← Terug naar eBooks

Samenvatting

De huidige CIO's en CEO's zijn begonnen met pilot-experimenten met Kunstmatige Intelligentie (KI) in hun organisaties. De servicedesk behandelt dagelijks verschillende soorten routinematige en niet-routinematige taken. Gartner meldt dat IT-organisaties 66 procent van hun middelen besteden aan dagelijkse werkzaamheden, aan activiteiten om “het licht aan te houden”. Eindgebruikers,  millennials en generatie Z , eisen een betere ervaring. Kunstmatige Intelligentie (Artificial Intelligence of AI) en KI-technologieën maken gebruik van de kracht van gegevens om voorspellingen te doen en processen te automatiseren om aan de verwachtingen van klanten te voldoen.

Zelfrijdende auto's, virtuele assistenten en robots zijn tegenwoordig onder ons. Ze worden aangedreven door KI-technologieën zoals Natural Language Processing (NLP), Machinaal Leren (ML) of stemassistenten. Deze technologieën zijn niet langer een hype, maar een realiteit binnen veel bedrijven. KI is een langetermijninvestering die tijd en middelen kost om te plannen, uit te voeren en voordelen te realiseren. 2018 zou het jaar zijn waarin bedrijven nieuwe rollen creëren en investeren in KI en analyse. Volgens Gartner “zal de gemiddelde persoon in 2020 meer gesprekken voeren met bots dan met zijn partner.”

 

ai-in-ITSM-ebook

Hoewel KI en ML hun stempel al hebben gedrukt op e-commerce, auto- en andere industrieën, is IT net begonnen deze trends te omarmen. IT Service Management (ITSM) heeft een enorm potentieel om te profiteren van KI, aangezien servicedesk-agenten een verscheidenheid aan transactietaken uitvoeren. Maar het is belangrijk om de basisprincipes van KI en de impact van KI-acceptatie te begrijpen en wat werk te verrichten voordat u het implementeert. KI helpt IT om te voldoen aan de groeiende verwachtingen van gebruikers op het gebied van snellere service en de nieuwste technologie. Digitalisering stimuleert KI om gegevens te gebruiken en de bedrijfsprestaties te versnellen.

Hoewel KI en ML hun stempel al hebben gedrukt op e-commerce, auto- en andere industrieën, is IT net begonnen deze trends te omarmen. IT Service Management (ITSM) heeft een enorm potentieel om te profiteren van KI, aangezien servicedesk-agenten een verscheidenheid aan transactietaken uitvoeren. Maar het is belangrijk om de basisprincipes van KI en de impact van KI-acceptatie te begrijpen en wat werk te verrichten voordat u het implementeert. KI helpt IT om te voldoen aan de groeiende verwachtingen van gebruikers op het gebied van snellere service en de nieuwste technologie. Digitalisering stimuleert KI om gegevens te gebruiken en de bedrijfsprestaties te versnellen.

Remmers

  • Gebrek aan Voorlichting
  • Inconsistent gegevensbeheer
  • Schaduw IT
  • Onjuist Wijzigingsbeheer

Voorlichting en bewustwording zijn cruciaal bij investeringen in nieuwe technologie. Omdat KI nog niet volledig volwassen is, bestaat er onduidelijkheid onder IT-belanghebbenden, met name onder agents van de servicedesk. Gebrek aan goed onderwijs leidt tot mislukking van de ingebruikname. Een goede communicatie en voorlichting aan IT-beheerders en -agents over de voordelen van kunstmatige intelligentie zal de vooruitzichten van KI verbeteren. In eerste instantie zou iedereen in de organisatie terughoudend kunnen zijn met deze nieuwe technologie uit angst om hun baan te verliezen, maar het is belangrijk om deze weerstand te overwinnen door middel van goede voorlichting. Leer de verschillen tussen deze technologieën, zoals KI en ML, en de mogelijke voordelen.

Tip – Begin met een demo van KI en hoe het de routinematige taken van agents kan verminderen.

