A IA parece ser uma ferramenta promissora para empresas que buscam lidar com as complexidades do ITSM. No entanto, uma pesquisa recente mostrou que apenas 48% dos especialistas em TI estão na fase de pesquisa sobre a adoção de IA para suporte de TI e operações de ITSM. Queremos que esse número cresça, e a conscientização é a nossa maneira de fazer isso.
Portanto, se você tem dúvidas ou perguntas sobre a integração da IA em sua estratégia de ITSM, este artigo é o que você precisa. Ele explora como a IA transforma os processos tradicionais de ITSM e examina seus benefícios potenciais, ajudando você a conduzir o processo de adoção com confiança.
O que é IA em ITSM e como ela funciona?
Muitos processos no ITSM tradicional , como abertura de chamados, gerenciamento de incidentes e gerenciamento de solicitações de serviço, são manuais e podem ser demorados. No entanto, com a IA em ação, essas tarefas podem ser automatizadas, permitindo que as equipes de TI se concentrem em questões de maior prioridade, como planejamento estratégico ou auditorias de segurança.
Em termos simples, IA na Gestão de Serviços de TI significa integrar IA aos fluxos de trabalho de TI para automatizar tarefas, reduzir a carga de trabalho dos profissionais de TI e aprimorar a tomada de decisões.
Ao treinar modelos de IA com dados históricos e em tempo real, a IA no ITSM ajuda em muito mais do que apenas a automação de processos. Ela permite que as equipes de TI tomem decisões informadas, aprendendo com interações anteriores com clientes, identificando padrões em tempo real e se adaptando às demandas em constante evolução. E essa é apenas uma das muitas vantagens de integrar a IA ao ITSM.
11 vantagens da IA no ITSM
Em um estudo recente , 150 CIOs, diretores de TI e gerentes de service desk compartilharam suas opiniões sobre o uso de IA em ITSM. Eles acreditam que a IA influenciará principalmente as seguintes práticas de ITSM:
- Gestão de incidentes (79% dos respondentes)
- Gestão do conhecimento (73%)
- Gestão de pedidos de serviço (67%)
Mas esses definitivamente não são os únicos processos em que a IA pode ajudar, então aqui estão mais maneiras de usar a IA para ITSM.
Gestão automatizada de incidentes
As equipes de TI frequentemente lidam com incidentes depois que eles já ocorreram e podem acabar gastando horas resolvendo o problema .
A inteligência artificial, por outro lado, monitora continuamente o desempenho do sistema, identificando problemas potenciais antes que se agravem. Assim que um incidente é detectado, o sistema pode aplicar correções pré-programadas de forma autônoma (como reiniciar um servidor ou resolver falhas de rede). E se o problema estiver além do alcance da IA, ela pode encaminhar rapidamente o incidente para a equipe apropriada, fornecendo-lhes todos os detalhes necessários.
Gestão inteligente do conhecimento
Gerenciar uma base de conhecimento manualmente consome muitos recursos, e mesmo assim as informações nela contidas podem estar desatualizadas ou inconsistentes. O gerenciamento de conhecimento baseado em IA, por outro lado, permite atualizações automáticas regulares, classificação de conteúdo, resultados de busca contextuais e sugestões de novos artigos quando o sistema encontra lacunas.
Por exemplo, a IA pode analisar solicitações de serviço e registros de incidentes para determinar quais artigos precisam ser atualizados ou substituídos. Ela também pode fornecer aos usuários recomendações de artigos com base em suas consultas anteriores.
Automação de solicitações de serviço
Solicitações de serviço rotineiras (como instalações de software ou redefinições de senha) criam gargalos e aumentam a carga de trabalho da equipe de TI. Enquanto isso, um chatbot baseado em IA pode autenticar o usuário, criar um ticket de solicitação de serviço, redefinir a senha e confirmar a conclusão da solicitação — tudo sem intervenção humana.
