IA no ITSM: Como a inteligência artificial muda a gestão de serviços

A IA parece ser uma ferramenta promissora para empresas que buscam navegar pelas complexidades do ITSM. No entanto, uma pesquisa recente mostrou que apenas 48% dos especialistas em TI estão na fase de pesquisa de adoção de IA para suporte de TI e operações de ITSM. Queremos que esse número cresça, e espalhar a conscientização é a nossa maneira de fazer isso.

Então, se você tem dúvidas ou perguntas sobre integrar a IA na 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 gerenciamento de chamados, gerenciamento de incidentes e gerenciamento de solicitações de serviço, são manuais e podem ser demorados. No entanto, com a IA no jogo, 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.

Ao treinar modelos de IA com dados históricos e em tempo real, a IA em ITSM ajuda com mais do que apenas 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 evolução. E essa é apenas uma das muitas vantagens de integrar a IA ao ITSM.

11 Vantagens da IA em ITSM

Em um estudo recente, 150 CIOs, diretores de TI e gerentes de service desk compartilharam suas opiniões sobre o uso de IA no ITSM. Eles acreditam que a IA influenciará as seguintes práticas de ITSM:

• Gerenciamento de incidentes (79% dos respondentes)
• Gerenciamento de conhecimento (73%)
• Gerenciamento de solicitações de serviço (67%)

Mas esses definitivamente não são os únicos processos nos quais a IA pode ajudar, então aqui estão mais maneiras de usar a IA para ITSM.

Gerenciamento de incidentes automatizado

As equipes de TI frequentemente lidam com incidentes depois que eles já ocorreram e podem gastar horas resolvendo o problema manualmente.

A inteligência artificial, por outro lado, monitora continuamente o desempenho do sistema, identificando problemas potenciais antes que eles se agravem. Uma vez que um incidente é detectado, o sistema pode aplicar correções pré-programadas de forma autônoma (como reiniciar um servidor ou resolver falhas na rede). E se o problema estiver além do alcance da IA, ela pode encaminhar rapidamente o incidente para a equipe apropriada, fornecendo todos os detalhes necessários.

Gerenciamento de conhecimento inteligente

Gerenciar uma base de conhecimento manualmente consome muitos recursos, e ainda assim as informações nela contidas podem estar desatualizadas ou inconsistentes. O gerenciamento de conhecimento baseado em IA, no entanto, permite atualizações automáticas regulares, classificação de conteúdo, resultados de busca contextuais e sugestões de novos artigos de conhecimento 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 recomendações de artigos aos usuários com base em suas consultas anteriores.

Automação de solicitação de serviço

Solicitações de serviço rotineiras (como instalações de software ou redefinição de senhas) 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.

Automação de tickets

Avaliar a urgência e a importância dos incidentes, categorizar os tickets, encaminhar problemas para diferentes equipes… Todo esse processo pode ser demorado, com tempos de resposta lentos e aumento do tempo de inatividade. Mas a IA pode automatizar muitas dessas etapas.

Sistemas de ticketing baseados em IA podem classificar 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 classifica como “software” e o envia para a equipe responsável por lidar com esse tipo de problema.

Assistentes virtuais e chatbots

Embora existam muitas coisas que as pessoas fazem muito bem, trabalhar 24 horas por dia não é uma delas. Agentes humanos podem se cansar, cometer erros e demorar para responder, especialmente se estiverem trabalhando por horas sem o descanso adequado.

Mas os chatbots impulsionados pela GenAI podem facilmente escalar, estar disponíveis dia ou noite e fornecer respostas consistentes. Graças ao processamento de linguagem natural (PNL), eles agora podem entender o contexto da conversa e são mais do que capazes de lidar com consultas simples ou moderadamente complexas. E se houver algo que não possam resolver, os agentes humanos estão lá para ajudar.

Gestão de ativos de TI

Ferramentas de gestão de inventário baseadas em IA podem monitorar licenças de software e desempenho de hardware, sinalizando-os para atualizações ou manutenção com base em dados em tempo real e dados gerais de manutenção. Assim, você pode se despedir de recursos mal aproveitados, falhas inesperadas, equipamentos extraviados e, como resultado, custos elevados.

Analytics preditiva

Sem ferramentas preditivas, as equipes normalmente respondem aos problemas assim que surgem, o que pode ser tarde demais. Mas a analytics preditiva e a gestão proativa podem evitar falhas nos sistemas, interrupções nos serviços e uso ineficiente de recursos nas operações.

