La IA parece una herramienta prometedora para las empresas que buscan navegar por las complejidades del ITSM. Sin embargo, una encuesta reciente ha mostrado que solo el 48% de los expertos en TI están en la etapa de investigación para la adopción de IA en el soporte TI y las operaciones ITSM. Queremos que este número crezca, y difundir la conciencia es nuestra forma de hacerlo.
Así que, si tienes dudas o preguntas sobre la integración de la IA en tu estrategia ITSM, este artículo es lo que necesitas. Explora cómo la IA transforma los procesos tradicionales de ITSM y examina sus posibles beneficios, ayudándote a gestionar el proceso de adopción con confianza.
¿Qué es la IA en ITSM y cómo funciona?
Muchos procesos en el ITSM tradicional, como la gestión de tickets, la gestión de incidentes y la gestión de solicitudes de servicio, son manuales y pueden ser lentos. Sin embargo, con la IA en juego, estas tareas pueden ser automatizadas, permitiendo que los equipos de TI se concentren en problemas 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 solo la automatización de procesos. Permite que los equipos de TI tomen decisiones informadas aprendiendo de interacciones anteriores con los clientes, identificando patrones en tiempo real y adaptándose a 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 CIOs, directores de TI y gerentes de mesas de ayuda compartieron sus opiniones sobre el uso de la IA en ITSM. Ellos creen que la IA influirá más 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, así que aquí tienes más formas de usar la IA para ITSM.
Gestión automatizada de incidentes
Los equipos de TI suelen manejar incidentes cuando ya han ocurrido y pueden pasar horas resolviendo el problema manualmente resolviendo el problema.
La inteligencia artificial, por otro lado, monitorea continuamente el rendimiento del sistema, identificando problemas potenciales antes de que se agraven. Una vez detectado un incidente, el sistema puede aplicar soluciones preprogramadas de manera autónoma (como reiniciar un servidor o resolver fallos en la red). Y si el problema está fuera del alcance de la IA, puede derivar rápidamente el incidente al equipo adecuado, proporcionándoles todos los detalles necesarios.
Gestión inteligente del conocimiento
Gestionar una base de conocimiento manualmente consume muchos recursos, y aún así la información que contiene puede estar desactualizada o ser inconsistente. La gestión del conocimiento basada en IA, sin embargo, permite actualizaciones automáticas regulares, clasificación de contenido, resultados de búsqueda contextuales y sugerencias para nuevos artículos de conocimiento cuando el sistema encuentra vacíos.
Por ejemplo, la IA puede analizar solicitudes de servicio y registros de incidentes para determinar qué artículos necesitan ser actualizados o reemplazados. También puede proporcionar recomendaciones de artículos a los usuarios basándose en sus consultas previas.
Automatización de solicitudes de servicio
Las solicitudes de servicio rutinarias (como instalaciones de software o restablecimientos de contraseñas) crean cuellos de botella y aumentan la carga de trabajo para el 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 sin intervención humana.
Automatización de tickets
Evaluar la urgencia e importancia de los incidentes, categorizarlos, reenviar los problemas a diferentes equipos… Todo esto puede ser un proceso largo, con tiempos de respuesta lentos y un aumento del tiempo de inactividad. Pero la IA puede automatizar muchos de estos pasos.
Los sistemas de tickets basados en IA pueden clasificar los tickets según el tipo de problema y asignarlos a los expertos correspondientes utilizando reglas predefinidas o datos históricos. Por ejemplo, si un usuario envía una solicitud sobre un problema de software, el sistema crea un ticket, lo categoriza como "software" y lo envía al equipo encargado de manejar este tipo de problemas.
Asistentes virtuales y chatbots
Aunque hay muchas cosas en las que las personas son excelentes, trabajar sin descanso no es una de ellas. Los agentes humanos pueden cansarse, cometer errores y tardar en responder, especialmente si han estado trabajando durante horas sin descanso adecuado.
