Inteligentní řízení IT služeb (ITSM) je klíčovým prvkem moderního technologického ekosystému, který umožňuje organizacím dosahovat efektivity a automatizace v každodenním provozu. Platforma ServiceNow, která v posledních letech představila řadu pokročilých AI funkcí, se stala základem pro optimalizaci IT operací v mnoha podnicích po celém světě.

V minulosti byly systémy ITSM většinou manuální nebo polovičními automatizovanými řešeními, což znamenalo neefektivní řízení incidentů, požadavků na služby a změn. Tradiční modely ITSM, kde byl proces řízení incidentů a problémů spíše pasivní než proaktivní, často vedly k frustraci uživatelů a zbytečným prodlevám. K tomu se přidávaly problémy s integrací mezi různými systémy, což komplikuje správu a ztěžuje uživatelskou zkušenost.

Dnešní nástroje však umožňují vše od automatizace běžných úkolů až po sofistikované analytické schopnosti, které používají umělou inteligenci (AI) k predikci problémů, zrychlení rozhodování a optimalizaci pracovních toků. ServiceNow, jako lídr v oblasti ITSM, začal integrovat technologie umělé inteligence a strojového učení do svých nástrojů, což pomáhá IT týmům nejen zefektivnit provoz, ale i předvídat a automatizovat problémy, než se stanou kritickými.

Jedním z klíčových nástrojů, který ServiceNow nabízí, je virtuální agent, který slouží jako první linie podpory pro uživatele. Tento AI asistent je schopen efektivně řešit běžné incidenty a dotazy, aniž by bylo nutné zasahovat lidskému operátorovi. Systém také využívá technologie automatizace pro rozpoznání a doporučení nejlepších kroků při řešení složitějších problémů. Takovéto automatizované řešení umožňuje IT týmům se soustředit na strategičtější úkoly, místo aby ztráceli čas opakováním rutinních činností.

Další vysoce efektivní funkcionalitou, kterou ServiceNow zavádí, je schopnost analytiky poháněné AI. Představte si scénář, kdy systém může analyzovat historická data a automaticky rozpoznat vzorce, které ukazují na možné problémy. Takový prediktivní přístup dokáže výrazně zkrátit čas reakce na kritické situace a umožnit IT manažerům včas zasáhnout, než dojde k většímu výpadku.

Další inovací je generativní AI, která na základě rozsáhlých datových sad generuje návrhy řešení pro problémy nebo optimalizace pracovních procesů. Tento typ AI dokáže nejen učinit rozhodnutí na základě předchozích dat, ale také navrhnout nové strategie a řešení, které by jinak musely být vyvinuty lidskými odborníky.

V rámci širšího ekosystému ServiceNow je AI začleněno do nástrojů, které podporují analýzu dat, vyhledávání a také optimalizaci workflow. Tímto způsobem je ITSM nejen více automatizované, ale i mnohem inteligentnější. Systémy, které byly dříve "tupé" a reagovaly na výzvy po jejich vzniku, se nyní stávají "inteligentními", což přináší obrovskou úsporu času a peněz.

Když se podíváme na některé příklady aplikace těchto schopností, například společnost Novant Health, která integrovala AI do svého systému pro správu požadavků na služby, vidíme výrazné zjednodušení procesů a snížení čekací doby pro koncové uživatele. Tento přístup nejen že zlepšuje uživatelskou zkušenost, ale také zajišťuje efektivní využívání lidských zdrojů a zvyšuje celkovou produktivitu týmu.

Je důležité si uvědomit, že zavedení AI v ITSM není pouze o technologických inovacích. To, co skutečně dává hodnotu, je správné nastavení a integrace těchto nástrojů do pracovních procesů organizace. Implementace AI by měla být přizpůsobena specifickým potřebám a výzvám, které organizace čelí, aby mohla plně využít potenciál této technologie. Správné nastavení prediktivní analytiky, automatizace a virtuálních agentů může přinést zásadní zlepšení v oblasti provozu a řízení incidentů.

