Reimaginando el futuro de la ITSM con IA generativa

La necesidad de una ITSM generativa infundida por la IA

Después de que la IA generativa alcanzara el pico de expectativas infladas en Gartner^© Hype Cycle para IA en 2023, dos tercios de las empresas ya han integrado la IA generativa en sus procesos. ¿Por qué este afán, se preguntará? Basadas en algoritmos predefinidos, las aplicaciones de IA existentes en la prestación y gestión de servicios informáticos se limitan a ofrecer meras predicciones o clasificaciones. Por otro lado, la IA generativa puede proporcionar experiencias conversacionales contextuales a través de la creación dinámica de contenidos —ya sean textos, imágenes o vídeos— fomentando experiencias de servicio impecables. Entonces, exploremos cómo las empresas pueden aprovechar estas funciones en ITSM.

Aprovechar los LLM para resolver incidentes L1

Los chatbots que la mayoría de los equipos de la mesa de servicio de TI han implementado actualmente tienen una funcionalidad limitada y, en su mayoría, no pueden comprender totalmente los problemas de los usuarios, y mucho menos ayudar a resolverlos. Pero con las tecnologías de IA generativa como los LLM, los equipos de la mesa de servicio de TI pronto podrían liberar por completo a sus técnicos de la gestión de incidentes L1, sin comprometer la calidad ni la relevancia de las respuestas y resoluciones. Con la llegada de los LLM multimodales, estos agentes virtuales podrán recopilar información detallada mediante capturas y grabaciones de pantalla para diagnosticar mejor los problemas de los usuarios. Los recientes avances en tecnologías como la generación aumentada por recuperación (RAG) también pueden permitir a estos agentes virtuales proporcionar resoluciones precisas y relevantes haciendo referencia a la información y los conocimientos específicos de esa organización, además de los vastos datos de entrenamiento de los LLM.

Redefinir los SLA con escalamientos y comunicación inteligentes

La IA generativa va más allá de la resolución de incidentes L1 básicos, demostrando ser útil en escenarios complejos, ya sea un incidente de alta prioridad que afecte a un recurso crítico para el negocio o garantizar la vinculación oportuna de múltiples usuarios. En lugar de esperar a que los SLA se pongan en rojo, la IA generativa puede analizar las tendencias históricas, la importancia para el negocio y el sentimiento de los usuarios. A continuación, puede escalar de forma inteligente los tickets susceptibles de incumplir los SLA a los expertos con antelación, garantizando una resolución oportuna. Además, durante este proceso, la IA generativa puede generar comunicaciones bajo demanda para mantener informadas a las partes interesadas con actualizaciones contextuales en lugar de meras notificaciones repetitivas a lo largo de todo el recorrido del ticket.

Enriquecer las experiencias de los usuarios al gestionar los tickets

Los equipos de la mesa de servicio de TI deben ofrecer experiencias notables a los usuarios y, al mismo tiempo, acelerar la productividad de los empleados. La IA generativa se puede incrustar en varios puntos de contacto con el usuario para lograr estos dos objetivos. En lugar de las respuestas rígidas y estáticas que ofrecen los agentes virtuales existentes, los agentes virtuales de la mesa de servicio de TI basados en LLM pueden comprender la intención y las emociones de los usuarios y elaborar dinámicamente respuestas personalizadas a los problemas de los usuarios, ayudándoles mejor y más rápido. Asimismo, los formularios de tickets se pueden reemplazar potencialmente por conversaciones entre los usuarios finales y dichos agentes virtuales para recopilar información relevante, como una breve sesión de preguntas y respuestas, sin sobrecargar al usuario con formularios obsoletos.

Además, la resolución de incidentes para los usuarios finales puede ser más proactiva que limitarse a esperar a que el usuario comunique el problema a la mesa de servicio de TI. Con la extracción de casos en lenguaje natural, la IA generativa puede recopilar las quejas de los usuarios de los foros de la intranet o de las plataformas de colaboración interna y convertirlas en tickets para una resolución más rápida.

