Jak funguje automatické řešení incidentů v ITSM a jaké výhody přináší?

Incident Auto Resolution (IAR) pro ITSM v rámci platformy ServiceNow využívá umělou inteligenci (AI), strojové učení (ML) a rozpoznávání přirozeného jazyka (NLU) k automatickému detekování, diagnostikování a řešení incidentů s minimálním nebo žádným zásahem člověka. Tento systém analyzuje historická data incidentů, články v databázi znalostí a předem definovaná řešení, což umožňuje rychlou a efektivní detekci opakujících se problémů.

Pokud virtuální agent nedokáže problém plně vyřešit, systém využívá AI podporované vyhledávání k zobrazení nejrelevantnějšího obsahu, jako jsou často kladené dotazy (FAQ), články v KB nebo položky katalogu, které uživateli pomohou najít řešení. Důležitým prvkem platformy je její schopnost učit se z každé interakce, sbírat zpětnou vazbu a výkonová data, čímž zlepšuje svou přesnost a reakční dobu. Tato samo-učící schopnost zajišťuje, že motor automatického řešení incidentů se stává stále efektivnějším při řešení běžných incidentů.

Systém rovněž zahrnuje mechanismy automatického uzdravení, které spouštějí nápravná opatření při splnění specifických podmínek, jako je například restartování selhané služby nebo provedení nápravného pracovního postupu, čímž se předchází potenciálním výpadkům. Tyto schopnosti spolu poskytují rychlejší a spolehlivější zpracování incidentů, zlepšují kontinuitu služeb a výrazně snižují manuální zátěž IT týmů.

Pro zákazníky jsou přínosy značné: incidenty jsou vyřešeny rychleji, uživatelé zažívají méně prostojů a IT pracovníci se mohou soustředit na složitější, hodnotnější úkoly. To vede k vyšší produktivitě, lepší kvalitě služeb a vyšší spokojenosti uživatelů v celé organizaci.

Hlavní výhodou používání IAR pro ITSM je rychlejší řešení incidentů, protože automatizace rutinních úkolů výrazně zkracuje čas potřebný k vyřešení běžných problémů. Tím se přímo snižuje pracovní zátěž pro IT týmy, které se mohou zaměřit na složitější a hodnotnější problémy, místo aby trávily čas na opakujících se úkolech. Organizace tímto způsobem zažívají zlepšení spokojenosti uživatelů díky rychlejším časům odpovědí a bezproblémovým řešením, což vede k pozitivnějšímu a spolehlivějšímu zážitku ze služeb.

Incident Auto Resolution je zvláště účinný při automatickém řešení incidentů týkajících se běžných problémů, jako jsou resetování hesel, softwarové závady nebo chyby tiskárny. Díky využití AI-driven pracovních postupů a integrace databáze znalostí systém dokáže tyto opakující se úkoly zvládnout bez lidského zásahu. Tento způsob automatizace výrazně snižuje objem incidentů, které vyžadují manuální zásah, a umožňuje IT týmům soustředit se na kritičtější a složitější problémy. Výsledkem je rychlejší vyřešení problémů, zlepšení provozní efektivity a strategičtější zaměření IT pracovníků.

Významným benefitem Task Intelligence je, že využívá strojového učení k analýze úkolů a incidentů a pomáhá je efektivně prioritizovat, kategorizovat a směrovat. Tato schopnost automatizovat opakující se úkoly a optimalizovat pracovní postupy pomáhá zrychlit procesy v organizacích a zefektivnit práci jejich pracovníků.

Takový přístup nejen šetří čas, ale zajišťuje přesnost a konzistenci při přiřazování úkolů a směrování incidentů. Tato automatizace zjednodušuje administrativní práci, což zvyšuje produktivitu a umožňuje zaměstnancům více se soustředit na složitější problémy.

Využití umělé inteligence ve správě incidentů a úkolů přináší revoluční změny, které nejen zvyšují efektivitu, ale přinášejí kvalitní a vysoce spolehlivé služby s minimálním lidským zásahem.

