Come iniziare con intelligenza artificiale nella gestione dei servizi
Questo libro bianco mostra
- casi d'uso tipici
- i vantaggi che derivano dall'AI
- come iniziare con la vostra organizzazione
Cosa significa AI per il Service Management?
L'adozione dell'Intelligenza Artificiale nel Service Management è un argomento di cui si parla da diversi anni. Tuttavia, con l'affermarsi delle tecnologie di AI generativa, l'uso dell'AI ha acquisito il potenziale per rivoluzionare il lavoro dei Service Desk, indipendentemente dalle dimensioni o dal settore, soprattutto nelle aree in cui l'interazione uomo-computer e la comprensione del linguaggio sono fondamentali.
Nel contesto della gestione dei servizi, l'AI può aiutare direttamente gli utenti finali o aiutare i team di assistenza a lavorare in modo più efficiente.
Quando incontriamo diversi team di Service Desk e IT, questi affrontano sempre problemi simili:
- I carichi di lavoro dell'assistenza IT sono in aumento.
- La complessità dei contatti con il Service Desk è in aumento.
- L'infrastruttura e il numero di servizi crescono, così come le dipendenze tra di essi.
Il lavoro del team di assistenza IT diventa quindi ogni giorno più difficile. Il lavoro del Service Desk è in gran parte basato sulla comunicazione e anni di automazione non hanno cambiato in modo significativo questa situazione. Secondo Gartner, oltre l'80% di tutte le richieste e i ticket sono ancora gestiti “manualmente” dagli agenti. Inoltre, in base alla nostra esperienza nei mercati europei, il 40% di questi viene gestito attraverso canali che richiedono più lavoro, come le telefonate e le e-mail. I team sono quindi alla ricerca dell'automazione per diminuire il livello di complessità.
Poiché i team di Service Desk sono alle prese con carichi di lavoro crescenti, infrastrutture IT sempre più complesse e servizi digitali, la necessità di un'assistenza intelligente e dell'automazione è sempre più importante. La gestione dei servizi, un settore tradizionalmente affidato a processi reattivi e manuali, è matura per le nuove innovazioni:
dei biglietti sono ancora gestiti manualmente
aumento dei costi di gestione dei biglietti dal 2019 al 2023
costo medio per ticket gestito dall'agente
Perché ora?
L'intelligenza artificiale esiste da tempo. In realtà, ne conoscevamo le possibilità già dal secolo scorso, ma non ha avuto il successo che ha oggi.
- Con gli strumenti più recenti che immagazzinano sempre più informazioni, abbiamo un'abbondanza di dati che possiamo utilizzare per trarre semplici conclusioni. Inoltre, poiché molte applicazioni sono basate sul cloud, è più facile che mai raccogliere dati su qualsiasi cosa.
- La nostra capacità di calcolo è aumentata a dismisura: le CPU sono diventate sempre più veloci, anno dopo anno, il che significa che la quantità di calcolo è a un livello completamente diverso da quello che era possibile in passato.
- La ricerca in questo campo è aumentata, il che significa che sono stati sviluppati algoritmi migliori in vari settori. Con il miglioramento della tecnologia, della potenza di calcolo e degli insiemi di dati, l'IA è diventata sempre più importante ed efficace.
Questo è certamente il momento di utilizzare tutte queste risorse per contribuire a far progredire la produttività e l'esperienza nel settore della gestione dei servizi.
3 Casi d'uso tipici dell'AI nella gestione dei servizi
Automazione di chat ed e-mail
L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per automatizzare le risposte può portare a rapidi guadagni di efficienza e liberare risorse per attività complesse. Al meglio, l'intelligenza artificiale può mantenere alta la soddisfazione degli utenti generando risposte accurate, contestuali e personalizzate. Concentrandosi innanzitutto sull'automazione delle chat e delle e-mail, le organizzazioni possono migliorare rapidamente l'efficienza operativa, ottenere informazioni immediate sull'impatto dell'AI e gettare le basi per le fasi successive del loro percorso di AI nella gestione dei servizi.
Service desk amplificato dall'AI
L'integrazione dell' AI in modo più approfondito nel lavoro del Service Desk svolto dagli agenti può aumentare la produttività anche per i problemi più complessi, senza compromettere la qualità del servizio per l'utente finale. In pratica, ciò significa dotare gli agenti di strumenti che semplificano la gestione dei ticket attraverso, ad esempio, la categorizzazione intelligente, i suggerimenti e la riepilogazione, che contribuiscono a ridurre il lavoro manuale.
Supporto AI per gli utenti finali
Le opzioni self-service intelligenti possono ridurre il ricorso all'interazione manuale con gli agenti per le domande di routine. Partendo dalla base costituita dall'integrazione dell'AI per migliorare l'efficienza degli agenti, l'estensione dei vantaggi dell'AI direttamente agli utenti finali è un altro caso d'uso nel percorso dell'AI. Questo cambiamento non solo affronta la crescente complessità e il volume delle richieste di assistenza, ma si allinea anche alla crescente preferenza degli utenti per le soluzioni self-service. L'introduzione di strumenti basati sull'AI per gli utenti finali segna un passo fondamentale nella trasformazione della gestione dei servizi in un ecosistema più autonomo e facile da usare.