Emissão automática de bilhetes
Avaliar a urgência e a importância dos incidentes, categorizá-los , encaminhar os problemas para diferentes equipes... Tudo isso pode ser um processo demorado, com tempos de resposta lentos e aumento do tempo de inatividade. Mas a IA pode automatizar muitas dessas etapas.
Sistemas de emissão de tickets com inteligência artificial podem classificar os tickets com base no tipo de problema e atribuí-los aos especialistas apropriados usando regras predefinidas ou dados históricos. Por exemplo, se um usuário enviar uma solicitação sobre um problema de software, o sistema cria um ticket, o categoriza como "software" e o envia para a equipe responsável por lidar com esse tipo de problema.
Assistentes virtuais e chatbots
Embora as pessoas sejam excelentes em muitas coisas, trabalhar sem parar não é uma delas. Os agentes humanos podem se cansar, cometer erros e demorar para responder, especialmente se estiverem trabalhando por horas sem o descanso adequado.
Mas os chatbots com tecnologia GenAI podem ser facilmente dimensionados, estar disponíveis dia e noite e fornecer respostas consistentes. Graças ao processamento de linguagem natural (PLN), eles agora conseguem entender o contexto da conversa e são mais do que capazes de lidar com consultas simples ou moderadamente complexas. E se houver algo que eles não consigam resolver, agentes humanos estão lá para ajudar.
Gestão de ativos de TI
Ferramentas de gestão de inventário com inteligência artificial podem rastrear licenças de software e o desempenho de hardware, sinalizando a necessidade de atualizações ou manutenção com base em dados de manutenção em tempo real e gerais. Assim, você pode dizer adeus ao uso ineficiente de recursos, falhas inesperadas, equipamentos extraviados e, consequentemente, custos elevados.
Análise preditiva
Sem ferramentas preditivas, as equipes geralmente reagem aos problemas somente quando eles surgem, o que pode ser tarde demais. Mas a análise preditiva e a gestão proativa podem evitar falhas nos sistemas, interrupções nos serviços e uso ineficiente de recursos nas operações.
A análise preditiva também pode ser aplicada à previsão da demanda de serviços. Por exemplo, ao analisar tendências históricas e o comportamento do usuário, as equipes de TI podem prever picos de solicitações de serviço e alocar recursos com mais eficiência para gerenciar o aumento da carga.
Análise da causa raiz
Normalmente, as equipes de TI precisam analisar manualmente os registros do sistema e grandes quantidades de dados para identificar a origem de um problema. No entanto, as ferramentas de análise de causa raiz (RCA) com inteligência artificial podem agilizar o processo, analisando todos esses dados e identificando padrões que seriam difíceis de detectar para humanos. A inteligência artificial pode identificar rapidamente que um problema está ligado a uma ação específica (como uma alteração recente no sistema) e ajudar as equipes de TI a resolver problemas com muito mais eficiência.
Análise do comportamento do usuário
A análise do comportamento do usuário em ITSM ajuda as equipes de TI a entender como os usuários interagem com sistemas e serviços, permitindo identificar comportamentos incomuns ou de risco. Mas rastrear as ações do usuário manualmente é, obviamente, difícil e demorado; por isso, as ferramentas de análise comportamental baseadas em IA estão aqui para automatizar o processo.
Os modelos de aprendizado de máquina podem ser treinados com dados de comportamento normal, como horários de login, acessos e locais habituais. Quando uma atividade incomum (como um login tarde da noite ou acesso a dados confidenciais a partir de um novo dispositivo) é detectada, o sistema pode sinalizá-la como comportamento suspeito e bloquear o acesso ou alertar a pessoa responsável.
Análise de sentimentos
Ao analisar a linguagem do usuário, a IA moderna consegue compreender as emoções por trás de seus feedbacks , solicitações de suporte ou conversas com chatbots. Ela pode detectar se o usuário se sente frustrado, satisfeito ou confuso. Por exemplo, se vários usuários expressarem repetidamente insatisfação em chats de suporte, a IA pode sinalizar essas conversas para que a equipe de TI dê mais atenção a elas.