Pero los chatbots impulsados por GenAI pueden escalar fácilmente, estar disponibles día y noche y proporcionar respuestas consistentes. Gracias al procesamiento de lenguaje natural (NLP), ahora pueden comprender el contexto de la conversación y son más que capaces de manejar consultas simples o moderadamente complejas. Y si hay algo que no pueden resolver, los agentes humanos están allí para ayudar.
Gestión de activos de TI
Las herramientas de gestión de inventarios impulsadas por IA pueden hacer un seguimiento de las licencias de software y el rendimiento del hardware, señalando la necesidad de actualizaciones o mantenimiento según los datos en tiempo real y los datos generales de mantenimiento. Así que puedes despedirte del uso ineficiente de recursos, fallos inesperados, equipos extraviados y, como resultado, costos aumentados.
Analítica predictiva
Sin herramientas predictivas, los equipos generalmente responden a los problemas cuando surgen, lo cual puede ser demasiado tarde. Pero la analítica predictiva y la gestión proactiva pueden evitar fallos en los sistemas, interrupciones en los servicios y el uso ineficiente de los recursos en las operaciones.
La analítica predictiva también se puede aplicar a la previsión de demanda de servicios. Por ejemplo, al analizar tendencias históricas y el comportamiento de los usuarios, los equipos de TI pueden predecir picos en las solicitudes de servicio y asignar recursos de manera más eficiente para gestionar la carga aumentada.
Análisis de causa raíz
Típicamente, los equipos de TI deben revisar manualmente los registros del sistema y grandes cantidades de datos para identificar la fuente de un problema. Sin embargo, las herramientas de RCA impulsadas por IA pueden agilizar el proceso al analizar todos esos datos y detectar patrones que serían difíciles de identificar para los humanos. La inteligencia artificial puede identificar rápidamente que un problema está relacionado con una acción específica (como un cambio reciente en el sistema) y ayudar a los equipos de TI a resolver los problemas de manera mucho más eficiente.
Análisis de comportamiento del usuario
El análisis del comportamiento del usuario en ITSM ayuda a los equipos de TI a comprender cómo los usuarios interactúan con los sistemas y servicios, lo que les permite identificar comportamientos inusuales o riesgosos. Pero realizar el seguimiento manual de las acciones de los usuarios es, por supuesto, difícil y lleva mucho tiempo, por lo que las herramientas de análisis de comportamiento impulsadas por IA están aquí para automatizar el proceso.
Los modelos de aprendizaje automático pueden entrenarse con datos de comportamiento normal, como los horarios de inicio de sesión habituales, accesos y ubicaciones. Cuando se detecta una actividad inusual (como un inicio de sesión nocturno o acceso a datos sensibles desde un nuevo dispositivo), el sistema puede marcarla como comportamiento sospechoso y bloquear el acceso o alertar a una persona responsable.
Análisis de sentimientos
Al analizar el lenguaje del usuario, 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 insatisfacción en chats de soporte, la IA puede marcar estas conversaciones para que el equipo de TI les preste más atención.
En ITSM, esto ayuda a identificar problemas subyacentes con la satisfacción del usuario, lo que permite a los equipos de TI abordar los problemas antes de que se agraven. Al hacer un seguimiento de las emociones del usuario 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 usa IA para predecir cuándo los equipos o sistemas pueden fallar, lo que permite a los equipos de TI resolver los problemas antes de que causen tiempo de inactividad. La IA puede identificar patrones que indican desgaste o un rendimiento decreciente al analizar los datos en tiempo real de los dispositivos. Esto permite al equipo programar el mantenimiento en el momento adecuado en lugar de esperar a que algo se rompa.
Como puedes ver, la IA es muy beneficiosa para ITSM de muchas maneras, ahorrando tiempo a los equipos de TI y dinero a las empresas. Sin embargo, al igual que con la adopción de cualquier nueva tecnología, implementar la IA en ITSM conlleva ciertos desafíos.
Desafíos comunes al implementar soluciones de IA para ITSM
Es natural que las empresas tengan preocupaciones al implementar nuevas tecnologías. Y aunque estos desafíos puedan generar dudas sobre si vale la pena, queremos asegurarles que no hay problema que no se pueda resolver con el enfoque adecuado.
