Jak umělá inteligence revolucionalizuje zpracování dokumentů a správu úkolů ve službách IT?

V posledních letech došlo k výraznému pokroku v oblasti umělé inteligence (AI) a její aplikace v různých oblastech podnikání, včetně správy IT služeb. Technologie AI se stává klíčovým nástrojem pro zefektivnění procesů a optimalizaci pracovních toků. Jeden z nejzajímavějších trendů je využití AI pro zpracování dokumentů a správu úkolů. Systémy jako ServiceNow se nyní opírají o generativní AI (GenAI), strojové učení a rozpoznávání textu (OCR), což přináší revoluční změny v přístupu k automatizaci a analýze dat.

Jedním z hlavních příkladů je nástup Now Assist for Document Intelligence, který nahradí starší Document Intelligence. Nové řešení využívá pokročilé jazykové modely a generativní AI, které umožňují interaktivní práci s dokumenty. Uživatelské rozhraní zajišťuje, že proces zpracování dokumentů je intuitivní, flexibilní a mnohem efektivnější. Místo pouze analýzy dat dokumentů, jak to bylo u předchozí verze, Now Assist umožňuje například generování shrnutí, automatické odpovědi na otázky týkající se dokumentů a flexibilní interakce, což umožňuje rychlou a efektivní práci s informacemi.

Další významnou technologií je Task Intelligence, která využívá strojového učení pro analýzu úkolů a incidentů. Tento systém je navržen tak, aby pomáhal efektivně řídit úkoly a zajišťoval jejich správné přiřazení a klasifikaci. Automatické přiřazení úkolů na základě jejich obsahu a kontextu zajišťuje, že kritické problémy jsou řešeny prioritně. Díky těmto automatizačním schopnostem se zkracuje doba řešení problémů a optimalizují se pracovní postupy.

Predictive Intelligence pak představuje pokročilý nástroj, který předvídá vývoj incidentů na základě historických dat. Tato funkce je zvláště užitečná pro proaktivní správu IT služeb, protože dokáže odhadnout, jaký typ incidentu může nastat, a na základě těchto predikcí navrhuje vhodná řešení nebo preventivní kroky. Tento systém se používá k automatickému směrování incidentů a k optimalizaci jejich řešení, což zajišťuje plynulý průběh IT služeb.

Nyní se podívejme na Generative AI (GenAI), což je typ AI, který má schopnost generovat nový obsah, například texty, obrázky nebo kód. V kontextu ServiceNow se GenAI používá k vytváření a zpracování textů, analýze incidentů, automatickému vytváření tiketů a generování pracovních postupů. Například pomocí Now Assist může uživatel získat okamžité návrhy na zlepšení pracovního postupu nebo vytvoření grafů přímo na základě konverzačních pokynů. Tato schopnost výrazně šetří čas, který by jinak byl stráven manuálním zadáváním dat a tvorbou reportů.

Generativní AI také umožňuje efektivní analýzu incidentů a identifikaci jejich příčin. Tento systém může automaticky analyzovat incidentní zprávy, predikovat potenciální kořeny problémů a navrhovat možná řešení. Také pomáhá při sumarizování dlouhých článků v knowledge base, což usnadňuje přístup k důležitým informacím.

Významné výsledky byly také zaznamenány v oblasti správy incidentů. Využití AI k analýze incidentů a jejich automatickému přiřazení a řešení vedlo ke snížení průměrné doby pro vyřešení incidentu až o 40 %. Tento pokrok má za následek nejen vyšší efektivitu, ale i zlepšení spokojenosti zákazníků a kvality služeb.

Je důležité si uvědomit, že generativní AI a strojové učení nejsou o "myšlení" nebo "vědomí" ve smyslu, jak to chápou lidé. AI tvoří obsah na základě vzorců, které se naučila z obrovských množství dat, a to pomocí statistických pravděpodobností, nikoli na základě vědomí nebo lidského rozhodování. To znamená, že i když AI může vykonávat úkoly, které dříve vyžadovaly lidskou práci, její "tvůrčí" schopnosti jsou omezené na rámec historických dat, která byla použita k jejímu trénování.

Jak funguje AI Search a automatizace v ITSM a jaké přínosy přináší?

AI Search v prostředí ITSM (IT Service Management) přináší revoluci v oblasti vyhledávání informací a optimalizace pracovní náplně. Jedním z nejvýznamnějších přínosů je zlepšení vyhledávacího výkonu a relevance výsledků. Tento nástroj využívá pokročilé metody strojového učení a zpracování přirozeného jazyka, které umožňují personalizaci výsledků na základě historických dat, preferencí uživatelů a metadat. Důležitým aspektem je také schopnost se neustále učit, což znamená, že výsledek vyhledávání se v průběhu času stále zlepšuje, čímž roste i celková spokojenost uživatelů.