Em ITSM, isso ajuda a identificar problemas subjacentes relacionados à satisfação do usuário, permitindo que as equipes de TI resolvam problemas antes que se agravem. Ao monitorar as emoções do usuário em tempo real, as empresas podem melhorar a experiência geral do usuário e evitar que tendências negativas afetem sua reputação.
Manutenção preditiva
A manutenção preditiva em ITSM utiliza IA para prever quando equipamentos ou sistemas podem falhar, permitindo que as equipes de TI corrijam problemas antes que causem tempo de inatividade. A IA pode identificar padrões que indicam desgaste ou queda de desempenho, analisando dados em tempo real dos dispositivos. Isso permite que a equipe agende a manutenção no momento certo, em vez de esperar que algo quebre.
Como você pode ver, a IA é extremamente benéfica para o ITSM de diversas maneiras, economizando tempo para as equipes de TI e dinheiro para as empresas. No entanto, como acontece com a adoção de qualquer nova tecnologia, a implementação da IA no ITSM traz seus desafios.
Desafios comuns na implementação de soluções de IA para ITSM
É natural que as empresas tenham receios quanto à implementação de novas tecnologias. E embora esses desafios possam gerar dúvidas sobre se vale a pena, queremos garantir que não há problema que não possa ser resolvido com a abordagem correta.
Problemas de integração
Podem surgir problemas de compatibilidade ao introduzir IA num sistema ITSM . Por exemplo, se a sua organização utiliza um sistema de emissão de tickets mais antigo, poderá ser necessário realizar personalizações adicionais para integrar ferramentas de automação baseadas em IA.
Para superar isso, seus especialistas em TI devem auditar minuciosamente o sistema atual e escolher ferramentas de IA que se conectem por meio de APIs ou plataformas de integração.
Qualidade e gestão de dados
A IA depende de dados para funcionar com precisão. Se você alimentar sua IA com dados inconsistentes ou desatualizados, ela poderá classificar incidentes incorretamente ou fornecer recomendações erradas. Portanto, é crucial implementar práticas robustas de governança de dados em sua empresa e garantir que informações precisas estejam disponíveis para os sistemas de IA.
Se você está pensando em migrar para um sistema com inteligência artificial e precisa de ajuda para transferir seus dados de uma plataforma ITSM para outra de forma rápida e fácil, nossa ferramenta Help Desk Migration pode fazer isso em apenas alguns cliques. Experimente com nossa demonstração gratuita .
Restrições de custo e orçamento
As ferramentas de IA geralmente exigem investimento em novos softwares, hardwares e, possivelmente, até mesmo em pessoal adicional. Para superar esse desafio, você pode começar em pequena escala e implementar a IA em áreas específicas do ITSM que oferecem o maior retorno sobre o investimento, como a automação de tarefas rotineiras, e então expandir gradualmente a adoção da IA.
Outra forma de reduzir custos é adotar soluções de IA baseadas na nuvem, que geralmente têm custosfront mais baixos em comparação com a implementação de IA local.
Preocupações com privacidade e segurança
Os sistemas de IA acessam todos os tipos de dados, o que pode gerar preocupações com a privacidade e a segurança, principalmente quando se trata de informações sensíveis. Por exemplo, ferramentas de IA que analisam dados de comportamento do usuário podem potencialmente divulgar as informações pessoais com as quais foram treinadas.
Embora esse seja um problema constante para todas as soluções de IA, existem maneiras de mitigá-lo: anonimizar dados, adicionar ruído ao conjunto de dados antes do treinamento, treinar modelos localmente e compartilhar apenas atualizações, usar dados sintéticos que imitam dados reais, mas não contêm informações confidenciais, entre outras.