Problemas de integración
Pueden surgir problemas de compatibilidad cuando introduces IA en un sistema ITSM existente. Por ejemplo, si tu organización utiliza un sistema de tickets más antiguo, puede ser necesario hacer personalizaciones adicionales para integrar herramientas de automatización basadas en IA.
Para superar esto, tus expertos en TI deben auditar minuciosamente el sistema actual y elegir las herramientas de IA que se conecten a través de APIs o plataformas de integración.
Calidad y gestión de los datos
La IA depende de los datos para funcionar con precisión. Si alimentas a tu IA con datos inconsistentes o desactualizados, podría clasificar incorrectamente los incidentes o dar recomendaciones equivocadas. Por lo tanto, es crucial implementar prácticas sólidas de gobernanza de datos en tu empresa y asegurarte de que la información precisa esté disponible para los sistemas de IA.
Si estás considerando cambiar a un sistema basado en IA y necesitas ayuda para transferir tus datos de una plataforma ITSM a otra rápida y fácilmente, nuestra herramienta de Migración de Help Desk puede hacerlo en solo unos clics. Pruébalo con nuestra Demostración Gratuita.
Restricciones de costo y presupuesto
Las herramientas de IA a menudo requieren inversión en nuevo software, hardware y, posiblemente, personal adicional. Para superar este desafío, puedes empezar de a poco e implementar IA en áreas específicas de ITSM que ofrezcan el mayor retorno de inversión, como la automatización de tareas rutinarias, y luego aumentar gradualmente la adopción de la IA.
Otra forma de reducir los costos es adoptar soluciones de IA basadas en la nube, que suelen tener menores costos iniciales en comparación con la implementación de IA local.
Preocupaciones sobre la privacidad y seguridad
Los sistemas de IA acceden a todo tipo de datos, lo que puede generar preocupaciones sobre privacidad y seguridad, especialmente si está involucrada información sensible. Por ejemplo, las herramientas de IA que analizan datos de comportamiento de los usuarios podrían potencialmente divulgar la información personal con la que fueron entrenadas.
Si bien este es un problema recurrente para todas las soluciones de IA, existen formas de mitigarlo: anonimizar los datos, agregar ruido al conjunto de datos antes de entrenarlos, entrenar modelos localmente y solo compartir actualizaciones, usar datos sintéticos que imiten los datos reales pero no contengan información sensible, entre 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, áreas en las que muchos equipos de TI pueden carecer de conocimientos. Como solución, puedes ofrecer oportunidades de capacitación a tus empleados, asociarte con expertos en IA o involucrar a proveedores externos para que asistan en la implementación de los sistemas de IA y proporcionen soporte.
Otra solución es utilizar herramientas de IA con interfaces intuitivas y de bajo código, que son mucho más fáciles de entender sin una experiencia específica en IA.
Aceptación y confianza de los usuarios
Introducir IA en ITSM a veces puede generar resistencia entre los empleados que se sienten incómodos con la nueva tecnología o que temen por su seguridad laboral.
Para fomentar la aceptación de los usuarios, involucra a los empleados desde el principio en el proceso de adopción de la IA y comunica claramente cómo la IA mejorará su trabajo en lugar de reemplazarlo. También puedes ofrecer capacitación y soporte sobre cómo trabajar junto a las herramientas de IA y fomentar los comentarios durante la implementación de la IA.
Con el enfoque adecuado, cada desafío puede abordarse y navegarse de manera efectiva. Y esto da al futuro de la IA en ITSM un prometedor potencial para redefinir cómo trabajan los equipos de TI.
IA para ITSM: Tendencias Futuras y Predicciones
Las empresas de diferentes industrias están explorando actualmente cómo el uso de la inteligencia artificial puede optimizar aún más la gestión de servicios. ServiceDesk Plus concluye que los especialistas en TI son bastante optimistas acerca del futuro de la IA en ITSM, y aquí están algunos de los resultados que podemos esperar.