Výrazně se zlepšuje efektivita práce. Uživatelé, včetně agentů IT, rychle najdou příslušné články v znalostních databázích, incidenty, katalogové položky nebo záznamy, což vede k rychlému vyřešení problémů. Tento přístup zkracuje dobu, kterou uživatelé stráví hledáním potřebných informací, a zároveň zvyšuje produktivitu díky prediktivním návrhům a personalizovaným, kontextově relevantním výsledkům. Významnou výhodou je i podpora samoobslužnosti, kde zaměstnanci i zákazníci mohou snadněji nalézt odpovědi na běžné dotazy, což zároveň snižuje zátěž na podporu a umožňuje efektivnější řešení problémů bez nutnosti přímého zásahu pracovníků.

AI Search je navržen tak, aby byl přístupný pro všechny uživatele, včetně těch s různými formami zdravotního postižení. Vylepšené funkce přístupnosti umožňují plné využití vyhledávání i pro osoby s omezenými schopnostmi, což zvyšuje celkovou inkluzivitu platformy. Navíc tento systém poskytuje uživatelům relevantní a akční výsledky, což často znamená, že mohou provést kroky přímo ze stránky výsledků vyhledávání, což zjednodušuje pracovní postupy.

Díky těmto vylepšením je služba ITSM nejen efektivnější, ale i přístupnější a lépe přizpůsobená konkrétním potřebám organizací. Administrátoři získávají přehled o trendech vyhledávání, zdrojích a chování uživatelů prostřednictvím vestavěných analytických nástrojů, což jim umožňuje optimalizovat procesy a stále zlepšovat uživatelskou zkušenost.

Pokud jde o samotný mechanismus AI Search, systém využívá modely strojového učení a zpracování přirozeného jazyka (NLP), které analyzují dotazy uživatelů a na základě relevance řadí výsledky vyhledávání. Zohledňuje nejen samotný dotaz, ale i historická data, uživatelské preference a metadata, což přispívá k personalizaci výsledků. Tímto způsobem dochází k lepšímu přizpůsobení výsledků konkrétním potřebám uživatelů, což značně zkracuje dobu, kterou by jinak uživatelé strávili hledáním správného řešení.

Dalším klíčovým přínosem je zlepšení kvality služby a celkové spokojenosti uživatelů díky inteligentnímu vyhledávání, které je kontextově orientované a přizpůsobené aktuálním potřebám. Uživatelé mohou najít relevantní informace rychleji, což zkracuje dobu potřebnou na řešení problémů a zvyšuje efektivitu pracovníků.

Automatizace umožňuje organizacím ušetřit značné prostředky tím, že odstraní potřebu manuální práce v rutinních procesech. Uvolňuje tak kapacity pro složitější a strategičtější úkoly. Výsledkem je nejen zvýšená produktivita, ale i kvalitnější poskytovaná podpora, což vede k vyšší spokojenosti uživatelů a rychlejšímu vyřešení problémů.

Ve výsledku, kombinace pokročilého vyhledávání a automatizace výrazně přispívá k transformaci a modernizaci ITSM procesů, zajišťuje plynulejší a efektivnější pracovní postupy a zlepšuje celkovou zkušenost uživatelů.

Jak úspěšně implementovat AI v ITSM pomocí ServiceNow

Představme si první výkonnostní schůzku Michaela. CFO se ptá: „Proč potřebujeme AI v ITSM? Není to, co máme, dostatečné pro podporu našeho helpdesku?“ Místo toho, aby Michael ihned začal vyjmenovávat seznam funkcí, vytvořil obraz: „Minulý čtvrtletí byla naše průměrná doba vyřešení incidentu 8 hodin. Pokud bychom dokázali ušetřit i jednu hodinu díky prediktivnímu směrování a virtuálním agentům, ušetříme přibližně 400 pracovních hodin měsíčně. To není jen rychlejší IT, je to rychlejší byznys.“ Takto se vytváří obchodní případ, který zůstane v paměti.

Klíčové prvky silného obchodního případu musí zahrnovat:

• Identifikace problémů: Identifikujte hlavní problémy v současných ITSM procesech, které implementace AI dokáže řešit. Může jít například o pomalé řešení incidentů, manuální směrování tiketů nebo neefektivní správu znalostí. Jasná identifikace problémů zajistí, že implementované řešení skutečně vyřeší reálné obchodní problémy.