Lacunas de competências e necessidades de formação
A implementação de ferramentas baseadas em IA exige experiência em aprendizado de máquina, processamento de dados e algoritmos de IA, algo que muitas equipes de TI podem não ter. Como solução, você pode oferecer oportunidades de treinamento aos seus funcionários, firmar parcerias com especialistas em IA ou contratar fornecedores terceirizados para auxiliar na implementação de sistemas de IA e fornecer suporte.
Outra solução é usar ferramentas de IA com uma interface intuitiva e de baixo código, que é muito mais fácil de entender sem conhecimentos específicos de IA.
Aceitação e confiança do usuário
A introdução da IA no ITSM pode, por vezes, gerar resistência por parte dos funcionários que se sentem desconfortáveis com novas tecnologias ou que se preocupam com a segurança do emprego.
Para incentivar a aceitação por parte dos usuários, envolva os funcionários desde o início do processo de adoção da IA e comunique claramente como a IA irá aprimorar, e não substituir, o trabalho deles. Você também pode oferecer treinamento e suporte sobre como trabalhar com as ferramentas de IA e incentivar o feedback durante a implementação.
Com a abordagem correta, todos os desafios podem ser enfrentados e superados com eficácia. Isso confere à IA em ITSM um futuro promissor, capaz de remodelar a forma como as equipes de TI trabalham.
Inteligência Artificial para ITSM: Tendências e Previsões Futuras
Empresas de diversos setores estão explorando como o uso da inteligência artificial pode otimizar ainda mais a gestão de serviços. A Service eDesk Plus conclui que os especialistas em TI estão bastante otimistas em relação ao futuro da IA no ITSM, e aqui estão alguns dos resultados que podemos esperar.
Automação de processos aprimorada
Ferramentas de automação com IA que resolvem incidentes de baixo nível de forma autônoma, como reinicializações de servidores ou redefinições de rede, podem economizar horas de trabalho manual para as equipes de TI e reduzir custos. Além disso, de acordo com uma da Servic eDesk Plus , 81% dos entrevistados esperam que a automação tenha um impacto significativo na redução de custos e na eficiência dos serviços nos próximos cinco anos.
Maior integração com outras ferramentas de TI
O ITSM está evoluindo para se integrar de forma mais fluida com o AIOps (inteligência artificial para operações de TI). Anteriormente, o ITSM e o AIOps compartilhavam dados por meio de transferências básicas, mas agora a integração será mais unificada, permitindo que os dados de vários sistemas sejam consolidados e visualizados em um único local.
Aumento do uso do processamento de linguagem natural (PLN)
O processamento de linguagem natural (PLN) ajuda as máquinas a entenderem a linguagem e a intenção humanas com mais eficácia, permitindo que os chatbots de ITSM respondam às perguntas com precisão. Quando as máquinas entendem a fala humana, elas podem automatizar facilmente a classificação e o encaminhamento de chamados ou aprimorar o gerenciamento do conhecimento com resultados de pesquisa relevantes e marcação automática.
Assim como muitos subcampos da inteligência artificial, o PNL (Processamento de Linguagem Natural) continuará evoluindo, portanto, esperamos uma compreensão ainda mais refinada das nuances da fala humana no futuro.
Resolução proativa de problemas
A capacidade da IA de analisar dados para prever e resolver potenciais incidentes de TI transforma a gestão de serviços de TI (ITSM) de uma abordagem reativa para uma proativa. Isso permitirá que as equipes previnam incidentes e mantenham a estabilidade do sistema, solucionando problemas antes que eles impactem as operações.
Ampliação do uso de aprendizado de máquina para análise da causa raiz (ACR)
Segundo Karina Dubé, gerente de produto da MoreSteam, o aprendizado de máquina se destaca na descoberta de padrões ocultos em grandes conjuntos de dados, que os métodos tradicionais podem não detectar. Ao aprender continuamente com os dados, os modelos de aprendizado de máquina conseguem identificar as causas principais com mais precisão, mesmo em cenários complexos com múltiplos fatores contribuintes.
