L’intelligenza artificiale (AI) è spesso definita come una delle più recenti rivoluzioni in ambito IT. In realtà però, sarebbe meglio parlare di “augmented intelligence”, ovvero di intelligenza aumentata, il cui scopo è aiutare il personale IT, non sostituirlo.
Indipendentemente da come le aziende percepiscano l’AI, però, è importante che tengano in considerazione come la tecnologia possa accrescere la loro competitività e produttività.
Nel settore IT nello specifico, un campo di applicazione nel quale queste innovazioni fanno la differenza è il Service Desk.
L’IT Service Management (ITSM) riconosce il bisogno di una serie di processi IT che si sviluppano intorno al Service Desk. Il Service Desk è avvisato di eventuali problemi all’interno della rete o dell’infrastruttura, emette i ticket e li distribuisce a chi di competenza per il compimento dell’azione corrispondente.
Infine, lo staff del Service Desk invia delle notifiche agli user quando la problematica è stata risolta e monitora il successivo flusso di attività.
Anche nel modello ITMS il Service Desk è in grado di operare con un’impostazione manuale dove gli operatori iniziano e completano ogni step; tuttavia, attivare delle automazioni può accelerare il processo di risoluzione dei problemi e migliorare l’efficienza complessiva.
Nonostante i Service Desk siano diventati in grado di gestire la sempre crescente complessità delle strutture IT, la mancanza di informazioni nei sistemi preesistenti ha portato a un collasso delle funzionalità: gli operatori sono stati sommersi da infinite pratiche aperte, i ticket sono stati assegnati impropriamente, gli ingegneri e gli sviluppatori hanno perso il focus sulle priorità e si è sorvolato su alcune problematiche chiave.
È in questi casi che l’intelligenza Artificiale può essere d’aiuto.
Ma, come prima cosa, i dati devono essere organizzati in modo corretto.
La maggior parte degli strumenti tecnologici crea dati che vengono poi archiviati in database.
Questo dà la possibilità agli amministratori di identificare e tracciare eventuali anomalie nello storico dell’analisi dei dati. Con il tempo, la natura quasi in tempo reale di tali dati ha permesso di identificare le potenziali problematiche ancora prima che si verifichino.
I team IT hanno poi iniziato ad esportare i dati da dispositivi simili, per prevedere quali di essi fossero più propensi a soffrire di specifici problemi, basandosi sulle anomalie che si sono presentate su un singolo device.
Oggi, c’è l’opportunità di aggregare i dati provenienti da dispositivi diversi in maniera efficiente, per poi analizzarli per identificare e risolvere in modo proattivo i problemi.
I team IT possono avvalersi dell’Intelligenza Artificiale per eliminare tutti i dati di poco valore o che addirittura non ne hanno.
Attraverso un’attenta impostazione della piattaforma, gli amministratori possono filtrare e ridurre la quantità di dati che devono analizzare.
Dopo l’analisi e l’identificazione di possibili problematiche, vengono generati in automatico i ticket.
Se le modifiche al software sono in grado di risolvere il problema, il sistema di AI entra in azione per chiudere il ticket in automatico e invia una notifica al Service Desk avvisando del completamento della procedura.
Il sistema è anche in grado di conservare i dati di ripristino, permettendo all’azione umana di intervenire per annullare qualsiasi cambiamento effettuato in automatico.
In questo modo un’azienda può identificare i potenziali problemi riguardo a ciò che sta succedendo e a ciò che è successo sulle proprie piattaforme, ma non solo! Può anche confrontare tali informazioni con le piattaforme IT di altre organizzazioni.
I sistemi di Intelligenza Artificiale sono in grado di individuare le potenziali problematiche prima che si verifichino effettivamente, permettendo un processo di risoluzione più agile.
La tecnologia AI può anche applicare soluzioni reperite dallo storico a problemi nuovi, ad esempio: quali approcci hanno funzionato in passato? Se il Service Desk in precedenza ha applicato diversi procedimenti, quale è stato il più efficace?
Un sistema di Intelligenza Artificiale in grado di aggiornarsi in automatico – basandosi sulle soluzioni ottimizzate trovate ad un problema – è molto più efficiente di un semplice sistema basato su regole, che proverà sempre e solo a proporre l’ultima soluzione valida, anche se nel frattempo le piattaforme IT possono essersi evolute.
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