Jak umělá inteligence mění ITSM: Klíčové technologie pro zajištění efektivních služeb

Jedním z klíčových trendů, které mění ITSM, je prediktivní inteligence. Tato technologie se zaměřuje na analýzu historických dat a modelování chování na základě těchto informací, což organizacím umožňuje předpovědět problémy ještě před tím, než nastanou. Prediktivní nástroje dokážou identifikovat potenciální výpadky a problémy v IT infrastruktuře a doporučit proaktivní opatření, čímž se minimalizuje riziko poruch a zajišťuje plynulý chod služeb.

Význam prediktivní inteligence v ITSM spočívá ve schopnosti přesně identifikovat a analyzovat vzorce v datech, což umožňuje IT specialistům reagovat na problémy v reálném čase. Například v případě, že systém začne vykazovat neobvyklé chování nebo se objeví známky potenciálního selhání hardwaru, prediktivní analytika může včas upozornit správce na nutnost údržby, než problém přeroste v katastrofu. Mezi hlavní výhody této technologie patří snížení prostojů, snížení nákladů na opravy a efektivní řízení rizik.

Další významnou technologií, která posouvá hranice ITSM, je vyhledávání s využitím umělé inteligence. AI Search zjednodušuje proces vyhledávání informací v rozsáhlých databázích a systémech, což umožňuje pracovníkům rychleji a efektivněji nalézt potřebné informace. Tento nástroj nejen že zlepšuje produktivitu, ale také podporuje autonomní pracovní procesy, kdy uživatelé mohou sami nalézt řešení běžných problémů bez nutnosti zásahu IT podpory.

Automatizace je dalším klíčovým faktorem v modernizaci ITSM. Pomocí automatizačních nástrojů je možné optimalizovat rutinní procesy, které byly dříve závislé na manuálním zásahu. Nástroje pro objevování automatizace dokážou identifikovat opakující se úkoly a doporučit, jak je automatizovat, což vedle úspor času přináší i zajištění vyšší přesnosti a snížení lidských chyb. V oblasti ITSM to znamená například automatizované řešení incidentů, které zajišťuje okamžité vyřešení běžných problémů bez nutnosti zásahu specialisty.

Virtualní agenti, vybavení konverzační umělou inteligencí (AI), mají v tomto kontextu zásadní roli. Díky schopnosti rozumět a reagovat na lidskou řeč jsou schopni provádět složité interakce se zákazníky nebo zaměstnanci, poskytovat jim odpovědi na dotazy a řešit problémy ve chvílích, kdy není možné se spojit s živým agentem. Konverzační AI se také ukazuje jako efektivní nástroj pro zlepšení zkušenosti uživatelů, neboť umožňuje snadný přístup k informacím a pomáhá udržet IT operace běžící i v době mimo pracovní hodiny.

Velmi důležitým aspektem, který je třeba mít na paměti při implementaci těchto technologií, je připravenost organizace na transformaci ITSM. Základními faktory úspěchu jsou nejen technologické inovace, ale také připravenost lidí, procesů a kultury organizace na změny. Organizační struktura musí být flexibilní a schopná přijmout nové způsoby práce, které tyto technologie přinášejí. Proto je klíčové mít podporu vedení, investice do školení zaměstnanců a vytvoření prostředí, které podporuje inovace a adaptaci na nové nástroje a metody.

Je rovněž důležité věnovat pozornost etickým otázkám a ochraně soukromí. Při implementaci AI do ITSM je nutné zajistit, že všechny algoritmy a systémy jsou transparentní, že sběr dat probíhá v souladu s platnými právními normami a že ochrana osobních údajů uživatelů je vždy na prvním místě.

Jaký význam имеет LLM pro Virtual Agent v rámci ITSM?

Integrace LLM (Large Language Models) do platformy ServiceNow pro Virtual Agent přináší revoluční změny v oblasti interakce mezi uživatelem a systémem. LLM umožňuje strojům pochopit a zpracovat lidský jazyk v jeho přirozené podobě, což zásadně zlepšuje kvalitu komunikace a efektivitu uživatelského zážitku. Zatímco tradiční metody prediktivní inteligence spoléhají na pravidla a statické modely, LLM využívá pokročilé algoritmy strojového učení k analýze textu, rozpoznání záměrů a generování dynamických odpovědí na základě kontextu.