Automatización de procesos mejorada
Las herramientas de automatización de IA que resuelven incidentes de bajo nivel de forma autónoma, como reinicios de servidores o restablecimientos de redes, pueden ahorrar horas de trabajo manual a los equipos de TI y reducir costos. Y según una encuesta de ServiceDesk 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 manera más fluida con AIOps (inteligencia artificial para operaciones de TI). Anteriormente, ITSM y AIOps compartían datos a través de simples transferencias, 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 de lenguaje natural (PLN)
El PLN ayuda a las máquinas a comprender el lenguaje humano y las intenciones de manera más efectiva, lo que permite que los chatbots de ITSM respondan con precisión a las consultas. Cuando las máquinas entienden el habla humana, pueden automatizar fácilmente la clasificación y asignación de tickets o mejorar la gestión del conocimiento con resultados de búsqueda relevantes y etiquetado automático.
Al igual que muchos subcampos de la inteligencia artificial, el PLN 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 ITSM 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 las operaciones.
Uso ampliado del aprendizaje automático para el análisis de causas raíz (RCA)
Según Karina Dubé, una gerente de productos en MoreSteam, el aprendizaje automático es excelente para descubrir patrones ocultos dentro de vastos conjuntos de datos que los métodos tradicionales podrían pasar por alto. Al aprender continuamente de los datos, los modelos de ML 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 para ofrecer a ITSM de lo que inicialmente pensábamos, y continuará evolucionando. El futuro promete innovaciones aún mayores, mejorando la eficiencia y los conocimientos de formas que hoy solo podemos imaginar.
Conclusión: La IA impulsa una nueva era en ITSM
Las evidencias estadísticas y las opiniones de los expertos no dejan dudas de que la IA puede hacer maravillas por ITSM, y esperamos que este artículo lo haya hecho considerar implementarla después de todo. Porque los beneficios que aporta superan los desafíos que conlleva introducir cualquier nueva tecnología. Además, siempre puede obtener ayuda para resolverlos.
Por ejemplo, si está teniendo dificultades con la migración de datos, estamos aquí para ayudarle. Si necesita transferir su servicio de asistencia de un sistema a otro, sepa que puede hacerlo fácilmente y rápidamente con nuestra herramienta Help Desk Migration. ¡Pruebe nuestra demostración gratuita hoy mismo!
IA en ITSM: Preguntas Frecuentes
La IA está transformando los procesos tradicionales de ITSM al automatizar tareas rutinarias y que consumen mucho tiempo. Por ejemplo, categoriza los tickets, gestiona incidentes y maneja las solicitudes de servicio de manera más rápida. La inteligencia artificial utiliza análisis predictivos para anticipar y resolver problemas antes de que se escalen.
Además, los asistentes virtuales y chatbots impulsados por IA ofrecen soporte 24/7 para manejar consultas comunes. El aprendizaje automático identifica patrones en los datos del sistema, ayudando a los equipos a encontrar rápidamente las causas raíz. ¿El resultado? Resoluciones más rápidas, mejor uso de los recursos y un sistema ITSM más eficiente.
El uso de IA en ITSM ofrece varios beneficios clave:
- Resolución más rápida de tickets: La IA automatiza la clasificación y el enrutamiento de tickets, reduciendo los tiempos de respuesta y acelerando las resoluciones.
- Detección proactiva de problemas: Los análisis predictivos en IA identifican posibles problemas temprano, ayudando a los equipos a prevenir tiempos de inactividad y costosas interrupciones.
- Mejora de la experiencia del usuario: Los chatbots impulsados por IA proporcionan respuestas instantáneas, soporte 24/7 y pueden resolver problemas comunes sin intervención humana.
- Asignación eficiente de recursos: La automatización reduce las tareas manuales, permitiendo que los equipos de TI se concentren en problemas complejos y proyectos estratégicos.
- Información basada en datos: La IA analiza datos históricos para identificar tendencias y causas raíz, lo que permite una mejora continua en los servicios de TI.
- Reducción de costos operacionales: 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 los sistemas, señala anomalías y predice incidentes.
- Clasifica incidentes, establece prioridades y enruta los tickets de manera eficiente.
