Ivanti Blog: Post di

Come l’AI agentica sta trasformando infrastruttura e operations

Thu, 11 Jun 2026 13:35:04 Z

I team di infrastruttura e operations (I&O) operano da tempo in un paradosso noto: più rapidamente cresce il business, maggiore è la pressione assorbita dall’I&O. Ogni nuovo deployment applicativo, ogni endpoint aggiunto e ogni workload cloud avviato generano maggiore complessità, più rischi e più ticket.

Le risposte tradizionali a questa pressione — più personale, più strumenti, più script, più API — hanno offerto, nella migliore delle ipotesi, un sollievo incrementale. Tuttavia, il problema strutturale di fondo, l’architettura sottostante delle operations reattive, è rimasto ostinatamente invariato. Fino a oggi.

L’AI agentica reinventa completamente questa architettura.

L’AI nell’IT e nelle operations (I&O) ha superato la fase di assistenza e suggerimento. Gli agenti autonomi in grado di ragionare, pianificare, eseguire e apprendere sono ormai operativi, non più solo voci nelle roadmap future. Le organizzazioni che stanno implementando intenzionalmente l’AI agentica stanno già ottenendo benefici significativi. Il nostro report di ricerca 2026 sulla maturità dell’AI ha rilevato che il 57% delle organizzazioni IT utilizza l’AI agentica per diversi workflow IT importanti, mentre il 17% vi fa affidamento per processi end-to-end estesi. Questa implementazione sta riducendo i tempi di risoluzione da ore a minuti e deviando migliaia di ticket manuali ogni trimestre.

Inoltre, l’89% delle organizzazioni che ha scalato l’AI a un livello ampio o business-critical ha dichiarato che l’AI aiuta spesso i team a rilevare i problemi prima ancora che gli utenti finali se ne accorgano, rispetto al 43% nella fase iniziale di sperimentazione. Questo cambiamento sta portando l’I&O da un approccio reattivo a uno proattivo e intelligente.

La domanda che rimane è con quale rapidità la tua organizzazione possa compiere la transizione verso l’implementazione dell’AI agentica nel proprio ambiente I&O su larga scala.

Scopri di più:Trasformare l’IT con l’AI agentica: l’alba di un servizio accelerato e autonomo

Perché abbiamo raggiunto il limite dell’automazione tradizionale

Per comprendere l’importanza dell’AI agentica, è utile valutare ciò che l’ha preceduta e perché non è mai stato sufficiente.

L’automazione tradizionale nell’I&O è stata estremamente preziosa. I runbook hanno codificato la conoscenza istituzionale. Gli script hanno standardizzato i processi ripetitivi. I bot di Robotic Process Automation (RPA) gestiscono workflow strutturati basati su regole. Questi strumenti hanno ridotto lo sforzo manuale ai margini e hanno consentito ai team di fare di più con lo stesso organico. Ma sono sempre stati fondamentalmente fragili: dipendenti da istruzioni esplicite, incapaci di adattarsi a situazioni nuove e impossibilitati ad agire senza un intervento umano alla guida.

Considera uno scenario classico: un deployment di patch non riesce su un sottoinsieme di endpoint alle 2 del mattino. Un’automazione basata su regole potrebbe registrare l’errore e creare un ticket. Uno script più complesso potrebbe tentare un nuovo tentativo. Ma nessuno dei due può diagnosticare se l’errore deriva da un’applicazione in conflitto, da un agente danneggiato, da un problema di segmentazione della rete o da una deriva nella configurazione delle policy. Nessuno dei due può adattare in tempo reale la propria strategia di risoluzione. Nessuno dei due può comunicare il contesto al service desk, aggiornare il CMDB o eseguire un’escalation intelligente in base alla criticità degli asset interessati. Un ingegnere umano viene chiamato in reperibilità. Il ciclo continua.