Gebrek aan Voorlichting

Voorlichting en bewustwording zijn cruciaal bij investeringen in nieuwe technologie. Omdat KI nog niet volledig volwassen is, bestaat er onduidelijkheid onder IT-belanghebbenden, met name onder agents van de servicedesk. Gebrek aan goed onderwijs leidt tot mislukking van de ingebruikname. Een goede communicatie en voorlichting aan IT-beheerders en -agents over de voordelen van kunstmatige intelligentie zal de vooruitzichten van KI verbeteren. In eerste instantie zou iedereen in de organisatie terughoudend kunnen zijn met deze nieuwe technologie uit angst om hun baan te verliezen, maar het is belangrijk om deze weerstand te overwinnen door middel van goede voorlichting. Leer de verschillen tussen deze technologieën, zoals KI en ML, en de mogelijke voordelen.

Tip – Classificeer, bewaar en beheer gegevens voor elk proces

Schaduw IT

Bring Your Own Device (BYOD) en cloudapplicaties vergroten de kans op schaduw IT. Werknemers en afdelingen gebruiken vaak onafhankelijke apps om dingen sneller gedaan te krijgen. Dit kan hun productiviteit verbeteren, maar het gebruik van ongeautoriseerde apps op de werkplek verhoogt het beveiligingsrisico. IT heeft geen zicht op deze gegevens en daarom remt dit technologieën zoals KI of ML tijdens het analyseren van historische gegevens. Het elimineren van Schaduw IT maakt een holistische IT-benadering en effectieve werking van technologie-implementaties mogelijk.

Tip – Laat IT het enige contactpunt zijn voor elke implementatie van technologie

Onjuist Wijzigingsbeheer

Het omgaan met culturele veranderingen, ethische dilemma's en weerstand van agents zijn cruciaal bij het implementeren van KI voor ITSM. Het plannen van goed wijzigingsbeheer is essentieel. Agents en eindgebruikers moeten worden getraind in op kunstmatige intelligentie gebaseerde oplossingen en de mogelijke voordelen. Het is belangrijk om te benadrukken dat KI-technologieën de mens niet zullen vervangen, maar wel een aanvulling zullen zijn op menselijke agents om de algehele efficiëntie te verbeteren. Het is de verantwoordelijkheid van het management om het doel van KI te communiceren en deze afkeer bij agents weg te nemen. Het opbouwen van vertrouwen en goed wijzigingsbeheer helpen bij een betere acceptatie.

Tip – Probeer een KI-experiment met enkele agentgroepen

Drijfveren

Enterprise Service Management

Werknemers geven de voorkeur aan een centraal portaal om toegang te krijgen tot elke service en KI & ML leveren betere resultaten in de gecentraliseerde opzet. Kunstmatige intelligentie moet een bedrijfsbreed initiatief zijn met een enorme hoeveelheid gegevens die beschikbaar zijn voor alle functies. Bedrijfsbreed servicebeheer heeft een enorme hoeveelheid gegevens om te verzamelen en analyseren. Dit stimuleert de implementatie van big data om zinvolle conclusies te trekken. Dit leidt tot beter klantensuccesbeheer, gegevensgestuurde beslissingen en analyses.

Kennisbeheer

Een opslagplaats met veelgestelde vragen en oplossingen is cruciaal voor het opbouwen van een effectief kennisbeheer. De kennisbank fungeert als een bron voor big data-analyse en kunstmatige intelligentie. Business intelligence is het resultaat van effectief kennisbeheer. Het identificeren van nieuwe oplossingsartikelen om toe te voegen aan de kennisbank en het voorstellen van het relevante artikel aan eindgebruikers zijn enkele van de meest voorkomende gebruiksscenario's.

“Tot en met 2020 zal 99% van de KI-initiatieven in ITSM mislukken vanwege het ontbreken van gevestigd kennisbeheer.” van het nieuwe Predicts 2018: IT Operations van Gartner

Digitale transformatie

Digitale initiatieven stimuleren KI-innovatie in de meeste organisaties. Digitale transformatie maakt gebruik van technologische innovatie om bedrijfsgroei en efficiëntie te stimuleren. Dit begint met het beoordelen van bestaande legacy-applicaties en het optimaliseren ervan voor verbeterde efficiëntie. De strategie voor digitale transformatie moet een organisatiebreed initiatief zijn en niet beperkt worden tot alleen IT. Het toepassen van KI-technologieën zoals chatbots en virtuele agents om de interactie met de klant te verbeteren zijn veelvoorkomende voorbeelden.

