La IA parece una herramienta prometedora para las empresas que buscan abordar las complejidades de ITSM. Sin embargo, una encuesta reciente ha demostrado que solo el 48 % de los expertos en TI se encuentran en la etapa de investigación sobre la adopción de IA para el soporte de TI y las operaciones de ITSM. Queremos que esta cifra aumente, y difundir información es nuestra forma de lograrlo.
Si tiene dudas o preguntas sobre la integración de la IA en su estrategia de ITSM, este artículo es justo lo que necesita. Explora cómo la IA transforma los procesos tradicionales de ITSM y examina sus posibles beneficios, ayudándole a gestionar el proceso de adopción con confianza.
¿Qué es la IA en ITSM y cómo funciona?
Muchos procesos de la ITSM tradicional , como la gestión de tickets, la gestión de incidentes y la gestión de solicitudes de servicio, son manuales y pueden consumir mucho tiempo. Sin embargo, con la IA, estas tareas pueden automatizarse, lo que permite a los equipos de TI centrarse en cuestiones de mayor prioridad, como la planificación estratégica o las auditorías de seguridad.
En pocas palabras, la IA en la gestión de servicios de TI significa integrar la IA en los flujos de trabajo de TI para automatizar tareas, reducir la carga de trabajo de los profesionales de TI y mejorar la toma de decisiones.
Al entrenar modelos de IA con datos históricos y en tiempo real, la IA en ITSM ayuda con mucho más que la simple automatización de procesos. Permite a los equipos de TI tomar decisiones informadas al aprender de interacciones previas con los clientes, identificar patrones en tiempo real y adaptarse a las demandas cambiantes. Y esta es solo una de las muchas ventajas de integrar la IA con ITSM.
11 ventajas de la IA en ITSM
En un estudio reciente , 150 CIO, directores de TI y gerentes de mesa de ayuda compartieron sus opiniones sobre el uso de IA en ITSM. Creen que la IA influirá principalmente en las siguientes prácticas de ITSM:
- Gestión de incidentes (79% de los encuestados)
- Gestión del conocimiento (73%)
- Gestión de solicitudes de servicio (67%)
Pero estos definitivamente no son los únicos procesos en los que la IA puede ayudar, por eso aquí hay más formas de usar la IA para ITSM.
Gestión automatizada de incidentes
Los equipos de TI a menudo manejan incidentes cuando ya han ocurrido y luego pueden pasar horas resolviendo el problema .
La inteligencia artificial, por otro lado, monitoriza continuamente el rendimiento del sistema e identifica posibles problemas antes de que se agraven. Una vez detectado un incidente, el sistema puede aplicar soluciones preprogramadas de forma autónoma (como reiniciar un servidor o resolver fallos de red). Y si el problema escapa al alcance de la IA, puede remitirlo rápidamente al equipo correspondiente, proporcionándole toda la información necesaria.
Gestión inteligente del conocimiento
Gestionar una base de conocimiento manualmente consume muchos recursos, y aun así, la información que contiene puede estar desactualizada o ser inconsistente. Sin embargo, la gestión del conocimiento basada en IA permite actualizaciones periódicas automáticas, clasificación de contenido, resultados de búsqueda contextuales y sugerencias de nuevos artículos cuando el sistema detecta lagunas.
Por ejemplo, la IA puede analizar las solicitudes de servicio y los registros de incidentes para determinar qué artículos necesitan actualizarse o reemplazarse. También puede ofrecer a los usuarios recomendaciones de artículos basadas en sus consultas anteriores.
Automatización de solicitudes de servicio
Las solicitudes de servicio rutinarias (como la instalación de software o el restablecimiento de contraseñas) generan cuellos de botella y aumentan la carga de trabajo del personal de TI. Mientras tanto, un chatbot basado en IA puede autenticar al usuario, crear un ticket de solicitud de servicio, restablecer la contraseña y confirmar la finalización de la solicitud, todo ello sin intervención humana.