• Analýza nákladů a přínosů: Jasně stanovte očekávaný návratnost investice (ROI) implementace AI funkcí ServiceNow. Odhadněte náklady na licenci, školení a integraci a porovnejte je s předpokládanými přínosy, jako jsou snížené provozní náklady, zvýšená efektivita a zlepšená spokojenost zákazníků.

• Zmírnění rizik: Připusťte potenciální rizika, jako jsou problémy s kvalitou dat nebo odpor proti změnám, a ukažte, jak tato rizika budete řídit. U ukázky vedení bude kladeno důraz na to, že jste důkladně naplánovali projekt a máte strategie na jejich překonání.

• Dlouhodobá vize: Zdůrazněte, jak tato implementace zapadá do dlouhodobé transformační strategie organizace. Například vysvětlete, jak plánujete rozšířit tuto implementaci do dalších oblastí mimo ITSM, abyste využili nové schopnosti a zůstali konkurenceschopní v rychle se měnícím průmyslu.

Většina neúspěchů AI v ITSM není technického charakteru, ale strategického. Technologie fungují, lidé a procesy však ne vždy. Není to jen o ospravedlnění výdajů, je to o tom, jak inspirovat víru v projekt a jeho hodnotu pro organizaci.

Bez jasně definovaných cílů se i nejlepší AI schopnosti mohou stát jen nákladnými hračkami. Po vytvoření obchodního případu je třeba se soustředit na stanovení konkrétních cílů, které zaručí, že projekt dosáhne požadovaných výsledků.

Pro správné stanovení cílů je důležité:

• Pochopit obchodní potřeby: Schopnosti, které se implementují, by měly řešit konkrétní a vysoce prioritní problémy ve vaší organizaci. Jako manažer IT implementace se musíte zapojit do dialogu s obchodními zúčastněnými stranami a zjistit, kde může AI přinést největší přínos.

• Stanovení SMART cílů: Pro stanovení cílů lze použít rámec SMART (specifické, měřitelné, dosažitelné, relevantní, časově ohraničené), aby byly cíle dobře definované. Například místo obecných cílů jako „automatizovat správu incidentů“ stanovte konkrétní cíl: „automatizovat 30 % řešení incidentů úrovně 1 do konce druhého kvartálu“.

• Stanovení klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI): KPI vám pomohou sledovat pokrok a měřit úspěšnost implementace. Mezi příklady mohou patřit doby vyřešení incidentů, úspory nákladů z automatizace nebo počet incidentů vyřešených prostřednictvím virtuálního agenta.

Je důležité se zaměřit na oblasti, které přinesou okamžité výsledky a zároveň umožní testovat AI technologie bez rizika. Začněte u jednodušších a méně komplexních použití, abyste získali data, optimalizovali procesy a nastavili správné směrování.

Vyberte například oblasti jako:

• Automatické klasifikování a směrování incidentů

• Analýza dopadu změn

• Virtuální agenti/chatboti pro samopomoc

• Prediktivní inteligence

• Automatizované reporty a generování intuitivních poznatků

Důležité je také mít na paměti, že není nutné automatizovat vše, co se nabízí. Zaměřte se na to, co by mělo být automatizováno, aby to skutečně řešilo problémy vaší organizace. AI není jen o nasazení technologie, ale o hledání konkrétních řešení pro aktuální výzvy.

Vytvoření roadmapy by mělo být promyšleným krokem. Začněte malým pilotním projektem, abyste testovali nasazení v omezeném prostředí. Po úspěšném ověření tohoto pilotu můžete postupně rozšiřovat AI schopnosti na další oblasti. Příklad: začněte se správou incidentů, která umožní ověřit různé schopnosti, jako jsou konverzační agenti, kategorizace incidentů, auto-směrování a jejich řešení. Tímto způsobem můžete efektivně školit živé agenty i automatizované procesy.

Při implementaci AI schopností v ITSM nezapomeňte, že se nejedná o jednoduché zapnutí technologie, ale o proces, který vyžaduje čas na adaptaci, trénink a přizpůsobení. Je nezbytné budovat důvěru u všech zúčastněných stran – od vedení až po koncové uživatele.

Jak se odlišit jako lídr v oblasti IT: Význam propojení lidí, procesů a inovací

Technologie budou pokračovat v evoluci. Platformy se stanou chytřejšími, schopnosti se budou násobit. Ale to, co vás jako lídra v oblasti IT odliší, je vaše schopnost spojovat jednotlivé části – mezi lidmi a procesy, mezi inovacemi a řízením, mezi ambicemi a odpovědností. Tato kniha byla napsána, aby vám dala nejen znalosti, ale také nový pohled na vaše IT prostředí. Místo toho, abyste ho vnímali jako nákladové centrum nebo čistě technickou funkci, začnete ho vnímat jako živý, dýchající motor hodnoty.