Questo è il limite dell’automazione tradizionale: esegue istruzioni, ma non pensa. Automatizza attività, ma non può orchestrare risultati. E, con l’aumento esponenziale della complessità degli ambienti infrastrutturali — tra architetture on-premise, multi-cloud, edge e ibride — il divario tra ciò che l’automazione basata su regole può gestire e ciò di cui i team I&O hanno bisogno si è trasformato in un abisso.

L’AI agentica è la risposta per colmare questo divario.

Cosa significa l’AI agentica per l’I&O

I sistemi di AI agentica possono definire obiettivi in modo indipendente, sviluppare piani per raggiungerli, intraprendere azioni multi-step su strumenti e sistemi, valutare i risultati e adattare il proprio approccio, il tutto senza richiedere l’intervento umano a ogni passaggio. A differenza di un chatbot che risponde a una domanda o di uno script che esegue un workflow predefinito, un sistema agentico è orientato agli obiettivi e adattivo. Opera lungo l’intero ciclo di vita di un’attività, dall’identificazione alla risoluzione.

Nel contesto I&O, questo significa che un agente autonomo può fare ciò che prima richiedeva un ingegnere qualificato oppure una catena complessa e fragile di script di automazione: correlare segnali provenienti da sistemi di monitoraggio eterogenei, identificare la causa principale di un incidente, eseguire la risoluzione appropriata, verificare che la correzione abbia funzionato, aggiornare i record pertinenti e chiudere il ciclo, il tutto nel tempo che una persona impiegherebbe ad aprire un ticket.

Il cambiamento non è solo operativo, ma anche filosofico. Passiamo da un modello in cui le persone avviano l’azione e l’automazione la esegue, a un modello in cui gli agenti intelligenti avviano, eseguono e verificano l’azione, mentre le persone garantiscono supervisione e governance. Per i leader I&O, non si tratta di una minaccia per il team. È il più grande moltiplicatore di capacità che il tuo team abbia mai avuto.

L’AI agentica abilita l’I&O su larga scala

La coda dei ticket del service desk è il sintomo più evidente di una funzione I&O sotto pressione. Reimpostazioni delle password, installazioni software, provisioning degli accessi, risoluzione dei problemi di connettività: queste richieste ad alto volume e bassa complessità consumano una quota enorme del tempo degli analisti e aumentano i costi operativi. Sono anche profondamente frustranti per i dipendenti che hanno bisogno di una risoluzione immediata, non dopo una finestra SLA di 48 ore.

Scopri di più:Da gestore di ticket a team leader: gestire una forza lavoro IT agentica

Eliminare il predominio della coda dei ticket

L’AI agentica elimina la coda come collo di bottiglia. Immagina di avere un agente AI conversazionale, come Ivanti Neurons AI Self Service Agent, che non si limita a recuperare una risposta da una knowledge base: convalida l’identità, verifica le policy di conformità, esegue il workflow di provisioning, conferma la modifica nel system of record e notifica il richiedente, tutto in pochi minuti. Il ticket non arriva mai a un analista umano. Il tempo dell’analista viene recuperato per attività che richiedono giudizio umano.

Ora immagina di dare a un analista più tempo per gestire attività complesse. Un collega digitale basato su AI agentica lavora al fianco di un agente umano per offrire insight proattivi, consigliare il modo migliore per risolvere il problema e automatizzare tramite azioni intelligenti.

Le organizzazioni che implementano l’AI agentica nel service desk segnalano costantemente riduzioni significative del volume dei ticket, spesso entro il primo anno di implementazione e con ulteriori incrementi man mano che il sistema matura e apprende. Questa non è automazione nel senso tradizionale. È orchestrazione intelligente su larga scala.

Risoluzione proattiva prima che gli utenti ne avvertano l’impatto

Gli incidenti più costosi nell’I&O sono quelli che si sarebbero potuti prevenire. Capacità disco non osservata finché non ha raggiunto il 100%. Scadenze dei certificati non monitorate finché i servizi non si sono interrotti. Vulnerabilità software non corrette finché non sono state sfruttate. Questi errori erano quasi sempre prevedibili a posteriori: i segnali c’erano. Il problema era che nessuno monitorava tutto, in ogni momento.

