotní projekt (POC) s malým počtem případů, abyste zjistili, jak AI funkce fungují v praxi. Tímto způsobem lze měřit vliv nasazení a zjistit potenciální problémy ještě před plnou implementací. V tomto procesu je nezbytné mít „sponzora“ – seniorního manažera, který alokuje potřebné prostředky a zajistí souladu s obchodními cíli, a „šampiona“ – vedoucího IT týmu nebo specialistu, který bude stát v čele adopce AI, podporovat její nasazení a řešit případné obavy.

V rámci implementace AI je třeba také definovat jasné fáze s krátkými sprinty (2-4 týdny), aby nasazení probíhalo postupně a efektivně. Začít je třeba s vysokou prioritou – například s případy, které mají největší potenciál pro zlepšení efektivity a rychlosti služeb.

Jakmile organizační a technické požadavky splňují, je čas přejít k implementaci konkrétní funkce strojového učení, jako je Predictive Intelligence. Tato funkce může výrazně změnit způsob, jakým organizace předvídá a řeší problémy s incidenty v rámci ITSM.

Machine Learning a Predictive Intelligence v ITSM

Strojové učení (ML) a Predictive Intelligence v ITSM představují významný krok vpřed v automatizaci a proaktivním řízení služeb. Strojové učení pomáhá firmám efektivně zpracovávat obrovské objemy dat a poskytovat užitečné obchodní poznatky. V prostředí ITSM, kde je důležité reagovat na incidenty co nejrychleji, může ML pomoci nejen při kategorizaci a prioritizaci incidentů, ale také při jejich automatickém přiřazení odpovědným osobám. Modely strojového učení se učí z historických dat, což umožňuje přesněji předpovědět, jaké problémy mohou nastat, a tím umožnit proaktivní přístup k řešení.

Využití Predictive Intelligence v ServiceNow znamená, že IT týmy mohou předcházet problémům ještě před tím, než se stanou zásadními. Na základě historických incidentů a událostí mohou algoritmy rozpoznat vzorce, které ukazují na potenciální problémy, a automaticky je kategorizovat, prioritizovat a přiřazovat. Díky tomu mohou IT týmy včas zasáhnout, předejít eskalacím a výrazně zlepšit dobu reakce na incidenty. To je zásadní krok k přechodu od reaktivního k proaktivnímu přístupu, který zlepšuje spokojenost zákazníků a zvyšuje efektivitu týmu.

Příkladem úspěšného nasazení Predictive Intelligence je podpora ServiceNow, která použila tuto technologii k proaktivní detekci problémů a eskalací. Díky použití strojového učení na historických datech dokázali přesně kategorizovat a přiřadit incidenty, což vedlo ke snížení manuálního zásahu a zvýšení spokojenosti zákazníků.

Důležité aspekty pro úspěšnou implementaci AI v ITSM

Před samotnou implementací AI je nezbytné mít jasnou vizi a strategii. Technické a organizační přípravy, jako je zajištění kvalitních dat a definování správných procesů, jsou klíčové pro úspěšné nasazení. AI v ITSM není pouze o technologii, ale i o změně kultury ve firmě, která vyžaduje správné vedení, angažovanost a podporu ze strany všech zúčastněných stran.

Při implementaci AI je nutné se soustředit na budování kompetencí v týmu, protože AI nefunguje izolovaně, ale je součástí širšího ekosystému procesů a nástrojů, které společně vytvářejí efektivní ITSM. Implementace by měla být flexibilní a přizpůsobena aktuálním potřebám organizace, aby byla zajištěna dlouhodobá udržitelnost a pozitivní dopad na kvalitu a efektivitu služeb.

Jak zajistit etické a spravedlivé nasazení AI v řízení IT služeb?

V dnešním digitálním věku se umělá inteligence (AI) stává neodmyslitelnou součástí podnikových procesů, včetně správy IT služeb. AI, která se používá k automatizaci procesů a optimalizaci rozhodování, má nepochybně obrovský potenciál. Avšak její nasazení vyžaduje pečlivé řízení, aby nedocházelo k neúmyslnému šíření předsudků, nedodržování předpisů nebo zneužití dat.