40% van de initiatieven voor digitale transformatie zal tegen 2019 worden ondersteund door machinaal leren en kunstmatige intelligentie.” - IDC

Agile raamwerken

Flexibiliteit is belangrijk voor elk bedrijf om sneller te kunnen bewegen. Bedrijfsapplicaties, processen en modellen moeten flexibel zijn qua maatwerk en inrichting. Implementaties van KI-technologie vereisen gegevensverzameling en beschikbaarheid van gegevens. Servicebeheer maakt gebruik van een agile raamwerk om het ontwikkelingsproces en de time-to-market te versnellen.

Selfservicecultuur

Ontwikkel een selfservicecultuur door uw servicedesk overal toegankelijk te maken. Eindgebruikers eisen een onmiddellijke reactie en oplossing via selfservice. Daarom verbeteren chatbots en virtuele agents de antwoordtijd en leveren ze een consistente gebruikerservaring. Vragen voor de eerste lijn kunnen voorkomen worden met behulp van deze technologieën, wat tijd en middelen voor agents bespaart.

Checklist

KI gebruikscasussen in ITSM

KI kan worden geïmplementeerd in ITIL-modules zoals incidentbeheer, beheer van serviceaanvragen, wijzigingsbeheer enz. Om routinematige activiteiten te automatiseren. Voordat u deze gebruikscasussen implementeert, wordt het aanbevolen om de remmers en drijfveren van KI te begrijpen, zoals hierboven vermeld. KI-technologieën werken voornamelijk samen met drie actoren:

  • KI & Agent
  • KI & Eindgebruiker
  • KI & Management

KI & Agent

Agents zijn vaak belast met routinetaken zoals het toewijzen van tickets, het blussen van brandjes enz. KI-geactiveerde technologieën verhogen de productiviteit en laten agenten complexe tweedelijns en derdelijns problemen oplossen door deze routinematige activiteiten te automatiseren.

Kennisbeheer

Door kunstmatige intelligentie aangedreven kennisbeheer biedt een oplossing uit de kennisbank, indien beschikbaar, of zoekt in de cloud om een relevante oplossing voor te stellen. Daarnaast creëert het nieuwe artikelen als deze nog niet beschikbaar zijn en biedt het slimme suggesties voor IT-agents terwijl ze aan een oplossing bezig zijn. Deep learning-technologie wordt gebruikt in kennisbeheer voor oplossingsaanbevelingen aan agents en eindgebruikers.

Sentimentanalyse

Gebruikerstevredenheid en gebruikerservaring behoren tot de belangrijkste maatstaven bij het meten van het succes van servicedesks. Het voorspellen van het sentiment van eindgebruikers op het moment dat tickets worden ingezameld, afhankelijk van het gebruik van woorden en eerdere resultaten van tevredenheidsonderzoeken, helpt agents op de juiste manier te reageren en de tevredenheid te verbeteren. ITSM-trends met KI en ML spelen hierin een grote rol om proactief te kunnen zijn.

Voorspellend onderhoud

ITSM-oplossingen kunnen worden geïntegreerd met andere bedrijfsapplicaties, zoals monitoringtools, faciliteitenbeheer enz. Een door KI & ML aangedreven servicedesk maakt zelf automatisch tickets aan als een bepaalde infrastructuur uitvalt of iets verslechtert. Het informeert ook de relevante gebruikers die mogelijk getroffen zijn en creëert een probleemticket voor analyse van de hoofdoorzaak.

Proactief Wijzigingsbeheer

Wijzigingsbeheer minimaliseert risico en impact. Machinaal Leren (ML) peilt het potentiële risico en vraagt de Wijzigingsbeheerder om het back-outplan uit te voeren. ML helpt ook bij het evalueren en plannen van wijzigingen om de wijzigingsaanvraag op de juiste manier te plannen.