Autonomous Endpoint Management con AI agentica monitora continuamente la telemetria su endpoint, reti, applicazioni e infrastruttura cloud. Gli agenti rilevano anomalie, correlano segnali deboli e avviano la risoluzione prima che un problema si manifesti come interruzione o incidente di sicurezza. Un disco che si avvicina al limite di capacità viene ampliato. Un certificato in scadenza viene rinnovato. Un endpoint vulnerabile viene corretto con una patch durante la successiva finestra di manutenzione, prima che lo sfruttamento diventi un rischio.

Questo passaggio dal reattivo al proattivo è la capacità di maggior valore che l’AI agentica porta all’I&O. Non si limita a ridurre il costo degli incidenti: previene gli incidenti, i tempi di inattività, l’interruzione del business e il danno reputazionale che li accompagnano. Per i leader I&O, questo cambiamento ridefinisce il significato di successo operativo. Sposta la misurazione dal tempo medio di risoluzione, una metrica reattiva, al tempo medio di prevenzione: la frequenza con cui il tuo ambiente rileva e corregge prima che si verifichino impatti sul business.

Scalare senza aumentare l’organico

Gli ambienti IT aziendali crescono più rapidamente dei budget IT. Il rapporto tra endpoint e ingegneri continua ad aumentare. I workload cloud si moltiplicano. I requisiti di sicurezza si intensificano. In questo contesto, la leva tradizionale “assumere più persone” non è né finanziariamente sostenibile né operativamente sufficiente: il mercato dei talenti semplicemente non può fornire il volume di ingegneri qualificati richiesto.

L’AI agentica ridefinisce l’equazione della scalabilità. Un agente autonomo non ha orari di lavoro standard, limiti di capacità cognitiva o tempi di onboarding. Può gestire centinaia di attività simultanee su migliaia di endpoint senza degrado di prestazioni o qualità. Man mano che l’ambiente cresce, l’agente scala con esso: non in modo lineare, ma esponenziale. Un agente autonomo ben configurato può coprire il carico di lavoro precedentemente distribuito tra più analisti junior, liberando gli ingegneri senior affinché si concentrino su architettura, innovazione e iniziative strategiche invece che sulla risoluzione ordinaria.

Non si tratta di sostituire le persone. Si tratta di consentire loro di operare al livello che le loro competenze meritano.

Il system of record come fondamento del successo

Implementare efficacemente l’AI agentica richiede più di un motore AI capace. Richiede una base di dati affidabile e completa: tale base è il tuo system of record integrato nella piattaforma Ivanti Neurons, che contiene una fonte autorevole di dati, tra cui intelligence sui dispositivi, vulnerabilità ed esposizioni, inventario software e informazioni di gestione dei servizi. Un system of record che sa quali asset esistono, chi ne è il proprietario e se sono conformi.

Un system of record nel contesto I&O è la fonte autorevole di verità per il tuo ambiente IT: ogni asset hardware e software, ogni configurazione, ogni relazione, ogni policy, ogni modifica. È il livello di intelligence che consente a un agente autonomo di prendere decisioni con sicurezza. Senza di esso, un agente che opera nel tuo ambiente procede per tentativi. Con esso, ragiona a partire dai fatti.

Il più efficace system of record per l’AI agentica nell’I&O riunisce diversi elementi critici. I dati del Configuration Management Database (CMDB) devono essere accurati, aggiornati e arricchiti: non il repository obsoleto e aggiornato manualmente che la maggior parte delle organizzazioni ha ereditato, ma un record mantenuto dinamicamente del tuo ambiente reale. L’IT Asset Management (ITAM) consente di gestire gli asset dalla creazione alla dismissione e di garantire il mantenimento di una titolarità accurata.