Venta automatizada de tickets
Evaluar la urgencia e importancia de los incidentes, categorizarlos , remitir los problemas a diferentes equipos… Todo esto puede ser un proceso largo con tiempos de respuesta lentos y un mayor tiempo de inactividad. Pero la IA puede automatizar muchos de estos pasos.
Los sistemas de gestión de tickets basados en IA pueden clasificar los tickets según el tipo de problema y asignarlos a los expertos adecuados mediante reglas predefinidas o datos históricos. Por ejemplo, si un usuario envía una solicitud sobre un problema de software, el sistema crea un ticket, lo clasifica como "software" y lo envía al equipo responsable de gestionar este tipo de problemas.
Asistentes virtuales y chatbots
Si bien las personas son excelentes en muchas cosas, trabajar las 24 horas no es una de ellas. Los agentes humanos pueden cansarse, cometer errores y tardar mucho en responder, especialmente si han trabajado durante horas sin descansar lo suficiente.
Pero los chatbots con GenAI pueden escalar fácilmente, estar disponibles día y noche y proporcionar respuestas consistentes. Gracias al procesamiento del lenguaje natural (PLN), ahora pueden comprender el contexto de la conversación y son más que capaces de gestionar consultas sencillas o moderadamente complejas. Y si no pueden resolver algo, los agentes humanos están ahí para ayudar.
Gestión de activos de TI
Las herramientas de gestión de inventario basadas en IA pueden monitorizar las licencias de software y el rendimiento del hardware, señalándolos para actualizaciones o mantenimiento según datos generales y en tiempo real. Así, podrá olvidarse del uso ineficiente de recursos, las fallas inesperadas, los equipos extraviados y, como resultado, el aumento de costos.
Análisis predictivo
Sin herramientas predictivas, los equipos suelen responder a los problemas en cuanto surgen, lo que puede ser demasiado tarde. Pero el análisis predictivo y la gestión proactiva pueden evitar fallos en los sistemas, interrupciones en los servicios y un uso ineficiente de los recursos en las operaciones.
El análisis predictivo también se puede aplicar a la previsión de la demanda de servicios. Por ejemplo, al analizar las tendencias históricas y el comportamiento de los usuarios, los equipos de TI pueden predecir picos en las solicitudes de servicio y asignar recursos de forma más eficiente para gestionar el aumento de la carga.
Análisis de causa raíz
Normalmente, los equipos de TI deben examinar manualmente los registros del sistema y grandes cantidades de datos para identificar el origen de un problema. Sin embargo, las herramientas de RCA basadas en IA pueden agilizar el proceso al analizar todos esos datos e identificar patrones que serían difíciles de detectar para los humanos. La inteligencia artificial puede identificar rápidamente que un problema está vinculado a una acción específica (como un cambio reciente en el sistema) y ayudar a los equipos de TI a resolver problemas de forma mucho más eficiente.
Análisis del comportamiento del usuario
El análisis del comportamiento del usuario en ITSM ayuda a los equipos de TI a comprender cómo interactúan los usuarios con los sistemas y servicios, lo que les permite detectar comportamientos inusuales o riesgosos. Sin embargo, el seguimiento manual de las acciones de los usuarios es, por supuesto, difícil y lento, por lo que las herramientas de análisis del comportamiento basadas en IA están aquí para automatizar el proceso.
Los modelos de aprendizaje automático pueden entrenarse con datos de comportamiento normal, como horarios de inicio de sesión, accesos y ubicaciones habituales. Cuando se detecta una actividad inusual (como un inicio de sesión nocturno o el acceso a datos confidenciales desde un dispositivo nuevo), el sistema puede marcarla como comportamiento sospechoso y cerrar el acceso o alertar a la persona responsable.
