Aplikacje z obszaru sztucznej inteligencji są wykorzystywane przez organizacje do zwiększania efektywności zarządzania usługami oraz wsparcia klientów. Dostawcy rozwiązań ITSM podążając za tym trendem coraz częściej oferują AI jako kolejną funkcję, zintegrowaną ze swoimi produktami, czego przykładem jest Atlassian Intelligence.
Sztuczna inteligencja przebojem wkroczyła na rynek i dynamicznie się rozwija. Według Deloitte, aż 94% liderów biznesu uważa, że jest to technologia, która ma kluczowe znaczenie dla sukcesów firm w ciągu najbliższych pięciu lat.
Rozwiązania AI używane są do wsparcia różnych działań. Okazały się doskonałym narzędziem do usprawnienia procesów ITSM: od wykrywania i rejestrowania problemów, po ich rozwiązywanie, a także proaktywne wykrywanie przyczyn ich powstania. Narzędzia ITSM wspierane przez sztuczną inteligencję określane są często terminem AISM (Artificial Intelligence Service Managementt).
AI i techniki automatyzacji mogą być używane w ITSM w różnych celach. Najczęstsze zastosowania dotyczą niżej wymienionych przypadków:
- wirtualni agenci;
- inteligentne przypisywanie zgłoszeń;
- automatyzacja service desk;
- proaktywne rozwiązywanie problemów;
- wykrywanie anomalii;
- zarządzanie wiedzą wspierane przez sztuczną inteligencję;
- zarządzanie zmianą wsparte przez AI;
- inteligentne zarządzanie cyklem życia aktywów;
- analityka predykcyjna do wykrywania naruszeń umów SLA;
- inteligentne wyszukiwanie.
Spis treści
Jak aplikacje AI zmieniają ITSM?
W jaki sposób rozwiązania AI wspierają ITSM? Service Desk Institute (SDI) – globalna organizacja zrzeszająca specjalistów ITSM i dostarczająca m.in. certyfikowanych szkoleń, podaje 5 przykładów aplikacji, które znacząco ułatwiają obsługę klienta oraz inne zadania zespołów service dek.
- AI zwiększa w Unilever efektowność obsługi klienta. Jak wynika z badania McKinsey, 67% klientów oczekuje obecnie obsługi w czasie rzeczywistym, a 75% chce otrzymywać spójne i płynne doświadczenia w każdym kanale, z którego korzystają podczas zakupów. Kluczem do dobrego CX i efektywnej sprzedaży jest personalizacja ofert i doświadczeń. Unilever, jeden z największych na świecie producentów żywności, kosmetyków i środków czystości, opracował narzędzia AI (z wykorzystaniem GPT API), które pomagają odpowiadać na wiadomości od klientów i generują zindywidualizowane listy produktów, oparte na ich życzeniach i upodobaniach. Generatywna sztuczna inteligencja skraca w ten sposób o 90% ilość czasu spędzanego przez pracowników na przygotowywaniu odpowiedzi.
- IBM Watsonx Assistant – inteligentny chatbot, który uczy się rozwiązywania problemów. Chatboty oparte na sztucznej inteligencji są bardzo przydatnymi narzędziami. Mogą obsługiwać różne zadania, takie jak odpowiadanie na często zadawane pytania (FAQ), analizowanie opinii klientów, udzielanie pomocy przy rozwiązywaniu problemów użytkowników oraz przekazywanie złożonych spraw do ludzkich ekspertów. Dzięki platformie IBM Watsonx Assistant można łatwo i szybko tworzyć i wdrażać czatboty, które na podstawie danych specyficznych dla konkretnego przedsiębiorstwa, odpowiadają na pytania, ułatwiając pracownikom i klientom uzyskanie potrzebnych informacji. Funkcja ta eliminuje potrzebę ręcznego pisania i aktualizowania odpowiedzi przez ludzi. Dużą zaletą Watsonx Assistant jest umiejętność uczenia się na podstawie interakcji z klientami, co poprawia jego zdolność do szybkiego i skutecznego rozwiązywania problemów.
- Predykcyjna konserwacja sprzętu i zmniejszenie kosztów napraw w SAP. Sztuczna inteligencja może przewidywać potencjalne problemy z infrastrukturą informatyczną, jeszcze zanim wystąpią awarie. Takie proaktywne podejście pozwala specjalistom IT skutecznie zapobiegać kosztownym przestojom i przerwom w świadczeniu usług. SAP, dostawca oprogramowania dla przedsiębiorstw, wykorzystuje w swoich systemach AI właśnie w takim celu. Narzędzia analityczne oparte na sztucznej inteligencji analizują dane z czujników, identyfikują wzorce, zauważają wszelkie anomalie i przewidują awarie sprzętu. Dzięki temu firmy mogą optymalizować działania związane z konserwacją i redukować koszty napraw.
- ZenDesk Guide – baza wiedzy wspierająca klientów. Aplikacje AI mogą być wykorzystywane do zarządzania wiedzą w organizacji. Zendesk Guide to system zarządzania wiedzą, który pomaga utworzyć bazę wiedzy zorientowaną na klienta. Dostarcza pracownikom help desk dokładnych i aktualnych informacji, które przyspieszają rozwiązywanie problemów. Zendesk wspiera również samoobsługę i optymalizuje przepływy pracy w dziale wsparcia, dzięki analizie treści i sugestiom opartym na sztucznej inteligencji.