Come iniziare a utilizzare l'AI nel vostro Service Desk?
L'avvio dell'AI all'interno di un ecosistema di gestione dei servizi è un processo strategico, che si basa su un'attenta analisi e pianificazione. Il processo inizia con la comprensione delle attuali esigenze legate alla gestione dei servizi e con l'identificazione del modo in cui l'AI può essere sfruttata al meglio per soddisfarle. Ecco i passaggi chiave che abbiamo visto nelle implementazioni di successo dell'AI:
Fase 1: analizzare gli attuali processi di assistenza
La chiave del successo dell'AI è trovare un'area in cui possa fornire il massimo valore aziendale nel più breve tempo possibile, con il minor numero di interruzioni dell'attività. Non è necessario trasformare l'intero Service Desk in una volta sola: è molto meglio iniziare con una vittoria rapida ma di valore.
A tal fine è necessario mappare gli attuali processi di assistenza e il ciclo di vita dei casi e identificare i maggiori colli di bottiglia e le inefficienze attuali. Per noi la maggior parte dei cicli di vita dei casi si articola in cinque fasi fondamentali:
- Creazione del ticket: L'utente ha un problema che non è in grado di risolvere da solo, per cui apre un ticket con il Service Desk.
- Classificazione e invio: Il ticket viene classificato in base al tipo di problema sollevato e indirizzato a un agente appropriato per la gestione.
- Indagare: L'agente esamina il ticket, cercando una soluzione nella base di conoscenze, chiedendo all'utente ulteriori informazioni o rivolgendosi a uno specialista.
- Comunicare: L'agente comunica la soluzione all'utente, per telefono, via e-mail o tramite un altro canale. Questo può comportare ulteriori cicli di indagine e comunicazione.
- Documentare: Il ticket viene chiuso e la soluzione viene documentata e aggiunta alla knowledge base.
È importante anche analizzare il tipo di dati raccolti durante le attività di supporto. La comprensione dei dati ha molteplici vantaggi. In primo luogo, la soluzione di IA scelta potrebbe aver bisogno di essere addestrata su dati di alta qualità, pertinenti ed equilibrati per poter fornire risposte utili. L'analisi dei dati vi aiuterà a pianificare le risorse per l'archiviazione e l'elaborazione e a evitare problemi di privacy o etici. Inoltre, vi aiuterà a identificare le caratteristiche chiave del modello di AI, migliorandone l'accuratezza e l'efficienza.
Fase 2: identificare i maggiori colli di bottiglia e inefficienze
All'interno del ciclo di vita dei casi si verificano colli di bottiglia che rallentano gli agenti e frustrano gli utenti. In un'organizzazione tipica, questi colli di bottiglia possono essere i seguenti:
- I ticket attendono in coda per essere classificati, rallentando il tempo necessario per l'assegnazione di un agente adeguato.
- Agli agenti vengono assegnati troppi ticket in un giorno, creando stress, ritardando le risoluzioni per gli utenti e riducendo potenzialmente la qualità delle comunicazioni agente-utente.
- Gli agenti passano molto tempo a scrivere e-mail agli utenti, per chiedere chiarimenti o fornire soluzioni. Trovare il linguaggio giusto per gli utenti non tecnici può rallentare ulteriormente gli agenti.
- Il tempo trascorso a documentare le risoluzioni dei ticket distoglie gli agenti dalla risoluzione dei problemi degli utenti. Sebbene sia necessario per la base di conoscenza, può influire sull'esperienza dell'utente.
L'identificazione di questi colli di bottiglia nel vostro Service Desk vi darà una buona idea di dove concentrare la vostra prima implementazione dell'AI. È possibile individuarli esaminando i report e intervistando gli agenti per raccogliere dati qualitativi sulla loro esperienza quotidiana. Parlare con gli agenti può anche servire a rassicurarli sul fatto che l'AI non metterà a rischio il loro lavoro, ma li aiuterà semplicemente a lavorare in modo più intelligente.
Fase 3: scegliere un primo caso d'uso per un progetto pilota di AI
Tra i colli di bottiglia individuati, scegliete un'area in cui ritenete che l'introduzione dell'AI possa apportare il massimo valore aziendale con il minimo disturbo alle operazioni del Service Desk. Questa sarà la prima “vittoria rapida” per dimostrare il valore dell'AI e abituare gli agenti ad avere un assistente digitale.
L'area scelta dipenderà dalla vostra azienda, ma abbiamo scoperto che la posta elettronica può essere un ottimo punto di partenza. Tanto per cominciare, il valore commerciale è elevato: secondo la nostra esperienza, circa il 40% dei ticket gestiti manualmente comporta un uso dispendioso di e-mail, quindi un assistente AI può sbloccare l'efficienza molto rapidamente.
Fase 4: iterazione e miglioramento
In base alle metriche delle prestazioni, al feedback degli utenti e all'evoluzione delle esigenze aziendali, iterate e migliorate la soluzione AI nel tempo. Incorporare nuovi casi d'uso e ottimizzazioni per massimizzare il valore dell'AI nel service desk e garantire un successo continuo.
L'introduzione graduale dell'intelligenza artificiale nel service desk consente di ottenere risultati rapidi in termini di efficienza e produttività senza sovraccaricare gli agenti con nuove funzionalità.