Případ jedné AI náborové platformy je ilustrativním příkladem. Když tato platforma začala favorizovat muže pro inženýrské pozice, zjistilo se, že byla trénována na desetiletých datech z odvětví, kde dominovali muži. Tento incident ukazuje, jak mohou algoritmy odrážet a dokonce posilovat historické předsudky přítomné v tréninkových datech. Takovéto výsledky mohou mít dalekosáhlé důsledky nejen pro organizace, ale také pro širší společenský kontext, pokud se AI využívá k rozhodování v citlivých oblastech.

Výzvou je zajistit, že AI systémy budou navrženy a řízeny tak, aby podporovaly spravedlivé a rovné rozhodování. To vyžaduje pečlivé implementování rámců správy, které budou zahrnovat metody pro detekci a zmírnění předsudků v AI modelech. To, že AI je schopna se učit a přizpůsobovat na základě historických dat, může být jejím silným nástrojem, ale zároveň vyžaduje neustálý dohled a aktualizace, aby se předešlo nevědomým chybám nebo diskriminaci.

Monitorování výkonnosti AI a její audit jsou klíčové pro zajištění, že její výstupy zůstávají relevantní a přesné. Například, jak ukázal Dwightův případ, kdy přesnost jeho Virtuálního Agenta klesla z 87 % na 63 % během tří týdnů, je důležité pravidelně provádět kontroly a analýzy výkonnosti. Ať už jde o změny v chování uživatelů, objemu ticketů nebo nové služby, i drobné změny mohou mít zásadní vliv na výsledky modelu. Rámce správy by měly zahrnovat pravidelné kontroly a audity pro zajištění, že AI systémy odpovídají cílům organizace.

Další důležitou oblastí je zajištění souladu s regulačními požadavky. Například, jak upozornila Angela při interním auditu, AI modely, které nezaznamenávají rozhodnutí v auditovatelné podobě, mohou mít vážné právní důsledky v případě, že na ně narazí regulační orgány. V tomto ohledu může služba, jako je ServiceNow, nabídnout vestavěné funkce pro podporu dodržování pravidel, včetně automatických aktualizací a auditních stop.

Etické nasazení AI je rovněž klíčové. Dwightův tým čelil nepříjemné realitě, když zjistil, že prediktivní model pro automatickou priorizaci ticketů de facto znevýhodňoval přístup týmu zaměřeného na přístupnost, nikoli proto, že by tento model byl chybně navržen, ale protože se AI učila z historických dat, která odrážela minulé zanedbávání těchto problémů. Tento problém ukazuje na riziko "dědictví předsudků", které může být automaticky přeneseno do rozhodování AI. Nasazení AI by tedy mělo zahrnovat pravidelnou evaluaci tréninkových dat a aktualizace modelů, aby zajistilo spravedlivé a rovné výsledky pro všechny uživatele.

V rámci etického nasazení AI je třeba také věnovat pozornost transparentnosti rozhodování a důvěře. Jak ukázal případ Dwightova CTO, kdy nebylo možné vysvětlit rozhodnutí AI, nedostatek vysvětlitelnosti může vést k poklesu důvěry ve výsledky AI. AI modely by měly být navrženy tak, aby rozhodnutí byla vysvětlitelná a transparentní, což zvyšuje důvěru nejen v samotné modely, ale také v organizaci, která je používá.

Human-in-the-loop (člověk v rozhodovacím procesu) je dalším klíčovým prvkem etického nasazení AI. I když AI může automatizovat mnoho úkolů, vždy by měla existovat mechanismus pro zásah člověka, zejména v případech, kdy je rozhodování nejednoznačné nebo riskantní. Tento přístup zajistí, že AI bude nástrojem, který doplňuje a podporuje lidské rozhodování, nikoli jej zcela nahrazuje.

Zajištění etického nasazení AI v organizacích zahrnuje i několik konkrétních kroků, které by měli IT manažeři pravidelně provádět. Mezi ně patří přezkoumání tréninkových dat na předsudky, zajištění vysvětlitelnosti rozhodnutí AI, zavedení mechanismů pro zásah člověka a pravidelný monitoring výstupů, aby nedocházelo k nepříznivému vlivu na žádnou skupinu uživatelů.

Etické AI není přidanou hodnotou, ale základem, na kterém by měly všechny AI aplikace stát. V prostředí, kde inteligentní automatizace zasahuje do každého aspektu správy IT služeb, je etika to, co činí AI důvěryhodnou a odpovědnou.

Jak navrhnout výjimečné uživatelské zkušenosti v ITSM s využitím AI?