Análisis de sentimientos
Al analizar el lenguaje de los usuarios, la IA moderna puede comprender las emociones detrás de sus comentarios , solicitudes de soporte o conversaciones con chatbots. Puede detectar si se sienten frustrados, satisfechos o confundidos. Por ejemplo, si varios usuarios expresan repetidamente su insatisfacción en los chats de soporte, la IA puede marcar estas conversaciones para que el equipo de TI les preste mayor atención.
En ITSM, esto ayuda a identificar problemas subyacentes relacionados con la satisfacción del usuario, lo que permite a los equipos de TI abordarlos antes de que se agraven. Al monitorear las emociones de los usuarios en tiempo real, las empresas pueden mejorar la experiencia general del usuario y evitar que las tendencias negativas afecten su reputación.
Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo en ITSM utiliza IA para predecir cuándo podrían fallar los equipos o sistemas, lo que permite a los equipos de TI solucionar problemas antes de que provoquen tiempos de inactividad. La IA puede identificar patrones que indican desgaste o disminución del rendimiento mediante el análisis de datos en tiempo real de los dispositivos. Esto permite al equipo programar el mantenimiento en el momento oportuno en lugar de esperar a que algo falle.
Como puede ver, la IA es muy beneficiosa para la gestión de servicios de TI (ITSM) de muchas maneras, ya que ahorra tiempo a los equipos de TI y dinero a las empresas. Sin embargo, como ocurre con la adopción de cualquier nueva tecnología, la implementación de la IA en la gestión de servicios de TI conlleva desafíos.
Desafíos comunes de la implementación de soluciones de IA para ITSM
Es natural que las empresas tengan inquietudes sobre la implementación de nuevas tecnologías. Y aunque estos desafíos puedan generar dudas sobre si vale la pena, queremos asegurarles que no hay problema que no pueda resolverse con el enfoque adecuado.
Problemas de integración
Pueden surgir problemas de compatibilidad al incorporar IA en un sistema ITSM . Por ejemplo, si su organización utiliza un sistema de tickets antiguo, podría necesitar una personalización adicional para integrar herramientas de automatización basadas en IA.
Para superar esto, sus expertos en TI deben auditar exhaustivamente el sistema actual y elegir las herramientas de IA que se conecten a través de API o plataformas de integración.
Calidad y gestión de datos
La IA depende de los datos para funcionar con precisión. Si proporciona a su IA datos inconsistentes o desactualizados, podría clasificar erróneamente incidentes o proporcionar recomendaciones incorrectas. Por lo tanto, es crucial implementar prácticas sólidas de gobernanza de datos en su empresa y garantizar que los sistemas de IA dispongan de información precisa.
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Restricciones de costos y presupuesto
Las herramientas de IA suelen requerir inversión en nuevo software, hardware e incluso personal adicional. Para superar este desafío, puede empezar con poco e implementar la IA en áreas específicas de ITSM que ofrezcan el mayor retorno de la inversión, como la automatización de tareas rutinarias, y luego ampliar gradualmente la adopción de la IA.
Otra forma de reducir costos es adoptar soluciones de IA basadas en la nube, que a menudo tienen costosfront más bajos en comparación con la implementación de IA en las instalaciones.
Preocupaciones sobre privacidad y seguridad
Los sistemas de IA acceden a todo tipo de datos, lo que puede generar inquietudes sobre la privacidad y la seguridad, especialmente si se trata de información confidencial. Por ejemplo, las herramientas de IA que analizan datos de comportamiento del usuario podrían revelar la información personal con la que han sido entrenadas.
Si bien este es un problema constante para todas las soluciones de IA, existen formas de mitigarlo: anonimizar los datos, agregar ruido al conjunto de datos antes del entrenamiento, entrenar modelos localmente y solo compartir actualizaciones, usar datos sintéticos que imiten datos reales pero que no contengan información confidencial, y otros.