Facilitar una gestión de cambios sin riesgos con información estratégica

Las empresas gestionan múltiples cambios, incluyendo las actualizaciones de servidores y los ajustes de firewall, lo que requiere que los gestores de cambios de TI clasifiquen la cola de cambios con rapidez y eviten conflictos. Sin embargo, buscar en varios registros de cambios los elementos de configuración (CI) afectados, los servicios o los calendarios que se solapan puede resultar tedioso y propenso a errores.

La IA brinda a los gestores y propietarios del cambio de TI datos estratégicas, ofreciéndoles un resumen rápido del panorama del cambio sin necesidad de saltar de pestaña. Éstos podrían indicar posibles solapamientos en los CI, brechas en los planes de implementación y contingencia, una demarcación inadecuada de los roles y responsabilidades, colisiones entre cambios, entre otras cosas.

Además, para evitar que el cambio fracase, los equipos de TI deben evaluar los riesgos que éste conlleva mirando más allá de los números. Aparte de predecir y asignar riesgos, la IA generativa puede proporcionar avisos que destaquen los servicios potenciales que podrían experimentar tiempos de inactividad, los recursos críticos que podrían verse afectados, el impacto empresarial y, en última instancia, las formas de minimizar esos riesgos.

Gestionar fácilmente el cumplimiento y las anomalías en los endpoints

Al extraer de forma inteligente la información de numerosas fuentes (incluidos los endpoints, las aplicaciones instaladas y los logs de actividad), la IA generativa puede ayudar a los equipos de TI analizando automáticamente problemas como la lentitud o los bloqueos de aplicaciones que puedan afectar a la productividad de los usuarios. Puede ayudar a ofrecer recomendaciones procesables, como sugerir a los usuarios actualizar la RAM, sustituir el hardware o actualizar el software.

Además, la IA generativa puede simplificar actividades extenuantes como la gestión del cumplimiento a través de un resumen eficaz de los casos. En lugar de examinar manualmente una tonelada de órdenes de compra, contratos y licencias relacionadas con diferentes productos o proveedores, la IA generativa puede resumirlos de un vistazo, alertando de forma inteligente a los equipos de TI sobre los requisitos críticos como la renovación de licencias con mucha antelación.

Fomentar una base de conocimientos dinámica y relevante

Desde encontrar soluciones obsoletas o irrelevantes hasta descubrir respuestas relevantes fuera de la plataforma ITSM, para los usuarios puede resultar difícil acceder a las soluciones adecuadas para resolver problemas por sí mismos.

En su lugar, la IA generativa proporciona un método conveniente para superar este reto. Cuando los usuarios finales informan de sus problemas a la mesa de servicio, la IA generativa puede buscar soluciones aptas o métodos del tipo "hágalo usted mismo" en fuentes públicas como YouTube y foros externos. Además, con avances como el RAG, la IA generativa puede basar su información en la documentación interna de TI, mejorando el contexto. Con ello, puede proporcionar soluciones relevantes guiando a los usuarios finales paso a paso, simplificando el descubrimiento de conocimientos.

Además, al tener en cuenta las soluciones procedentes de fuentes externas e internas, incluidas las conversaciones orgánicas, los logs de trabajo, los historiales, la documentación, las resoluciones y los centros de apoyo a la colaboración, la IA generativa puede poblar la base de conocimientos con información actualizada para cerrar las brechas de conocimiento.

Modernizar las experiencias de servicio con IA generativa

Desde resolver incidentes hasta gestionar activos y actualizar las bases de conocimientos, éstas son algunas de las distintas formas en que la IA generativa puede ayudar a los equipos de TI a reimaginar las experiencias de servicio en un futuro próximo. Ha llegado el momento de que las empresas aprovechen las capacidades de transformación de la IA generativa debido a su potencial como motor de automatización inteligente en la ITSM en los próximos años.