Využití umělé inteligence (AI) v oblasti správy IT služeb (ITSM) znamená mnohem více než jen zjednodušení procesů a automatizaci běžných úkolů. S rychlým rozvojem AI se mění způsob, jakým IT týmy komunikují s uživateli, jakým způsobem reagují na incidenty a jak zajišťují stabilitu a efektivitu IT prostředí. Ať už se jedná o mobilní rozhraní, integraci hlasových příkazů, nebo prediktivní řešení problémů, AI nabízí širokou škálu nástrojů, které mohou přinést zásadní zlepšení v uživatelských zkušenostech.

Navrhování výjimečných uživatelských zkušeností znamená především porozumění potřebám uživatelů a jejich chování. To zahrnuje intuitivní design, přirozenou interakci s AI a neustálé vylepšování na základě zpětné vazby. Na mobilních zařízeních je kladen důraz na responzivní design, který se přizpůsobuje různým velikostem obrazovky a umožňuje uživatelům přístup k informacím a interakci s virtuálním agentem na cestách. Uživatelská zkušenost by měla být hladká, rychlá a efektivní, bez ohledu na to, zda uživatel právě řeší incident nebo si prohlíží znalostní články.

Využití hlasových příkazů v mobilních aplikacích je dalším klíčovým prvkem, který umožňuje hands-free interakci. Integrace zpracování přirozeného jazyka (NLP) a hlasové technologie umožňuje uživatelům komunikovat s virtuálním agentem v reálném čase. Tento přístup je obzvláště užitečný pro uživatele, kteří se nacházejí v pohybu nebo multitaskují, a poskytuje velmi pohodlný způsob, jak řešit problémy bez nutnosti ručně zadávat příkazy.

Push notifikace jsou další silnou funkcionalitou, kterou mobilní zařízení umožňují. Poskytují okamžité a relevantní informace uživatelům o stavu jejich incidentů, dostupnosti nových znalostních článků nebo důležitých systémových aktualizacích. Tento přístup zajišťuje, že uživatelé jsou vždy informováni a mohou reagovat včas, což zvyšuje jejich angažovanost a spokojenost s IT službami.

Rozvoj AI v oblasti ITSM neustále pokračuje. Dnes už AI umožňuje prediktivní řízení incidentů, inteligentní schvalování změn a automatizaci rutinních úkolů. K tomu se přidává i rozvoj samo-uzdravujících IT prostředí, která dokážou sama detekovat, diagnostikovat a řešit problémy bez zásahu člověka. Taková technologie minimalizuje dobu výpadku a zajišťuje, že systém běží hladce a efektivně bez potřeby lidské intervence.

Pokud jde o správu IT aktiv, AI dokáže využít prediktivní algoritmy k monitorování zdravotního stavu aktiv, sledování jejich využívání a anticipaci potřeb v rámci životního cyklu těchto aktiv. To umožňuje organizacím lépe řídit jejich IT infrastrukturu a předejít problémům, které by mohly nastat, pokud by byla správa aktiv prováděna manuálně.

Jak technologie AI pokročí, zlepší se i personalizace uživatelských zkušeností. Systémy budou schopny lépe rozpoznávat specifické potřeby jednotlivých uživatelů a nabídnout jim řešení přizpůsobená jejich předchozím interakcím a preferencím. Toto zajišťuje nejen efektivitu, ale také vysokou míru spokojenosti uživatelů.

Významným trendem v oblasti ITSM je přechod na proaktivní, prediktivní a samo-uzdravující systémy. IT prostředí, která sama identifikují a řeší problémy ještě předtím, než si jich uživatelé všimnou, přináší revoluci ve způsobu poskytování IT služeb. Tato nová éra neznamená jen reakci na problémy, ale také jejich prevenci a predikci.

Nejdůležitějším závěrem z této transformace je, že budoucnost ITSM spočívá v AI-driven nástrojích, které jsou schopny nejen reagovat na problémy, ale také je předvídat a vyřešit dříve, než se stanou skutečnými problémy pro uživatele. To představuje zásadní změnu v přístupu k IT a požadavky na design systémů, které nejsou jen funkční, ale také lidské a intuitivní. AI v oblasti ITSM není jen nástrojem pro správu incidentů, ale prostředkem pro vytváření výjimečných uživatelských zkušeností, které budou kladně ovlivňovat nejen produktivitu, ale i celkové vnímání technologických služeb.