Brechas de habilidades y necesidades de capacitación
Implementar herramientas basadas en IA requiere experiencia en aprendizaje automático, procesamiento de datos y algoritmos de IA, algo de lo que muchos equipos de TI carecen. Como solución, puede ofrecer oportunidades de capacitación a sus empleados, colaborar con expertos en IA o contratar a proveedores externos para que le ayuden con la implementación de sistemas de IA y le brinden soporte.
Otra solución es utilizar herramientas de IA con una interfaz intuitiva y de bajo código, que es mucho más fácil de entender sin necesidad de conocimientos específicos de IA.
Aceptación y confianza del usuario
La introducción de IA en ITSM a veces puede generar resistencia por parte de los empleados que se sienten incómodos con la nueva tecnología o se preocupan por la seguridad laboral.
Para fomentar la aceptación del usuario, involucre a los empleados desde el principio en el proceso de adopción de la IA y explique claramente cómo esta mejorará su trabajo, en lugar de reemplazarlo. También puede ofrecer capacitación y apoyo sobre cómo trabajar con herramientas de IA y fomentar la retroalimentación durante la implementación.
Con el enfoque adecuado, cada desafío puede abordarse y gestionarse eficazmente. Esto le otorga a la IA en ITSM un futuro prometedor para transformar el trabajo de los equipos de TI.
IA para ITSM: tendencias y predicciones futuras
Empresas de todos los sectores están explorando cómo el uso de la inteligencia artificial puede optimizar aún más la gestión de servicios. Servic eDesk Plus concluye que los especialistas en TI son bastante optimistas sobre el futuro de la IA en ITSM, y estos son algunos de los resultados que podemos esperar.
Automatización de procesos mejorada
Las herramientas de automatización de IA que resuelven de forma autónoma incidentes de bajo nivel, como reinicios de servidores o de red, pueden ahorrarles a los equipos de TI horas de trabajo manual y reducir costos. Además, según una de Servic eDesk Plus , el 81 % de los encuestados espera que la automatización tenga un impacto significativo en la reducción de costos y la eficiencia del servicio en los próximos cinco años.
Mayor integración con otras herramientas de TI
ITSM está evolucionando para integrarse de forma más fluida con AIOps (inteligencia artificial para operaciones de TI). Anteriormente, ITSM y AIOps compartían datos mediante transferencias básicas, pero ahora la integración será más unificada, lo que permitirá consolidar y visualizar los datos de varios sistemas en un solo lugar.
Mayor uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El PLN ayuda a las máquinas a comprender el lenguaje y la intención humanos con mayor eficacia, lo que permite a los chatbots de ITSM responder con precisión a las consultas. Cuando las máquinas comprenden el lenguaje humano, pueden automatizar fácilmente la clasificación y el enrutamiento de tickets o mejorar la gestión del conocimiento con resultados de búsqueda relevantes y etiquetado automatizado.
Al igual que muchos subcampos de la inteligencia artificial, la PNL seguirá evolucionando, por lo que esperamos una comprensión aún más matizada de las complejidades del habla humana en el futuro.
Resolución proactiva de problemas
La capacidad de la IA para analizar datos y predecir y resolver posibles incidentes de TI transforma la gestión de TI de un enfoque reactivo a uno proactivo. Esto permitirá a los equipos prevenir incidentes y mantener la estabilidad del sistema, abordando los problemas antes de que afecten a las operaciones.
Uso ampliado del aprendizaje automático para el análisis de causa raíz (RCA)
Según Karina Dubé, gerente de producto de MoreSteam, el aprendizaje automático destaca por descubrir patrones ocultos en grandes conjuntos de datos, que los métodos tradicionales podrían pasar por alto. Al aprender continuamente de los datos, los modelos de aprendizaje automático pueden identificar las causas raíz con mayor precisión, incluso en escenarios complejos con múltiples factores contribuyentes.
Por lo tanto, podemos concluir que la IA tiene mucho más que ofrecer a ITSM de lo que pensábamos inicialmente, y seguirá evolucionando. El futuro promete innovaciones aún mayores, mejorando la eficiencia y el conocimiento de maneras que hoy solo podemos imaginar.