- Inteligentna personalizacja, czyli 1-800-Flowers i moc chata Einstein GPT. Sztuczna inteligencja wykorzystuje dane do zrozumienia preferencji klientów, ich zachowań i wcześniejszych kontaktów, co pozwala na personalizację obsługi. 1-800-Flowers, internetowa kwiaciarnia oferująca kwiaty z dostawą do domu, korzysta z wirtualnego asystenta, który potrafi tworzyć dla klientów spersonalizowane rekomendacje na podstawie historii ich zamówień oraz wszystkich interakcji. Innym przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji do personalizacji jest Einstein GPT firmy Salesforce, generatywna sztuczna inteligencja dla CRM, która pomaga sprzedawcom w tworzeniu wysoce spersonalizowanych wiadomości e-mail wysyłanych do klientów.
Atlassian Intelligence – platforma AI, która dużo może
Jak widać, choćby z powyższych przykładów, sztuczna inteligencja może znacznie poprawić świadczenie usług, dlatego firmy korzystające z tradycyjnych aplikacji ITSM powinny wzbogacać swoje rozwiązania o tego rodzaju aplikacje.
Coraz częściej ułatwiają to sami producenci oprogramowania, oferując rozwiązania zintegrowane z AI. Za przykład może posłużyć Atlassian, jeden z największych globalnych dostawców ITSM, który oferuje Atlassian Intelligence. Są to wbudowane w chmurową platformę Atlassian funkcje sztucznej inteligencji, które za moment staną się natywnym rozwiązaniem AI dla Jira Software, Jira Service Management i Confluence. Atlassian Intelligence wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję, opartą na modelach językowych (LLM), własnym języku zbliżonym do SQL (Jira Query Language – JQL) oraz GPT-4 OpenAI. Rozwiązanie pracuje jako wirtualny członek zespołu, jest łatwe w konfiguracji, nie wymaga kodowania ani wydatków na kosztownych konsultantów. Zastosowanie takiego chatbota może skrócić czas rozwiązywania problemów pierwszego poziomu nawet o 70%.
Atlassian Intelligence sprawdzi się w różnych obszarach zastosowań, a jego możliwości są naprawdę duże. To m. in:
- Udzielanie natychmiastowej pomocy. Atlassian Intelligence, jako wirtualny asystent zespołu w ramach Jira Service Management, może pomóc zespołom wsparcia skuteczniej obsługiwać zgłoszenia. Chatbot automatycznie odpowiada na proste pytania i przekazuje zgłoszenia klientów do właściwej osoby, aby szybciej rozwiązać problem. Może też integrować się z narzędziami do współpracy, takimi jak Slack i Microsoft Teams, umożliwiając użytkownikom otrzymywanie pomocy bez opuszczania preferowanych platform. W niektórych przypadkach zgłoszenia mogą być zamykane bezpośrednio przez Atlassian Intelligence.
- Szybki przegląd zgłoszeń. Atlassian Intelligence jest w stanie podsumować historię zgłoszenia - jest to szczególnie pomocne w przypadku zgłoszeń z wieloma komentarzami i załącznikami lub dotyczącymi kilku różnych spraw łącznie. Wystarczy jedno kliknięcie, aby zebrać najważniejsze ustalenia dotyczące problemu. W każdej chwili nowa osoba nawet nie zorientowana w temacie, może szybko i bez większego wysiłku przejąć istniejące zgłoszenie.
- Szybsze rozwiązywanie incydentów. Systemy zarządzania incydentami oparte na sztucznej inteligencji mogą automatycznie selekcjonować i klasyfikować incydenty oraz rekomendować sposoby ich rozwiązywania podsuwając artykuły z bazy wiedzy oraz informacje o sposobie rozwiązania podobnych incydentów z przeszłości. Dzięki temu poprawia się średni czas odzyskiwania (MTTR), a ryzyko negatywnego wpływu incydentu na biznes jest minimalizowane.
- Odpowiedzi na pytania. Atlassian Intelligence rozumie pytania w języku naturalnym i potrafi udzielać natychmiastowych odpowiedzi na podstawie zawartości bazy wiedzy Confluence. Zapytania pochodzą od konkretnego użytkownika, więc sztuczna inteligencja wie, kto je zadaje i może odpowiednio dostosować odpowiedź.
- Personalizacja odpowiedzi i odczytywanie nastrojów. Atlassian Intelligence może nie tylko formułować odpowiedzi na pytania klientów w Jira Service Management, ale także wybrać odpowiedni ton wypowiedzi. Pracownicy wsparcia, którzy są odbiorcami zgłoszeń serwisowych, otrzymują ich dziesiątki, a czasem nawet setki dziennie. Trudno się dziwić, że mają trudności z dostosowaniem się do nastroju klienta mierzącego się z problemem. Sztuczna inteligencja się nie męczy i może odpowiadać np. z empatią. Jest to o tyle ważne, że właściwa reakcja na potrzeby klientów ma znaczący wpływ na customer experience.
Skontaktuj się
Uzyskaj wsparcie w zakresie możliwości, jakie daje Atlassian Intelligence