I workflow di service management devono essere pienamente integrati, in modo che gli agenti possano creare, aggiornare e risolvere ticket come parte del loro flusso di esecuzione. I dati su identità e accesso devono essere accessibili, consentendo agli agenti di prendere decisioni conformi alle policy in materia di provisioning e diritti. Inoltre, i flussi di telemetria provenienti da strumenti di monitoraggio, vulnerabilità e prestazioni devono confluire in un contesto unificato che gli agenti possano interrogare in tempo reale.

Quando questi elementi sono presenti, gli agenti autonomi operano con precisione. Sanno quali asset sono critici e quali no. Sanno quali modifiche richiedono approvazione e quali rientrano nei confini di automazione definiti. Conoscono la storia di un asset — errori precedenti, patch in sospeso, software installato, vulnerabilità attive — e applicano quel contesto a ogni decisione.

Le organizzazioni che tentano di implementare l’AI agentica senza investire nel proprio system of record in genere riscontrano che i loro agenti producono risultati incoerenti o richiedono correzioni umane costanti. L’AI è intelligente solo quanto i dati a cui può accedere. Investire nella qualità e nell’integrazione dei dati non è un prerequisito che può essere rimandato: è il lavoro che determina se l’AI agentica offre valore trasformativo o un miglioramento marginale.

Valore per il business: oltre le metriche di efficienza

I benefici operativi dell’AI agentica nell’I&O sono convincenti di per sé. Tempi di risoluzione più rapidi. Volumi di ticket più bassi. Riduzione del tempo medio di rilevamento e risoluzione. Sono metriche che parlano ai leader I&O e giustificano l’investimento sulla base della pura efficienza dei costi.

Ma il valore per il business va ben oltre la dashboard del service desk.

Quando i team I&O vengono liberati dal lavoro reattivo e ripetitivo, reindirizzano la propria capacità verso iniziative che favoriscono la differenziazione competitiva: accelerare il deployment delle applicazioni, rafforzare la postura di sicurezza, abilitare programmi di trasformazione digitale e costruire l’infrastruttura resiliente e scalabile di cui il business ha bisogno per crescere. La funzione I&O evolve da centro di costo che assorbe il rumore operativo a facilitatore strategico che plasma i risultati di business.

L’esperienza dei dipendenti è una dimensione di questo valore spesso sottovalutata. Quando i dipendenti ricevono risposte istantanee e intelligenti alle loro richieste invece di attendere giorni in una coda di ticket, la loro produttività aumenta e la frustrazione verso l’IT diminuisce. In un mondo in cui l’esperienza dei dipendenti è un fattore di differenziazione competitiva per l’acquisizione e la fidelizzazione dei talenti, una funzione IT fluida e reattiva è un vero asset per il business.

L’AI agentica offre inoltre una riduzione significativa del rischio. In un ambiente in cui un singolo incidente ransomware può costare milioni in tempi di inattività e risoluzione, e in cui le sanzioni normative per la non conformità alla sicurezza aumentano, la gestione proattiva delle vulnerabilità e l’applicazione automatizzata delle policy forniscono una mitigazione del rischio quantificabile, rilevante ben oltre l’organizzazione IT, a livello di consiglio di amministrazione e nell’ufficio del CFO.

Infine, l’AI agentica accresce il proprio valore nel tempo. Ogni interazione, ogni risoluzione, ogni decisione di escalation genera dati che migliorano le prestazioni future dell’agente. A differenza dell’automazione statica, che si degrada con il cambiamento degli ambienti, i sistemi agentici si adattano e migliorano, offrendo rendimenti crescenti sull’investimento iniziale.

Il percorso da seguire

Infrastruttura e operations stanno attraversando una trasformazione cruciale. I sistemi che supervisioniamo oggi sono più complessi, distribuiti e vitali per il successo del business che mai nel panorama dell’IT aziendale. Le richieste sull’I&O sono ai massimi storici. Tuttavia, il modello operativo convenzionale, che si basa su interventi manuali reattivi e su un’automazione fragile guidata da regole, ha raggiunto il suo massimo potenziale.