Conclusión: La IA impulsa una nueva era en ITSM
La evidencia estadística y las opiniones de expertos no dejan lugar a dudas sobre el potencial de la IA para la gestión de servicios de TI (ITSM), y esperamos que este artículo le haya hecho considerar su implementación. Porque los beneficios que aporta superan los desafíos que conlleva la introducción de cada nueva tecnología. Además, siempre puede obtener ayuda para resolverlos.
En primer lugar, si tiene dificultades con la migración de datos, estamos aquí para ayudarle. Si necesita migrar todo su servicio de asistencia de un sistema a otro, sepa que puede hacerlo fácil y rápidamente con nuestra Help Desk Migration . ¡Pruebe hoy mismo su demo gratuita !
Preguntas frecuentes sobre IA en ITSM
La IA está transformando los procesos tradicionales de ITSM al automatizar tareas rutinarias y que consumen mucho tiempo. Por ejemplo, categoriza tickets, gestiona incidentes y agiliza la gestión de solicitudes de servicio. La inteligencia artificial utiliza análisis predictivo para anticipar y resolver problemas antes de que se agraven.
Además, los asistentes virtuales y chatbots con tecnología de IA ofrecen soporte 24/7 para gestionar consultas comunes. El aprendizaje automático identifica patrones en los datos del sistema, lo que ayuda a los equipos a encontrar rápidamente las causas raíz. ¿El resultado? Resoluciones más rápidas, un mejor uso de los recursos y un sistema ITSM más eficiente .
El uso de IA en ITSM aporta varios beneficios clave:
- Resolución de tickets más rápida: la IA automatiza la clasificación y el enrutamiento de tickets, lo que reduce los tiempos de respuesta y acelera las resoluciones.
- Detección proactiva de problemas: el análisis predictivo en IA identifica posibles problemas de forma temprana, lo que ayuda a los equipos a prevenir tiempos de inactividad e interrupciones costosas.
- Experiencia de usuario mejorada: los chatbots impulsados por IA brindan respuestas instantáneas, soporte las 24 horas, los 7 días de la semana y pueden resolver problemas comunes sin intervención humana.
- Asignación eficiente de recursos: la automatización reduce las tareas manuales, lo que permite a los equipos de TI centrarse en problemas complejos y proyectos estratégicos.
- Información basada en datos: la IA analiza datos históricos para identificar tendencias y causas fundamentales, lo que permite una mejora continua en los servicios de TI.
- Costos operativos reducidos: al automatizar tareas rutinarias y optimizar los flujos de trabajo, la IA reduce los costos asociados con el trabajo manual y los procesos repetitivos.
En general, la IA mejora la eficiencia, la confiabilidad y la satisfacción del usuario en la gestión de servicios de TI.
La IA mejora la gestión de incidentes en ITSM de varias maneras:
- La IA monitorea sistemas, señala anomalías y predice incidentes.
- Clasifica incidentes, establece prioridades y enruta los tickets de manera eficiente.
- La IA detecta patrones y encuentra las causas más rápidamente.
- Evalúa el impacto de los incidentes, ayudando a los equipos a priorizar los problemas críticos.
- La IA proporciona sugerencias de soluciones basadas en incidentes similares.
- La IA gestiona tareas repetitivas, liberando a los equipos de TI para que puedan ocuparse de cuestiones complejas.
En resumen, la IA aumenta la velocidad, la precisión y la prevención en la gestión de incidentes.
Sí, la IA puede automatizar la gestión de solicitudes de servicio. Aquí tienes algunos ejemplos:
- Los chatbots de IA o agentes virtuales pueden gestionar solicitudes rutinarias como restablecimientos de contraseñas, instalaciones de software o solicitudes de acceso sin intervención humana.
- La IA clasifica y prioriza las solicitudes según la urgencia y las dirige al equipo o departamento adecuado.