Assim, podemos concluir que a IA tem muito mais a oferecer ao ITSM do que imaginávamos inicialmente, e continuará a evoluir. O futuro promete inovações ainda maiores, aprimorando a eficiência e os insights de maneiras que hoje só podemos imaginar.
Conclusão: A IA impulsiona uma nova era no ITSM
Evidências estatísticas e opiniões de especialistas não deixam dúvidas de que a IA pode fazer maravilhas pelo ITSM, e esperamos que este artigo tenha convencido você a considerar a implementação dessa tecnologia. Afinal, os benefícios que ela traz superam os desafios inerentes à introdução de qualquer nova tecnologia. Além disso, você sempre pode contar com ajuda para resolvê-los.
Em primeiro lugar, se você está com dificuldades na migração de dados, estamos aqui para ajudar. Se você precisa migrar toda a sua central de atendimento de um sistema para outro, saiba que pode fazer isso de forma fácil e rápida com nossa Help Desk Migration . Experimente a demonstração gratuita hoje mesmo!
Perguntas frequentes sobre IA em ITSM
A IA está transformando os processos tradicionais de ITSM ao automatizar tarefas rotineiras e demoradas. Por exemplo, ela categoriza chamados, gerencia incidentes e processa solicitações de serviço com mais rapidez. A Inteligência Artificial utiliza análises preditivas para antecipar e resolver problemas antes que se agravem.
Além disso, assistentes virtuais e chatbots com inteligência artificial oferecem suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, para lidar com consultas comuns. O aprendizado de máquina identifica padrões nos dados do sistema, ajudando as equipes a encontrar as causas raiz rapidamente. O resultado? Soluções mais rápidas, melhor uso de recursos e um sistema ITSM mais eficiente .
A utilização da IA no ITSM traz diversos benefícios importantes:
- Resolução de chamados mais rápida: a IA automatiza a classificação e o encaminhamento de chamados, reduzindo os tempos de resposta e acelerando as resoluções.
- Detecção proativa de problemas: a análise preditiva em IA identifica problemas potenciais precocemente, ajudando as equipes a evitar tempo de inatividade e interrupções dispendiosas.
- Experiência do usuário aprimorada: os chatbots com inteligência artificial oferecem respostas instantâneas, suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, e podem resolver problemas comuns sem intervenção humana.
- Alocação eficiente de recursos: a automação reduz as tarefas manuais, permitindo que as equipes de TI se concentrem em questões complexas e projetos estratégicos.
- Análises baseadas em dados: a IA analisa dados históricos para identificar tendências e causas raízes, permitindo a melhoria contínua dos serviços de TI.
- Redução de custos operacionais: Ao automatizar tarefas rotineiras e otimizar fluxos de trabalho, a IA reduz os custos associados ao trabalho manual e a processos repetitivos.
De forma geral, a IA melhora a eficiência, a confiabilidade e a satisfação do usuário na gestão de serviços de TI.
A IA melhora a gestão de incidentes em ITSM de diversas maneiras:
- A IA monitora sistemas, sinaliza anomalias e prevê incidentes.
- Classifica incidentes, define prioridades e encaminha chamados de forma eficiente.
- A IA identifica padrões, encontrando as causas principais mais rapidamente.
- A ferramenta avalia o impacto de incidentes, ajudando as equipes a priorizar questões críticas.
- A IA fornece sugestões de soluções com base em incidentes semelhantes.
- A IA lida com tarefas repetitivas, liberando as equipes de TI para se concentrarem em questões complexas.
Resumindo, a IA aumenta a velocidade, a precisão e a prevenção na gestão de incidentes.
Sim, a IA pode automatizar a gestão de solicitações de serviço. Aqui estão alguns exemplos:
- Os chatbots de IA ou agentes virtuais podem lidar com solicitações rotineiras, como redefinição de senhas, instalação de softwares ou pedidos de acesso, sem intervenção humana.