Zároveň se ukazuje, že AI není pouze nástrojem pro automatizaci technických procesů, ale také silným nástrojem pro analýzu a strategické rozhodování na vyšší úrovni. IT manažeři, kteří správně využívají schopnosti AI v platformě jako je ServiceNow, mohou nejenom zlepšit každodenní operace, ale také vybudovat prediktivní modely, které pomohou organizaci v dlouhodobém horizontu.

AI v ServiceNow tedy přináší nejen technologické inovace, ale také hluboké změny v tom, jak přemýšlíme o řízení IT služeb. Pro efektivní nasazení těchto nástrojů je klíčové mít správně nastavenou infrastrukturu, školený tým a jasnou strategii pro implementaci.

Jak zajistit zodpovědné řízení AI v ServiceNow?

Integrace dodržování právních předpisů do řízení IT umožňuje vedoucím pracovníkům v oblasti IT lépe sladit implementace AI ve ServiceNow s právními závazky a vyhnout se pokutám nebo vyšetřováním. Kromě toho to zajišťuje připravenost na audit pro všechny akce řízené AI. Když hovoříme o riziku, je důležité zdůraznit, že zkreslení AI není pouze etickým problémem, ale může se velmi rychle stát právním problémem, pokud není správně řízeno. Pokud váš systém AI znevýhodňuje žádosti z určité lokality, oddělení nebo demografické skupiny, může to vyvolat žalobu na diskriminaci podle antidiskriminačních zákonů. Začlenění monitorování a mitigace zkreslení do vašeho modelu řízení zajišťuje, že je systém obhajitelný, auditovatelný a spravedlivý.

V současnosti již není řízení AI pouze o dohledu, ale o odpovědnosti. S rostoucí implementací AI v platformách pro správu služeb, jako je ServiceNow, musí organizace zajistit, že každé automatizované rozhodnutí, každý model nasazení a každá interakce s uživatelem je v souladu s etickými normami a právními předpisy. Existuje několik základních komponent, které tvoří základ zodpovědného rámce AI v rámci ServiceNow.

Jedním z klíčových prvků je minimalizace dat. Modely AI potřebují obrovské množství dat, ale odpovědná AI začíná vždy omezením. Minimalizace dat zajišťuje, že sbíráme, zpracováváme a uchováváme pouze to, co je nezbytné pro výkon modelu. Minimalizované soubory dat nejenže snižují vystavení riziku v případě porušení bezpečnosti, ale také usnadňují dodržování zásad GDPR, konkrétně principu „datové ekonomiky“. V praxi se v rámci ServiceNow doporučuje omezit trénování modelu pouze na nezbytná pole (například kategorie incidentu, priorita) a použít výjimky pro pole v nástroji Prediktivní inteligence. Důležité je také zajistit, že v tréninkových datech nebudou obsažena žádná osobní identifikovatelná data (PII).

Dalším klíčovým aspektem je šifrování. Modely nejen spotřebovávají data, ale také generují výstupy, protokoly a rozhodnutí. Každé z těchto údajů může představovat potenciální zranitelnost. Je nezbytné zajistit, že výstupy AI (například návrhy na řešení, rozhodnutí o směrování) jsou uchovávány a přenášeny v prostředí zabezpečeném pomocí TLS, které nabízí ServiceNow. V praxi to zahrnuje využívání šifrování na úrovni polí pro citlivé záznamy a zajištění šifrovaného protokolování pro rozhodovací data AI. Dále je důležité používat scoped aplikace, které zamezují neoprávněnému přístupu k informacím generovaným modelem.

Dalším důležitým prvkem zodpovědné AI je transparentnost pro uživatele. Uživatelé, kteří interagují s funkcemi AI, mají právo vědět, proč bylo rozhodnutí učiněno. Transparentnost buduje důvěru. V praxi se v rámci ServiceNow doporučuje využívat nástroj AI Model Insights pro zobrazení hlavních faktorů, které přispěly k rozhodnutí, a nakonfigurovat Virtuální agenta tak, aby zveřejňoval odpovědi generované AI, pokud je to relevantní.