Jedním z klíčových přínosů LLM je schopnost rozpoznávat záměry (intent recognition). Tento proces znamená, že když uživatel zadá žádost, například „Jak si požádat o nový laptop?“, systém rozpozná, že uživatel žádá o konkrétní akci, a automaticky nabídne potřebné kroky nebo zahájí proces. Tento přístup eliminuje potřebu manuálního zásahu, což výrazně zvyšuje efektivitu a zkracuje čas potřebný k vyřízení požadavků.

LLM také vyniká schopností rozpoznávat entity v textu (entity recognition). To znamená, že při interakci s uživatelem může systém identifikovat konkrétní informace a podle toho upravit odpověď. Například když uživatel zmíní „problém s Wi-Fi“, LLM identifikuje „Wi-Fi“ jako specifický problém a může směrovat žádost na příslušné oddělení nebo pracovní tok. Tento kontextuální přístup činí komunikaci mnohem osobnější a relevantnější pro uživatele.

Multilingvní schopnosti LLM dále rozšiřují možnosti systému tím, že umožňují komunikaci ve více jazycích. Pro globálně distribuované pracovní síly to znamená, že mohou komunikovat v preferovaném jazyce, čímž se zjednodušuje proces IT podpory a zvyšuje dostupnost služeb pro široké spektrum uživatelů.

Významnou inovací v rámci ServiceNow je také Now Assist pro Virtual Agent, který představuje pokročilý plugin, jenž kombinuje generativní AI a LLM pro ještě efektivnější a proaktivní komunikaci. Tento plugin se soustředí na specifické potřeby ITSM (IT Service Management), což znamená, že automatizuje a optimalizuje konverzace týkající se správy incidentů, žádostí a dalších IT služeb. Now Assist pro Virtual Agent nejenže informuje uživatele o stavu jejich incidentů a požadavků, ale také proaktivně reaguje na různé situace a upozorňuje manažery na potřebu schválení.

Je třeba zdůraznit, že i když je LLM velmi silným nástrojem pro vylepšení automatizace a personalizace služeb, úspěšná implementace těchto technologií vyžaduje i určitou úroveň organizační připravenosti. Pro efektivní využití LLM a dalších AI nástrojů v rámci ServiceNow je nezbytné mít kvalitní data, dobře definované procesy a silnou podporu od všech zúčastněných stran. Jinak může hrozit, že technologie nebude plně využita, nebo se stane zdrojem frustrace místo pomoci.

Zavedení těchto pokročilých technologií by mělo být součástí širší strategie transformace ITSM, která zahrnuje nejen technologické inovace, ale i změny v pracovních postupech a kultuře organizace. Úspěch není jen o zavedení nového nástroje, ale o správném řízení změn a dostatečné podpoře všech uživatelů a správců systému. Právě to umožňuje přechod z reaktivního na proaktivní model správy IT služeb, kde automatizace a prediktivní analytika mohou nejen zjednodušit procesy, ale i výrazně zvýšit spokojenost koncových uživatelů.

Kromě toho, jak technologie jako LLM a Now Assist pro Virtual Agent přetvářejí způsob, jakým se IT služby poskytují, je důležité mít na paměti, že jejich implementace představuje změnu, která se týká i organizace jako celku. Úspěšné nasazení AI vyžaduje investice do školení, do budování týmů zaměřených na správu a optimalizaci těchto systémů a také do kontinuálního zlepšování procesů a zpětné vazby. Tato dynamika může být zásadní pro to, aby organizace nejen přežila v éře digitální transformace, ale aby se stala lídrem v poskytování vysoce kvalitní a efektivní IT podpory.