- A IA classifica e prioriza as solicitações com base na urgência, encaminhando-as para a equipe ou departamento apropriado.
- Bases de conhecimento baseadas em IA oferecem soluções aos usuários, reduzindo o número de solicitações enviadas.
- A IA pode iniciar fluxos de trabalho automáticos para atender às solicitações, acelerando o processo.
- A IA aprende com solicitações anteriores, melhorando a precisão e a eficiência das respostas ao longo do tempo.
As ferramentas de IA mais comuns usadas em ITSM incluem:
- Chatbots/Assistentes Virtuais: Ferramentas como ServiceNow Virtual Agent automatizam o suporte ao cliente, resolvem incidentes comuns e orientam os usuários durante os processos.
- Gestão do conhecimento com inteligência artificial: ferramentas como o Answer Bot da Zendesk Freshservice AI fornecem sugestões automatizadas a partir de bases de conhecimento, melhorando as opções de autoatendimento.
- Gestão de Incidentes e Problemas: Jira Service Management ou ServiceNow podem prever incidentes e categorizar problemas com base em dados históricos, oferecendo soluções proativas.
- Ferramentas de análise: SolarWinds Service Desk e Zoho Analytics analisam dados para detectar tendências, aprimorar a tomada de decisões e otimizar os processos de gerenciamento de serviços de TI.
Essas ferramentas de IA aumentam a eficiência, automatizam tarefas e melhoram a prestação de serviços em ITSM.
A implementação de IA em ITSM apresenta diversos desafios, incluindo:
Qualidade e integração de dados: A IA depende de grandes volumes de dados de alta qualidade. Garantir que os dados de vários sistemas de TI sejam precisos, limpos e integrados para que a IA tome decisões eficazes pode ser complexo.
Resistência à mudança: Funcionários e equipes de ITSM podem hesitar em adotar a IA devido a preocupações com a perda de empregos ou ceticismo quanto à eficácia da tecnologia.
Complexidade na configuração e personalização: A integração da IA geralmente requer personalização e configuração significativas, o que pode ser demorado e exigir conhecimento especializado.
Custos e Requisitos de Recursos: de soluções ITSM baseadas em IA podem ser dispendiosos e exigir investimentos contínuos em treinamento, infraestrutura e manutenção.
Garantindo Precisão e Confiabilidade: Os sistemas de IA devem ser treinados continuamente com dados do mundo real para funcionarem com precisão. Resultados imprecisos ou previsões incorretas podem impactar a prestação de serviços e a tomada de decisões.
Preocupações com segurança e privacidade: O uso de IA em ITSM pode expor dados sensíveis a riscos se não forem devidamente protegidos.
Confiança do usuário: Construir confiança na capacidade da IA de lidar com solicitações de serviço e incidentes é crucial para uma adoção bem-sucedida. Se os usuários perceberem que a IA é pouco confiável ou impessoal, podem resistir ao seu uso.
Aqui estão alguns riscos potenciais do uso de IA em ITSM:
- Privacidade de dados: a IA pode expor dados sensíveis de clientes ou da organização.
- Dependência excessiva: Uma dependência excessiva da IA pode reduzir a supervisão humana.
- Complexidade: Os sistemas de IA podem ser difíceis de gerenciar e compreender, causando desafios de implementação.
- Tomada de decisões imprecisas: Dados de baixa qualidade ou modelos de IA incorretos podem levar a decisões equivocadas.
- Custos adicionais: Os custos iniciais de instalação e de manutenção contínua podem exceder as expectativas.
A IA lida com a privacidade e a segurança de dados no ITSM usando criptografia, anonimização e controles de acesso para proteger dados sensíveis. Ela também garante a conformidade com regulamentações como GDPR e HIPAA.
A IA pode detectar ameaças à segurança em tempo real, aplicar mascaramento de dados e manter trilhas de auditoria para rastrear o acesso aos dados. Essas medidas trabalham em conjunto para garantir que os dados permaneçam seguros e privados.
