Så här börjar du med AI inom servicehantering
Hjälper servicedeskteam och slutanvändare att arbeta smartare och lösa problem snabbare till en lägre servicekostnad.
Denna vitbok visar dig
-
typiska användningsfall
-
Fördelar som uppstår genom AI
-
hur du kommer igång med din organisation
Vad innebär AI för Service Management?
Användningen av artificiell intelligens (AI) inom Service Management har varit ett ämne under flera år. Men med den generativa AI-tekniken har användningen av AI fått potential att revolutionera arbetet i servicedesken, oavsett storlek eller sektor, särskilt inom områden där interaktion mellan människa och dator och språkförståelse är avgörande.
När det gäller servicehantering kan AI hjälpa antingen slutanvändarna direkt eller genom att hjälpa supportteamen att arbeta mer effektivt.
När vi träffar olika servicedesk- och IT-team har de genomgående liknande problem att hantera:
-
Arbetsbelastningen för IT-support ökar.
-
Komplexiteten i kontakterna med Service Desk ökar.
-
Infrastrukturen och antalet tjänster växer, liksom beroendet dem emellan.
Så IT-supportteamets jobb blir svårare för varje dag som går. Arbetet i servicedesken är till stor del kommunikationsbaserat, och åratal av automatisering har inte förändrat detta nämnvärt. Enligt Gartner hanteras över 80 procent av alla förfrågningar och ärenden fortfarande "manuellt" av handläggare. Vår erfarenhet från de europeiska marknaderna visar dessutom att 40 procent av dessa hanteras via mer arbetsintensiva kanaler som telefonsamtal och e-post. Så teamen letar efter automatisering, men frågorna är komplexa.
Service Desk-teamen kämpar med ökande arbetsbelastning, alltmer komplexa IT-infrastrukturer och digitala tjänster, vilket gör att behovet av intelligent assistans och automatisering blir allt viktigare. Servicehantering, ett område som traditionellt har varit beroende av reaktiva och manuella processer, är moget för nya innovationer:
av ärendena hanteras fortfarande manuellt
ökade kostnader för biljetthantering från 2019-2023
genomsnittlig kostnad per ärende som hanteras av en handläggare
Varför just nu?
AI har funnits ganska länge. Faktum är att vi till och med var medvetna om möjligheterna sedan förra seklet, men det var inte lika framgångsrikt som det är nu.
- Med nya verktyg som lagrar mer och mer information har vi ettöverflöd avdata som vi kan använda för att helt enkelt dra slutsatser från. Eftersom många applikationer är molnbaserade är det dessutom enklare än någonsin att samla in data om allt och alla.
- Vårberäkningskapacitet har ökat enormt - processorerna blir snabbare och snabbare år för år, vilket innebär att mängden beräkningar är på en helt annan nivå än vad som var möjligt tidigare.
- Det har bedrivits mer forskning inom detta område, vilket innebär attbättre algoritmer inom olika områden har utvecklats. I takt med att tekniken, beräkningskraften och datamängderna har förbättrats över tid har också AI:s betydelse och effektivitet ökat.
Nu är det verkligen dags att använda alla dessa resurser för att hjälpa till att driva produktiviteten och upplevelsen framåt i alla branscher inom service management.
3 Typiska användningsområden för AI inom Service Management
Automatisering av chatt och e-post
Att använda artificiell intelligens för att automatisera svar kan leda till snabba effektivitetsvinster och frigöra resurser för komplexa uppgifter. När AI är som bäst kan det upprätthålla hög användarnöjdhet genom att generera korrekta, kontextuella och personliga svar. Genom att först fokusera på automatisering av chatt och e-post kan organisationer snabbt förbättra den operativa effektiviteten, få omedelbar insikt i AI:s inverkan och förbereda sig för nästa steg i sin AI-resa inom servicehantering.
AI-förstärkt servicedesk
Genom att integrera AI djupare i handläggarnas arbete i servicedesken kan man öka produktiviteten även för mer komplexa ärenden utan att äventyra servicekvaliteten för slutanvändaren. I praktiken innebär det att ge handläggarna verktyg som effektiviserar ärendehanteringen genom t.ex. intelligent kategorisering, förslag och sammanfattning, vilket bidrar till att minska det manuella arbetet.
AI-stöd för slutanvändare
Intelligenta självbetjäningsalternativ kan minska beroendet av manuell interaktion med handläggare för rutinfrågor. Genom att bygga vidare på den grund som lagts genom att integrera AI för att förbättra handläggarnas effektivitet kan AI:s fördelar utökas direkt till slutanvändarna, vilket är ytterligare ett användningsområde på AI-resan. Denna förändring är inte bara ett sätt att hantera den ökande komplexiteten och volymen av serviceförfrågningar, utan ligger också i linje med användarnas växande preferens för självbetjäningslösningar. Införandet av AI-drivna verktyg för slutanvändare är ett viktigt steg i omvandlingen av servicehantering till ett mer autonomt och användarvänligt ekosystem.