L’AI agentica offre un modello fondamentalmente migliore: un modello in cui agenti intelligenti e autonomi gestiscono il lavoro ad alto volume, sensibile al tempo e sempre più complesso della gestione dell’infrastruttura, in modo continuo, accurato e su larga scala, mentre i tuoi ingegneri si concentrano sul lavoro strategico che rende la tua organizzazione più competitiva e resiliente.

Le organizzazioni che investono oggi in questa capacità non stanno semplicemente migliorando le proprie operations IT. Stanno costruendo una funzione I&O in grado di rispondere alle esigenze del prossimo decennio della tecnologia aziendale. Crediamo che questo sia lo standard a cui ogni leader I&O dovrebbe puntare e che l’AI agentica sia lo strumento più potente disponibile per arrivarci.

Scopri come le funzionalità di AI agentica di Ivanti aiutano i team I&O a trasformare le proprie operations in Affrontare il passaggio all’AI agentica nell’IT Service Management.

Trasforma l’IT con l’IA agentica: l’alba di un servizio accelerato e autonomo

Tue, 19 May 2026 14:49:37 Z

Il settore della gestione dei servizi IT (ITSM) si trova a un vero punto di svolta. Per decenni, i service desk hanno operato secondo un modello fondamentalmente reattivo: i dipendenti riscontrano problemi, aprono ticket e attendono che gli analisti li diagnostichino, li classifichino e li risolvano. L’automazione ha migliorato la produttività all’interno di quel modello, ma non ha mai messo in discussione il modello stesso.

Il punto di svolta: perché l’ITSM non sarà più lo stesso

L’IA agentica cambia completamente le regole del gioco. Invece di limitarsi ad accelerare la velocità con cui le persone elaborano le richieste, i sistemi agentici comprendono l’intento, raccolgono informazioni contestuali, scelgono un percorso d’azione, operano sui diversi strumenti aziendali e confermano i risultati senza attendere che una persona prema “approva” a ogni passaggio. Stiamo assistendo alla transizione dalla gestione dei servizi IT all’autonomia dei servizi IT, con implicazioni profonde per ogni CIO, CISO e leader IT.

I numeri confermano l’urgenza. Gartner prevede che, entro la fine del 2026, circa il 40% delle applicazioni aziendali integrerà agenti IA specifici per attività, rispetto a meno del 5% nel 2025. La ricerca Gartner prevede inoltre che il 70% delle aziende implementerà agenti IA agentici per gestire simultaneamente la propria infrastruttura IT entro il 2029, rispetto a meno del 5% di oggi.

Non si tratta di cambiamenti incrementali. Rappresentano una reinvenzione radicale del modo in cui le organizzazioni tecnologiche erogano, proteggono e ottimizzano i servizi.

Dai bot con script agli agenti autonomi: l’evoluzione dell’intelligenza nell’ITSM

Per capire dove sta andando il settore, è necessario comprendere da dove proviene. L’evoluzione dell’IA nell’ITSM segue un percorso chiaro, che si sposta dalla logica deterministica basata su script verso un ragionamento realmente autonomo.

Fase uno: automazione basata su regole

La prima ondata di automazione ITSM si basava su workflow con script: se un ticket corrispondeva a determinate parole chiave, veniva indirizzato a una coda predefinita; se un asset risultava non conforme, veniva avviato automaticamente uno script di remediation. Queste automazioni offrono guadagni di efficienza misurabili eliminando processi manuali costosi e rendendo le operazioni più conformi e sicure. Tuttavia, rimanevano rigide. Ogni nuova situazione richiedeva una nuova regola e il sistema non era mai in grado di gestire l’ambiguità o di apprendere dai propri risultati.

Fase due: gestione dei servizi assistita dall’IA

L’arrivo del machine learning e dell’IA generativa ha introdotto un livello più adattivo. L’IA ha iniziato a classificare automaticamente i ticket, riepilogare gli incident per gli analisti e generare articoli di knowledge base a partire dai dati storici di risoluzione. Circa il 40% delle organizzazioni ha ormai adottato l’IA per favorire una risoluzione dei ticket più efficiente.