A s umělou inteligencí po vašem boku bude tento motor běžet chytřeji než kdy předtím. Budete schopni přehodnotit hranice toho, co je možné, a neustále se ptát: Co víc můžeme udělat, když známe umění možného?

Důležitou součástí tohoto procesu je porozumění dynamice, která vzniká při integraci technologií do organizačních struktur. IT služby již nejsou pouze nástrojem k podpoře podnikání, ale stávají se klíčovým faktorem pro diferenciaci, inovace a konkurenceschopnost na trhu. Je nezbytné, abyste dokázali propojit technologické novinky se strategickými cíli organizace. Tímto způsobem se technologie stává ne pouze podporou, ale i hnací silou, která posouvá organizaci kupředu.

Základem této transformace je schopnost správně řídit služby a procesy, které tvoří IT infrastrukturu. To vyžaduje nejen technické dovednosti, ale také strategické myšlení a schopnost vést lidi k dosažení těchto cílů. Pokud budete schopni sladit ambice se zodpovědností a inovaci s efektivním řízením, budete připraveni na výzvy, které přicházejí s rychlým rozvojem IT.

Je důležité si uvědomit, že umělá inteligence (AI) není jen technologií pro automatizaci. Mnohem více jde o nástroj, který umožňuje vylepšit rozhodování, urychlit procesy a zlepšit uživatelský zážitek. V oblasti IT Service Managementu (ITSM) se AI uplatňuje nejen při predikci problémů a optimalizaci zdrojů, ale také při zajišťování přehlednosti a transparentnosti v procesech, které řídí. Technologie jako Predictive Intelligence (PI) nebo Virtuální Agent (VA) mohou pomoci předvídat problémy dříve, než nastanou, a zajistit tak plynulý chod IT operací.

V tuto chvíli se stále více ukazuje, že klíčem k úspěšné implementaci AI v ITSM není pouze zavedení nových nástrojů, ale schopnost přizpůsobit je specifickým potřebám vaší organizace. To znamená mít jasnou představu o tom, jaká data budou zpracovávána, jaký cíl chcete dosáhnout a jakým způsobem budou výsledky měřeny. AI není samospasitelná, ale s tím správným přístupem může významně zlepšit efektivitu a prediktivní schopnosti vaší IT infrastruktury.

Pro efektivní implementaci AI do vašeho IT prostředí budete potřebovat nejen technologické nástroje, ale i metody a rámce, které vám umožní efektivně řídit celý proces změny. V tomto ohledu může být užitečné využít metodologie, jako je NowCreate od ServiceNow, která vám poskytne konkrétní nástroje a osvědčené postupy pro realizaci projektů a správu změn. Při každém kroku implementace byste měli mít na paměti nejen technologické aspekty, ale také lidskou stránku – jak zajistit, aby změny byly přijaty a jak motivovat tým k neustálému zlepšování.

Významným faktorem je také schopnost přizpůsobit strategie řízení a optimalizace procesů novým technologiím a potřebám organizace. S příchodem nových technologií, jako je generativní AI (GenAI), se stírá hranice mezi automatizací a kreativitou. Tyto nové nástroje mohou nejen automatizovat běžné úkoly, ale také generovat nový obsah, což může mít zásadní vliv na správu znalostí, tvorbu odpovědí a vytváření obsahu pro uživatele.

Pro organizace, které se chtějí stát lídry v oblasti AI a ITSM, je nezbytné mít nejen technologické dovednosti, ale i schopnost adaptovat se na neustále se měnící prostředí. To zahrnuje nejen výběr správných technologií, ale i výchovu a motivaci lidí k tomu, aby se stali součástí tohoto transformačního procesu. Právě lidský faktor, ať už jde o schopnost adaptace nebo o motivaci ke zlepšování, je klíčem k úspěchu v každé technologické změně.

Ať už se rozhodnete zavádět AI do vašeho IT prostředí jakýmkoli způsobem, nezapomeňte, že i přes technologické pokroky bude vždy základem úspěchu vaše schopnost efektivně řídit změny a propojit inovace s každodenními operacemi a cíli vaší organizace. Technologie vám mohou pomoci dosáhnout vašich cílů, ale pouze pokud jsou správně integrovány a podporovány kompetentním týmem, který rozumí jak lidskému faktoru, tak i technologickým možnostem, které jsou na dosah.