Asset management

De levenscyclus en prestaties van assets kunnen effectief worden gemonitord met door kunstmatige intelligentie aangedreven technologieën. Als de prestaties van een asset verslechteren, identificeert ML dit op basis van eerdere trends en stelt de Asset Manager op de hoogte om het betreffende apparaat te vervangen. Het plaatst een automatisch serviceverzoek om het betreffende apparaat te vervangen.

KI & Eindgebruiker

Gepersonaliseerd gesprek

Chatbots en virtuele agents zorgen voor realtime, consistente en gepersonaliseerde interacties met eindgebruikers die de klanttevredenheid verhogen. Chatbots zorgen voor consistentie op het gebied van taal, reactietijd en beschikbaarheid. Het vervangt echter geen menselijke agents, aangezien die betrokken zijn bij het oplossen van ingewikkelde tweedelijns en derdelijns vragen.

Classificatie van incident versus serviceaanvraag

Eindgebruikers raken vaak in de war met het verschil tussen een incident en een serviceaanvraag. KI-technologie identificeert het tickettype op basis van de kennis uit het verleden en classificeert deze voor de agents op de servicedesk. Dit elimineert de routinetaak van ticketclassificatie door de agents.

Automatische oplossing van tickets

Door KI aangedreven technologieën reageren op vragen van eindgebruikers met realtime oplossingen zonder enige menselijke tussenkomst. Ze zoeken in de kennisbank naar oplossingen. Als er geen oplossingen beschikbaar zijn, stellen ze oplossingen voor vanuit de cloud en maken ze nieuwe artikelen die in de kennisbank kunnen worden opgeslagen.

Automatische goedkeuring van service-items

Wanneer eindgebruikers een serviceaanvraag indienen, controleert Machinaal Leren de beschikbaarheid van het service-item en keurt dit automatisch goed zonder menselijke tussenkomst. Goedkeuring wordt afgehandeld op basis van de prioriteit, geschiedenis en impact van het aangevraagde item.

KI & management

Strategische besluitvorming

Voorspellende analyses analyseren resultaten uit het verleden en voorspellen toekomstige projecties, inclusief omzet, klanttevredenheid en resourceplanning. Dit helpt het management om weloverwogen beslissingen te nemen via budgetprognose en onkostenbeheer. Het biedt ook inzicht in de prestaties van agents en servicedesks.

Voorspel schendingen van SLA’s en contracten

Op basis van de eerdere trends kan elke toekomstige SLA-schending worden geïdentificeerd en gemeld aan de juiste agent. Dit wordt gedaan afhankelijk van het ticketvolume, seizoensgebonden werkbelasting, infrastructuurstoringen en resourceproblemen. De contractuele overeenkomst wordt gehandhaafd en problemen van klanten worden op tijd opgelost.

Optimalisatie van de werklast

Agents op de servicedesk besteden het grootste deel van hun tijd aan ticketclassificatie en toewijzing. KI-technologieën zorgen voor het identificeren van de juiste groep en de juiste agent. Het geeft het management ook advies over het aannemen van personeel op basis van de werklast en toekomstige resourceplanning.

KI-gereedheidsbeoordeling

Meld u aan voor meer verhalen over ITSM

Aanzienlijke kostenverlaging

Effectief kennisbeheer voorkomt eerstelijns en tweedelijns tickets. Hierdoor kunnen menselijke agents zich meer concentreren op complexe projecten, waardoor tijd en middelen worden bespaard.

Consistente ervaringen voor eindgebruikers

De interactie met de servicedesk wordt consistent voor eindgebruikers met behulp van chatbots en virtuele agents die een naadloze service-ervaring bieden.

Snellere ticketoplossing

Deze technologieën stellen agents in staat over de juiste middelen te beschikken, waarbij ze soms zelf tickets afhandelen, wat resulteert in een verkorting van de gemiddelde oplostijd.

Op inzichten gebaseerde besluitvorming

Gegevens kunnen worden omgezet in inzichten en dit kan door het management worden gebruikt om zinvolle zakelijke beslissingen te nemen.

Proactieve ITSM

KI & ML helpen bedrijven om proactief te zijn bij het identificeren van potentiële incidenten en het afwenden van triviale problemen, waardoor de klanttevredenheid verbetert