Chatbot e assistenti virtuali hanno portato in azienda interfacce conversazionali di livello consumer, consentendo ai dipendenti di interagire con il supporto IT tramite linguaggio naturale anziché attraverso moduli strutturati. Queste capacità hanno rappresentato un passo avanti significativo, ma l’IA operava ancora principalmente come assistente. L’IA potenziava il processo decisionale umano, anziché sostituirlo.

Fase tre: IA agentica e workflow autonomi

È qui che si trova oggi il settore, sulla soglia di una terza fase, molto più trasformativa. I sistemi di IA agentica non attendono istruzioni. Osservano, ragionano, pianificano e agiscono.

In termini di ITSM, un sistema agentico può rilevare un’anomalia su un endpoint, correlarla a pattern di vulnerabilità noti, avviare una sequenza di ripristino, aggiornare il Configuration Management Database (CMDB) e chiudere il ticket risultante, il tutto prima che il dipendente interessato si accorga del problema. Gartner ha formalizzato questa traiettoria, prevedendo che entro il 2028 almeno il 15% delle decisioni lavorative quotidiane sarà preso autonomamente tramite IA agentica, rispetto allo 0% del 2024, e che il 33% delle applicazioni software aziendali includerà IA agentica entro lo stesso anno.

La distinzione cruciale è l’agentività. Gli strumenti di IA precedenti rispondevano ai prompt. I sistemi agentici perseguono obiettivi. Mantengono memoria tra le interazioni, ragionano sul percorso migliore per raggiungere un risultato ed eseguono workflow in più passaggi su sistemi aziendali integrati. È il salto architetturale che trasforma l’ITSM da una disciplina incentrata sull’elaborazione delle richieste a una disciplina incentrata sull’erogazione di risultati.

L’anatomia dell’ITSM agentico: intelligenza basata su persona e su attività

Con la maturazione dell’IA agentica, la sua applicazione nell’ITSM si sta consolidando attorno a due architetture complementari: agenti basati su persona e agenti basati su attività. Insieme, formano ciò che molti osservatori del settore definiscono la “porta d’ingresso conversazionale” all’IT: un’interfaccia unificata e intelligente che sostituisce portali, moduli e alberi telefonici frammentati con interazioni naturali e adattive.

Agenti basati su persona

Gli agenti basati su persona sono progettati intorno alle esigenze di specifici ruoli utente. Un agente self-service, ad esempio, funge da primo punto di contatto per i dipendenti. Invece di obbligare gli utenti a navigare in un catalogo dei servizi e compilare moduli strutturati, un agente self-service conversazionale utilizza la comprensione adattiva dell’intento e la raccolta guidata dei dati per tradurre una richiesta in linguaggio naturale in un ticket completamente strutturato e attivabile. Il risultato è una drastica riduzione degli attriti per i dipendenti e un significativo miglioramento della qualità dei dati per i team di servizio. L’impatto di questo approccio è considerevole: le organizzazioni che implementano agenti di supporto virtuale basati sull’IA hanno registrato riduzioni del volume delle chiamate dal 50% al 70%, insieme a tassi di adozione da parte dei dipendenti compresi tra l’80% e l’85%.

Agenti per il service desk

Al contrario, un agente per il service desk potenzia l’analista in tempo reale. Fornisce indicazioni consapevoli del contesto durante la gestione dei ticket, accelera triage e classificazione e offre coaching in tempo reale, portando gli analisti meno esperti al livello di competenza dei professionisti più navigati.

La sintesi degli incident guidata dall’IA fa risparmiare agli analisti molto tempo, condensando automaticamente cronologie complesse dei ticket in brief operativi. L’analista rimane nel ciclo, ma il ciclo è più stretto, più rapido e più informato.