Analytics preditiva também pode ser aplicada à previsão de demanda de serviços. Por exemplo, ao analisar tendências históricas e o comportamento dos usuários, as equipes de TI podem prever picos nas solicitações de serviço e alocar recursos de forma mais eficiente para gerenciar a carga aumentada.

Análise de causa raiz

Normalmente, as equipes de TI devem analisar manualmente os registros do sistema e grandes quantidades de dados para identificar a origem de um problema. No entanto, ferramentas de RCA baseadas em IA podem simplificar o processo analisando todos esses dados e identificando padrões que seriam difíceis para os humanos perceberem. A inteligência artificial pode identificar rapidamente que um problema está relacionado a uma ação específica (como uma mudança recente no sistema) e ajudar as equipes de TI a resolver os problemas de forma muito mais eficiente.

Análise de comportamento do usuário

Análise de comportamento do usuário em ITSM ajuda as equipes de TI a entender como os usuários interagem com os sistemas e serviços, permitindo que identifiquem comportamentos incomuns ou arriscados. Mas rastrear manualmente as ações dos usuários é, é claro, difícil e demorado, então as ferramentas de análise de comportamento baseadas em IA estão aqui para automatizar o processo.

Modelos de aprendizado de máquina podem ser treinados com dados de comportamento normal, como horários de login usuais, acessos e locais. Quando uma atividade incomum (como um login tarde da noite ou acesso a dados sensíveis de um novo dispositivo) for detectada, o sistema pode sinalizar isso como um comportamento suspeito e fechar o acesso ou alertar uma pessoa responsável.

Análise de sentimento

Ao analisar a linguagem do usuário, a IA moderna pode entender 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 maior atenção da equipe de TI.

No ITSM, isso ajuda a identificar problemas subjacentes com a satisfação do usuário, permitindo que as equipes de TI resolvam problemas antes que eles se agravem. Ao rastrear as emoções dos usuários 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 usa IA para prever quando equipamentos ou sistemas podem falhar, permitindo que as equipes de TI resolvam problemas antes que causem tempo de inatividade. A IA pode identificar padrões que indicam desgaste ou desempenho em declínio ao analisar dados em tempo real de 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 altamente benéfica para o ITSM de várias maneiras, economizando tempo para as equipes de TI e dinheiro para as empresas. No entanto, como na adoção de qualquer nova tecnologia, a implementação de IA no ITSM apresenta seus desafios.

Desafios Comuns na Implementação de Soluções de IA para ITSM

É natural que as empresas tenham preocupações ao implementar novas tecnologias. E, embora esses desafios possam levantar dúvidas sobre se vale a pena, queremos garantir que não há problema que não possa ser resolvido com a abordagem certa.

Problemas de Integração

Problemas de compatibilidade podem surgir ao introduzir a IA em um sistema ITSM existente. Por exemplo, se sua organização utiliza um sistema de ticket antigo, pode ser necessário uma personalização extra para integrar ferramentas de automação baseadas em IA.

Para superar isso, seus especialistas de TI devem auditar cuidadosamente o sistema atual e escolher as ferramentas de IA que se conectam via APIs ou plataformas de integração.

Qualidade e Gestão de Dados

A IA depende de dados para funcionar com precisão. Se você fornecer dados inconsistentes ou desatualizados para a IA, ela pode classificar os incidentes incorretamente ou fornecer recomendações erradas. Portanto, é crucial implementar práticas de governança de dados sólidas em sua empresa e garantir que informações precisas estejam disponíveis para os sistemas de IA.

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Custos e Restrições Orçamentárias

As ferramentas de IA geralmente exigem investimento em novos softwares, hardwares e, possivelmente, até pessoal adicional. Para superar esse desafio, você pode começar pequeno e implementar a IA em áreas específicas do ITSM que ofereçam o maior retorno sobre o investimento, como a automação de tarefas rotineiras, e depois ampliar gradualmente a adoção da IA.

Outra maneira de reduzir os custos é adotar soluções de IA baseadas em nuvem, que geralmente têm custos iniciais mais baixos em comparação com a implementação local de IA.

Preocupações com Privacidade e Segurança

Os sistemas de IA acessam todos os tipos de dados, o que pode gerar preocupações com privacidade e segurança, especialmente se informações sensíveis estiverem envolvidas. Por exemplo, ferramentas de IA que analisam dados de comportamento do usuário podem, potencialmente, divulgar as informações pessoais sobre as quais foram treinadas.