Jak generativní umělá inteligence mění řízení IT služeb: Případové studie a perspektivy

Generativní umělá inteligence (Gen AI) přináší revoluci do oblasti IT služeb, zejména prostřednictvím platformy ServiceNow. Tato technologie nabízí nové možnosti pro automatizaci, optimalizaci procesů a zlepšení zákaznické zkušenosti. Integrace umělé inteligence (AI) do IT Service Managementu (ITSM) umožňuje organizacím zrychlit reakční časy, zlepšit predikci problémů a snížit náklady na správu IT.

Jedním z klíčových přínosů generativní AI je její schopnost analyzovat a zpracovávat obrovské množství dat v reálném čase. To nejen že umožňuje rychlé vyřešení incidentů, ale také přispívá k rozvoji inteligentních pracovních toků, které se neustále zlepšují na základě získaných zkušeností a dat. Například platforma ServiceNow využívá strojového učení a analýzu historických dat k identifikaci vzorců a automatizovanému rozhodování, čímž zjednodušuje procesy a snižuje náročnost manuální práce.

Platforma nabízí také integraci s nástroji pro analýzu dokumentů a natural language processing (NLP), což znamená, že systém je schopen pochopit a interpretovat obsah textů, jako jsou incidentní reporty nebo požadavky na změnu. To umožňuje nejen automatické generování odpovědí na časté dotazy, ale i efektivní zpracování složitějších problémů. Navíc, díky nástrojům jako "Now Assist", může být podpora uživatelů poskytována v reálném čase, čímž se zvyšuje spokojenost a produktivita.

V rámci modernizace a zlepšení poskytování IT služeb je kladeno důraz na etické aspekty nasazování AI. Různé studie, jako je ta od Forrester Research, varují před riziky neetického nasazování, která mohou ohrozit integritu a důvěru uživatelů. Z tohoto důvodu se organizace musí soustředit nejen na efektivitu a inovace, ale i na transparentnost, ochranu dat a zachování soukromí uživatelů.

Důležitým tématem, které by mělo být součástí každé strategie zavádění generativní AI, je governance – tedy procesy pro správu a dozor nad tím, jak jsou AI systémy využívány. V ideálním případě by měl být každý nasazený model pravidelně auditován, aby se zajistila jeho spravedlivost, transparentnost a bezpečnost. V případě AI to zahrnuje i identifikaci a odstranění možných biasů, které mohou ovlivnit rozhodování systému a způsobit nerovnosti v přístupu k službám.

Generativní AI má rovněž potenciál významně zlepšit efektivitu interních procesů organizací. Například u společnosti Novant Health, která implementovala agentní AI pro správu IT služeb, bylo prokázáno, že použití AI výrazně zrychluje reakční časy a zlepšuje kvalitu služeb. Automatizované rozhodování a schopnost systému učit se z historických incidentů umožňuje optimalizaci workflow a výrazně zvyšuje produktivitu zaměstnanců.

Nejdůležitějšími faktory, které určují úspěšnost implementace generativní AI v oblasti ITSM, jsou strategická připravenost a školení zaměstnanců. Aby organizace plně využila potenciál AI, musí být její zaměstnanci připraveni na nové technologie a procesy. To zahrnuje jak technickou stránku věci, tedy schopnost pracovat s novými nástroji, tak i změnu myšlení – přechod od manuálního řízení procesů k automatizovaným, inteligentním pracovním tokům.

Generativní AI není pouze nástrojem pro automatizaci, ale i klíčovým prvkem pro podporu inovací v IT službách. Když je nasazena správně, umožňuje organizacím dosáhnout vyšší úrovně personalizace a proaktivní podpory. To znamená, že uživatelé mohou očekávat rychlejší a přesnější odpovědi na své dotazy, zatímco IT týmy mohou efektivněji řídit složité procesy a zároveň se soustředit na strategické úkoly.

V konečném důsledku tedy nasazení generativní AI v oblasti ITSM nejen zjednodušuje provoz, ale také přispívá k vyšší kvalitě služeb a lepší spokojenosti zákazníků. Je však kladeno důraz na pečlivé plánování, etické přístupy a neustálé zlepšování procesů, aby bylo dosaženo dlouhodobých a udržitelných výsledků.

Jaké jsou klíčové charakteristiky a výzvy aboridžinské science fiction?
Proč se zdá, že bojovník v nás je neodbytný?
Jak začít kreslit: základy pro každého umělce
Jak mohou materiály na bázi 2D polovodičů změnit elektroniku a fotoniku?