- Las bases de conocimiento impulsadas por IA ofrecen soluciones a los usuarios, reduciendo la cantidad de solicitudes enviadas.
- La IA puede iniciar flujos de trabajo automáticos para cumplir con las solicitudes, acelerando el proceso.
- La IA aprende de solicitudes anteriores, mejorando la precisión y la eficiencia de la respuesta a lo largo del tiempo.
Las herramientas de IA comunes utilizadas en ITSM incluyen:
- Chatbots/Asistentes virtuales: herramientas como ServiceNow Virtual Agent automatizan la atención al cliente, resuelven incidentes comunes y guían a los usuarios a través de los procesos.
- Gestión del conocimiento impulsada por IA: herramientas como Answer Bot de Zendesk Freshservice AI brindan sugerencias automatizadas de las bases de conocimiento, lo que mejora las opciones de autoservicio.
- Gestión de incidentes y problemas: Jira Service Management o ServiceNow pueden predecir incidentes y categorizar problemas según datos históricos, ofreciendo resoluciones proactivas.
- Herramientas de análisis: SolarWinds Service Desk y Zoho Analytics analizan datos para detectar tendencias, mejorar la toma de decisiones y optimizar los procesos de gestión de servicios de TI.
Estas herramientas de IA aumentan la eficiencia, automatizan tareas y mejoran la prestación de servicios en ITSM.
La implementación de IA en ITSM conlleva varios desafíos, entre ellos:
Calidad e integración de datos: La IA depende de grandes volúmenes de datos de alta calidad. Garantizar que los datos de diversos sistemas de TI sean precisos, limpios e integrados para que la IA pueda tomar decisiones eficaces puede ser complejo.
Resistencia al cambio: los empleados y los equipos de ITSM pueden dudar en adoptar la IA debido a preocupaciones sobre el desplazamiento laboral o al escepticismo sobre la eficacia de la tecnología.
Complejidad en la configuración y personalización: la integración de IA a menudo requiere una personalización y configuración significativas, lo que puede llevar mucho tiempo y requerir experiencia especializada.
Requisitos de costos y recursos: soluciones ITSM impulsadas por IA puede ser costoso y puede requerir una inversión continua en capacitación, infraestructura y mantenimiento.
Garantizar la precisión y la fiabilidad: Los sistemas de IA deben entrenarse continuamente con datos reales para funcionar con precisión. Los resultados inexactos o las predicciones erróneas pueden afectar la prestación de servicios y la toma de decisiones.
Preocupaciones de seguridad y privacidad: el uso de IA en ITSM podría exponer datos confidenciales a riesgos si no se protegen adecuadamente.
Confianza del usuario: Generar confianza en la capacidad de la IA para gestionar solicitudes de servicio e incidentes es crucial para una adopción exitosa. Si los usuarios perciben que la IA es poco fiable o impersonal, podrían resistirse a usarla.
A continuación se presentan algunos riesgos potenciales del uso de IA en ITSM:
- Privacidad de datos: la IA podría exponer datos confidenciales de clientes u organizaciones.
- Dependencia excesiva: una dependencia excesiva de la IA podría reducir la supervisión humana.
- Complejidad: Los sistemas de IA pueden ser difíciles de gestionar y comprender, lo que genera desafíos de implementación.
- Toma de decisiones inexacta: datos deficientes o modelos de IA incorrectos pueden conducir a decisiones erróneas.
- Sobrecostos: Los costos de configuración inicial y de mantenimiento continuo pueden superar las expectativas.
La IA gestiona la privacidad y seguridad de los datos en ITSM mediante el uso de cifrado, anonimización y controles de acceso para proteger los datos confidenciales. También garantiza el cumplimiento de normativas como GDPR y HIPAA.
La IA puede detectar amenazas de seguridad en tiempo real, aplicar enmascaramiento de datos y mantener registros de auditoría para rastrear el acceso a los datos. Estas medidas se combinan para garantizar la seguridad y privacidad de los datos.