Souhlas a autonomie uživatele jsou rovněž klíčové. Automatizace pracovních postupů nesmí překročit autonomii uživatele, zejména v kritických oblastech, jako je personalistika, zdravotnictví nebo bezpečnost. Funkce AI implementované v těchto oblastech by měly navrhovat řešení a ne rozhodovat v tichosti. V praxi je třeba vyžadovat lidskou revizi pro rozhodnutí s nízkou důvěrou nebo pro citlivé kategorie.

Dalším zásadním aspektem je pravidelný audit na přítomnost zkreslení. Rozhodnutí učiněná pomocí AI mohou odrážet nebo dokonce zesílit zkreslení v historických datech, což vede k nespravedlivé prioritizaci nebo rozdílům v přístupu. Kontrola zkreslení může probíhat například tím, že ověříte, zda je přiřazování lístků vyvážené mezi uživatelskými demografiemi, nebo zda nižší-prioritní lístky pravidelně pocházejí ze stejného obchodního oddělení. V rámci ServiceNow je doporučeno pravidelně spouštět zprávy o hodnocení zkreslení v nástroji Prediktivní inteligence, porovnávat výsledky modelu napříč regiony nebo odděleními a zaměřit se na přeškolování modelů pomocí vyvážených a reprezentativních dat.

Správné nástroje jsou nepostradatelné pro efektivní správu AI. ServiceNow nabízí několik nástrojů a pluginů, které organizacím pomáhají řídit správu AI, zajišťovat dodržování právních předpisů, bezpečnosti a transparentnosti. Tato řešení mají za cíl zjednodušit procesy řízení, a zároveň zajistit, že AI systémy fungují optimálně.

AI Dashboard je centrální nástroj pro správu životního cyklu AI aktiv. Umožňuje organizacím sledovat výkon, dodržování právních předpisů a obchodní hodnotu všech AI a strojového učení modelů v organizaci. S tímto nástrojem lze sledovat a spravovat modely AI od vývoje až po nasazení a ukončení, přičemž je kladen důraz na ochranu soukromí, bezpečnost a právní shodu. Tato centralizovaná platforma nabízí podrobné metriky o výkonu a přijetí aplikací a vytváří robustní auditní stopu pro zajištění kvality a dodržování předpisů.

AI Agent Analytics Dashboard poskytuje přehled o tom, jak jsou AI agenti využíváni napříč celým systémem. Tento nástroj sleduje klíčové ukazatele výkonnosti, jako je průměrná doba řešení, počet uzavřených úkolů a celkový trend vykonávaných AI plánů a výsledků. Tato analytika pomáhá lépe pochopit, jak AI přispívá k rychlejšímu řešení problémů a snížení pracovního zatížení.

AI Control Tower je novinkou, která nabízí centralizovaný rámec pro správu a dohled nad AI modely v rámci ServiceNow. Tento nástroj poskytuje plnou viditelnost, kontrolu a zajištění nad všemi AI modely a agenty, monitoruje jejich nasazení a rozhodnutí, a zároveň pomáhá zajistit shodu s právními předpisy jako GDPR a HIPAA. AI Control Tower je klíčovým nástrojem pro správu AI v reálném čase a zajištění, že všechny modely a agenti jsou v souladu s etickými a právními standardy.

Jaký byl skutečný význam první plavby Jamese Cooka do Tichého oceánu?
Jaký je význam kontroly a správy nočního klubu v měnícím se prostředí?
Jak monitorovat správnou funkci kardiostimulátoru během jeho zavádění a po něm
Jak psychologie a taktika ovlivňují bojové zápasy: Příběh Harryho Stona a zkušenosti z ringu
Jak úspěšně napsat disertační práci nebo vědecký projekt: Praktický návod pro studenty