Hur börjar man använda AI i sin servicedesk?
Att lansera AI inom ett ekosystem för servicehantering är en strategisk process som bygger på noggrann analys och planering. Processen börjar med att förstå de aktuella behoven inom service management och identifiera hur AI bäst kan utnyttjas för att tillgodose dem. Här är några viktiga steg som vi har sett i framgångsrika AI-implementeringar:
Steg 1: Analysera dina nuvarande supportprocesser
Nyckeln till framgång med AI är att hitta ett område där det ger mest affärsvärde på kortast möjliga tid, med minsta möjliga störning för verksamheten. Du behöver inte förändra hela servicedesken på en gång - det är mycket bättre att börja med en snabb men värdefull vinst.
Detta innebär att du kartlägger dina nuvarande supportprocesser och ärendets livscykel och identifierar var de största flaskhalsarna och ineffektiviteterna finns idag. Vi anser att de flesta ärendens livscykel består av fem viktiga steg:
- Biljetten skapas: Användaren har ett problem som han eller hon inte kan lösa själv och skickar därför ett ärende till servicedesken.
- Klassificera och dirigera: Ärendet klassificeras utifrån vilken typ av problem som har uppstått och dirigeras till en lämplig handläggare för hantering.
- Undersöka: Handläggaren undersöker ärendet, antingen genom att leta efter en lösning i kunskapsbasen, be användaren om ytterligare information eller eskalera ärendet till en specialist.
- Kommunicera: Handläggaren kommunicerar lösningen till användaren, antingen via telefon, e-post eller någon annan kanal. Detta kan leda till ytterligare undersöknings- och kommunikationsrundor.
- Dokumentera: Ärendet stängs och lösningen dokumenteras och läggs till i kunskapsbasen.
Det är också viktigt att analysera vilken typ av data du samlar in under dina supportaktiviteter. Att förstå sina data har flera fördelar. För det första kan din valda AI-lösning behöva tränas på högkvalitativa, relevanta och balanserade data för att kunna ge användbara svar. Genom att analysera dina data kan du planera resurser för lagring och bearbetning och undvika eventuella integritets- eller etiska problem. Det hjälper dig också att identifiera nyckelfunktioner för AI-modellen, vilket förbättrar dess noggrannhet och effektivitet.
Steg 2: Identifiera de största flaskhalsarna och ineffektiviteterna
Någonstans i ärendets livscykel kommer det att finnas flaskhalsar som gör att handläggarna blir långsammare och användarna frustrerade. I en typisk organisation kan dessa flaskhalsar inkludera:
- Ärenden väntar i en kö på att klassificeras, vilket gör att det tar längre tid att få en lämplig handläggare tilldelad.
- Handläggare tilldelas för många ärenden per dag, vilket skapar stress, försenar lösningar för användarna och potentiellt minskar kvaliteten på kommunikationen mellan handläggare och användare.
- Handläggarna ägnar mycket tid åt att skriva e-post till användarna, antingen för att be om förtydliganden eller för att tillhandahålla lösningar. Att hitta rätt språk för icke-tekniska användare kan göra handläggarna ännu långsammare.
- Den tid som läggs på att dokumentera lösningar på ärenden tar tid från att lösa användarnas problem. Det är visserligen nödvändigt för kunskapsbasen, men det kan påverka användarupplevelsen.
Om du identifierar dessa flaskhalsar i din egen servicedesk får du en bra uppfattning om var du ska fokusera din första AI-implementering. De kan hittas genom att granska rapporter och genom att intervjua handläggare för att samla in kvalitativa data om deras dagliga erfarenheter. Att prata med handläggarna kan också bidra till att försäkra dem om att AI inte kommer att äventyra deras jobb, utan bara hjälpa dem att arbeta smartare .
Steg 3: Välj ett första användningsfall för ett AI-pilotprojekt
Bland de flaskhalsar du har identifierat väljer du ett område där du tror att införandet av AI kommer att ge mest affärsvärde med minst störningar i Service Desk-verksamheten. Detta blir den första "quick win" som bevisar värdet av AI och vänjer handläggarna vid att ha en digital assistent.
Vilket område du väljer beror på din verksamhet, men vi har funnit att e-post kan vara ett riktigt bra ställe att börja på. Till att börja med är affärsvärdet högt: enligt vår erfarenhet innebär cirka 40 % av de manuellt hanterade ärendena tidskrävande användning av e-post, så en AI-assistent kan frigöra effektivitetsvinster mycket snabbt.
Steg 4: Iterera och förbättra
Baserat på prestandamätningar, feedback från användare och förändrade affärsbehov ska AI-lösningen itereras och förbättras över tid. Införliva nya användningsfall och optimeringar för att maximera värdet av AI i din servicedesk och säkerställa fortsatt framgång.
Genom att gradvis införa AI i servicedesken kan du uppnå snabba vinster när det gäller effektivitet och produktivitet utan att överväldiga handläggarna med nya funktioner.