Jak efektivně implementovat AI do ITSM platformy: Klíčové kroky a doporučení

Michael si uvědomil, že tým Dwighta vytvořil vrstvy přizpůsobení nad původními pracovními postupy. Záznamy o incidentech obsahovaly pole, která si nikdo nepamatoval, že by byla přidána. Schválení změn se nacházela v e-mailech. A self-service portál? Řekněme, že byl spíše "do-it-yourself" než příjemný. Když přišel čas na zavedení AI schopností, Michael se zastavil. Místo toho, aby okamžitě přistoupil k konfiguraci, požádal Dwighta, aby provedl podrobnou analýzu současného stavu platformy. A právě zde začala skutečná transformace.

Před implementací jakékoliv nové schopnosti do platformy je klíčové provést důkladnou analýzu současného stavu platformy a procesů. Pokud se zaměřujeme na ITSM, je nezbytné věnovat čas zhodnocení aktuálních procesů ITSM, které moduly jsou používány, jakým způsobem, jaké jsou úrovně přizpůsobení těchto modulů, jaké pracovní postupy jsou zavedeny, jaké jsou nejběžnější případy použití těchto modulů a kdo jsou uživatelé, plniči a vlastníci těchto schopností. Které úkoly jsou nejvíce časově náročné? Kde vznikají aktuální úzká místa? Jsme připraveni na AI? Jaká je naše současná úroveň zralosti na všech relevantních modulech?

Pokud jde o hodnocení aktuálního stavu platformy, je třeba provést kontrolu zdraví platformy. Můžete to považovat za "test kondice" celého ITSM ekosystému. Je několik oblastí, které je třeba zkontrolovat:

• Aktuální využívání modulů: Které moduly aktivně používáte? Incident, problém, změny, znalostní báze, správa požadavků? Které moduly jsou ignorovány?

• Přizpůsobení: Používáte hlavně out-of-the-box možnosti, nebo máte závislost na složitě přizpůsobených pracovních postupech, které by se mohly poškodit při aktualizacích nebo při trénování AI modelů?

• Komplexnost pracovních postupů: Jaký je současný stav vašich pracovních postupů? Jsou optimalizované, nebo musí agenti často provádět manuální přesměrování nebo schválení?

• Role a vlastnictví: Jak je rozděleno vlastnictví napříč moduly? Mají plniči a uživatelé samostatné role?

• Časové ztráty: Které úkoly jsou nejvíce časově náročné pro agenty—resetování hesel, psaní článků do KB, nebo triáž incidentů?

• Úzká místa: Kde vznikají největší zpoždění? Jsou to eskalace, kategorizace nebo schválení?

• Úroveň zralosti: Jak byste definovali svou úroveň zralosti dnes? Jak optimalizované jsou vaše procesy v každém modulu (počáteční, řízené, optimalizované)?

Pro IT manažery: Existují rámce jako CMMI nebo vlastní model připravenosti na AI od ServiceNow, které vám mohou pomoci zhodnotit současný stav.

Před konfigurací vaší instance je nezbytné provést další kontrolu kompatibility a licencí platformy. Je nutné ověřit, že vaše platforma je připravena pro implementaci AI funkcionalit a že máte potřebné licence. Nezapomínejte, že AI není pouze technická záležitost, ale i smluvní. S každou novou verzí se mění nároky na licencování a je dobré se ujistit, že vaše licenční práva odpovídají požadavkům.

Co je důležité, je mít tým s příslušnými dovednostmi, který bude schopný implementovat AI technologie do vaší platformy. Mít tým s technickými odborníky, kteří mají zkušenosti s implementací Predictive Intelligence, NLP a Generative AI, je zásadní pro úspěšnou integraci těchto schopností. Také projektoví manažeři, kteří zajistí koordinaci a komunikaci mezi týmy, jsou nezbytní. Nesmíme zapomínat ani na správu změn, protože tato implementace přináší nejen technologické změny, ale i změny v organizaci a způsobu práce. Dedikovaný specialista na správu změn zajistí hladký přechod a adopci technologie koncovými uživateli.

Po implementaci AI je klíčová kontinuální podpora. Implementace AI není záležitost "nastavit a zapomenout". Vyžaduje průběžnou údržbu, zpětnou vazbu a trénování modelů. Kromě toho je potřeba sledovat přesnost modelů, chyby a na základě toho provádět vylepšení.