- La IA detecta patrones, encontrando las causas raíz más rápido.
- Evalúa el impacto de los incidentes, ayudando a los equipos a priorizar problemas críticos.
- La IA sugiere soluciones basadas en incidentes similares.
- La IA maneja tareas repetitivas, liberando a los equipos de TI para abordar problemas complejos.
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 algunos ejemplos:
- Los chatbots de IA o agentes virtuales pueden manejar solicitudes rutinarias como restablecimientos de contraseñas, instalaciones de software o solicitudes de acceso sin intervención humana.
- La IA clasifica y prioriza las solicitudes según su urgencia, enrutándolas 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 las solicitudes pasadas, mejorando la precisión y eficiencia de las respuestas con el tiempo.
Las herramientas comunes de IA utilizadas en ITSM incluyen:
- Chatbots/Asistentes Virtuales: Herramientas como ServiceNow Virtual Agent automatizan el soporte al cliente, resuelven incidentes comunes y guían a los usuarios a través de procesos.
- Gestión del conocimiento impulsada por IA: Herramientas como Answer Bot de Zendesk y la IA de Freshservice proporcionan sugerencias automatizadas de las bases de conocimiento, mejorando las opciones de autoservicio.
- Gestión de incidentes y problemas: Jira Service Management o ServiceNow pueden predecir incidentes y categorizar problemas basados en 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 entrega de servicios en ITSM.
Implementar IA en ITSM conlleva varios desafíos, entre ellos:
Calidad de los Datos e Integración: La IA depende de grandes volúmenes de datos de alta calidad. Asegurar que los datos de los diversos sistemas de TI sean precisos, limpios e integrados para que la IA pueda tomar decisiones efectivas puede ser complejo.
Resistencia al Cambio: Los empleados y los equipos de ITSM pueden ser reacios a adoptar la IA debido a preocupaciones sobre el desplazamiento de trabajos o escepticismo sobre la efectividad de la tecnología.
Complejidad en la Configuración y Personalización: Integrar la IA a menudo requiere una personalización y configuración significativas, lo que puede ser un proceso que consume tiempo y requiere experiencia especializada.
Costos y Requerimientos de Recursos: Desarrollar e implementar soluciones de ITSM impulsadas por IA puede ser costoso y puede requerir inversión continua en capacitación, infraestructura y mantenimiento.
Asegurar Precisión y Fiabilidad: Los sistemas de IA deben ser entrenados continuamente con datos reales para funcionar con precisión. Resultados inexactos o predicciones erróneas pueden afectar la entrega del servicio y la toma de decisiones.
Preocupaciones de Seguridad y Privacidad: Usar IA en ITSM podría exponer datos sensibles a riesgos si no se asegura adecuadamente.
Confianza del Usuario: Construir confianza en la capacidad de la IA para manejar solicitudes de servicio e incidentes es crucial para su adopción exitosa. Si los usuarios sienten que la IA es poco confiable o impersonal, podrían resistirse a usarla.
A continuación se presentan algunos riesgos potenciales de usar IA en ITSM:
- Privacidad de los Datos: La IA podría exponer datos sensibles de clientes u organizaciones.
- Dependencia Excesiva: Demasiada dependencia de la IA podría reducir la supervisión humana.
- Complejidad: Los sistemas de IA pueden ser difíciles de gestionar y entender, lo que causa desafíos en la implementación.
- Toma de Decisiones Inexacta: Datos deficientes o modelos de IA incorrectos pueden llevar a decisiones erróneas.
- Sobrepasar los Costos: Los costos iniciales de configuración y los costos de mantenimiento continuos pueden superar las expectativas.
La IA maneja la privacidad y la seguridad de los datos en ITSM utilizando cifrado, anonimización y controles de acceso para proteger los datos sensibles. También asegura el cumplimiento de regulaciones como el GDPR y HIPAA.
La IA puede detectar amenazas de seguridad en tiempo real, aplicar enmascarado de datos y mantener auditorías para rastrear el acceso a los datos. Estas medidas trabajan juntas para garantizar que los datos se mantengan seguros y privados.