Embora este seja um problema contínuo 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 apenas compartilhar atualizações, usar dados sintéticos que imitam dados reais, mas não contêm informações sensíveis, entre outras.

Gaps de Habilidade e Necessidades de Treinamento

Implementar ferramentas baseadas em IA exige experiência com 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 para seus funcionários, fazer parcerias com especialistas em IA ou envolver fornecedores terceirizados para auxiliar na implementação de sistemas de IA e fornecer suporte.

Outra solução é usar ferramentas de IA com uma interface intuitiva de baixo código, que é muito mais fácil de entender sem conhecimentos específicos em IA.

Aceitação e Confiança do Usuário

Introduzir IA no ITSM pode, às vezes, levar à resistência por parte dos funcionários que se sentem desconfortáveis com a nova tecnologia ou que temem pela segurança de seus empregos.

Para incentivar a aceitação dos usuários, envolva os funcionários logo no 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 ao lado das ferramentas de IA e incentivar o feedback durante a implementação da IA.

Com a abordagem certa, cada desafio pode ser abordado e navegado de forma eficaz. E isso dá à IA no ITSM um futuro promissor de reformulação da forma como as equipes de TI trabalham.

IA para ITSM: Tendências Futuras e Previsões

Empresas de diversos setores estão explorando como o uso da inteligência artificial pode otimizar ainda mais a gestão de serviços. O ServiceDesk Plus conclui que os especialistas em TI estão bastante otimistas sobre o futuro da IA no ITSM, e aqui estão alguns dos resultados que podemos esperar.

Automação de processos aprimorada

Ferramentas de automação baseadas em IA que resolvem autonomamente incidentes de baixo nível, como reinicializações de servidores ou resets de rede, podem economizar horas de trabalho manual das equipes de TI e reduzir custos. E, de acordo com uma pesquisa do ServiceDesk 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 maneira mais fluida com AIOps (inteligência artificial para operações de TI). Anteriormente, o ITSM e o AIOps compartilhavam dados por meio de transferências simples, mas agora a integração se tornará mais unificada, permitindo que dados de diversos sistemas sejam consolidados e visualizados em um único local.

Uso crescente de processamento de linguagem natural (PLN)

O PLN ajuda as máquinas a entender melhor a linguagem humana e a intenção, permitindo que os chatbots de ITSM respondam com precisão às consultas. Quando as máquinas entendem a fala humana, elas podem facilmente automatizar a classificação de tickets e o roteamento ou melhorar a gestão do conhecimento com resultados de pesquisa relevantes e marcação automática.

Como muitos subcampos da inteligência artificial, o PLN continuará a evoluir, por isso esperamos uma compreensão ainda mais refinada das complexidades da fala humana no futuro.

Resolução proativa de problemas

A capacidade da IA de analisar dados para prever e resolver incidentes de TI potenciais muda o ITSM de uma abordagem reativa para uma abordagem proativa. Isso permitirá que as equipes previnam incidentes e mantenham a estabilidade do sistema, abordando problemas antes que impactem as operações.

Uso expandido de aprendizado de máquina para análise de causa raiz (RCA)

De acordo com Karina Dubé, gerente de produtos da MoreSteam, o aprendizado de máquina se destaca em descobrir padrões ocultos dentro de grandes conjuntos de dados, que métodos tradicionais podem perder. Ao aprender continuamente com os dados, os modelos de ML podem identificar as causas raízes de forma mais precisa, mesmo em cenários complexos com múltiplos fatores contribuintes.

Assim, podemos concluir que a IA tem muito mais a oferecer para o ITSM do que inicialmente pensávamos, e continuará a evoluir. O futuro promete inovações ainda maiores, aprimorando a eficiência e as percepções de maneiras que só podemos imaginar hoje.

Conclusão: A IA impulsiona uma nova era no ITSM

As evidências estatísticas e as opiniões dos especialistas não deixam dúvidas de que a IA pode fazer maravilhas para o ITSM, e esperamos que este artigo tenha feito você considerar sua implementação. Afinal, os benefícios que ela traz superam os desafios que acompanham a introdução de qualquer nova tecnologia. Além disso, você pode sempre contar com ajuda para resolvê-los.

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IA no ITSM – Perguntas Frequentes