Agenti basati su attività

Gli agenti basati su attività gestiscono funzioni operative discrete, come la ricerca di conoscenza, la creazione di incident, l’evasione delle richieste di servizio, la sintesi e le domande e risposte. Questi agenti operano all’interno di un framework agentico che include definizione degli obiettivi, modellazione dell’ambiente, memoria, ragionamento ed esecuzione delle azioni. Gli standard di interoperabilità che stanno emergendo intorno alla comunicazione Agent-to-Agent (A2A) e al Model Context Protocol (MCP) sono particolarmente significativi. Segnalano un settore che si muove verso ecosistemi multi-agente, in cui agenti specializzati collaborano per risolvere problemi complessi e trasversali tra domini: ciò che alcuni analisti definiscono “squadre di agenti”.

La roadmap di Gartner conferma questa traiettoria. Entro il 2027, si prevede che un terzo delle implementazioni di IA agentica combinerà agenti con competenze diverse per gestire attività complesse all’interno di ambienti applicativi e dati. L’implicazione per l’ITSM è chiara: il service desk del futuro non è un singolo sistema monolitico, ma un insieme orchestrato di agenti specializzati, ciascuno dei quali contribuisce con un’intelligenza specifica di dominio a un’esperienza di servizio unificata.

Self-healing, self-securing, self-service: i 3 pilastri dell’IT autonomo

La promessa strategica dell’IA agentica nell’ITSM poggia su tre capacità interconnesse che, considerate insieme, definiscono come si presenta nella pratica un’erogazione dei servizi realmente autonoma.

Self-healing

Il self-healing rappresenta il distacco più evidente dal supporto reattivo tradizionale. Grazie al rilevamento delle anomalie e alla diagnosi automatizzata, le piattaforme moderne possono identificare problemi di endpoint e sicurezza prima che incidano sugli utenti. I bot basati sul cloud e alimentati dall’iperautomazione non si limitano ad avvisare il personale IT dei problemi: risolvono attivamente criticità precedentemente non segnalate o ignorate, accelerando in modo proattivo il rilevamento, risolvendo automaticamente gli incident e liberando l’IT perché possa concentrarsi sull’innovazione. La traiettoria del settore è inequivocabile. Con la maturazione delle capacità di self-healing delle organizzazioni, il volume di ticket gestiti da persone diminuirà costantemente e il ruolo del service desk si sposterà dalla risoluzione alla governance e al miglioramento continuo.

Self-securing

Il self-securing affronta la realtà per cui cybersecurity e operation IT non possono più operare in silos. La visibilità guidata dall’IA su dispositivi, strutture organizzative ed esperienze digitali rafforza la postura di sicurezza identificando proattivamente potenziali vulnerabilità in base ai trend sociali e al punteggio di vulnerabilità.

Mantenere un inventario software costantemente riconciliato aiuta a identificare le esposizioni prima che diventino opportunità di violazione. La convergenza tra ITSM e security operations sta accelerando, poiché l’IA agentica fornisce il tessuto connettivo tra rilevamento delle minacce, gestione delle vulnerabilità e workflow di remediation.

Le organizzazioni che unificano IT e sicurezza attraverso una piattaforma guidata dall’IA sono posizionate per offrire ciò che il settore descrive sempre più spesso come “sicurezza invisibile ma inevitabile”: una protezione che opera in modo continuo senza creare attriti per gli utenti finali.

Il self-service viene ripensato dalle fondamenta. I portali self-service tradizionali soffrivano di scarsa adozione perché imponevano all’utente la logica del sistema, invece di adattarsi al suo intento. L’IA conversazionale inverte questa dinamica.

I dipendenti interagiscono tramite linguaggio naturale e il sistema gestisce dietro le quinte la complessità di routing, classificazione ed evasione. Gli assistenti virtuali basati sull’IA offrono esperienze eccellenti aumentando produttività e soddisfazione, portando nel luogo di lavoro la semplicità degli assistenti virtuali consumer e al tempo stesso massimizzando l’adozione e riducendo i volumi di chiamate. Guardando al futuro, il self-service evolverà ulteriormente man mano che l’automazione vocale, le interfacce mobile-first e le notifiche proattive creeranno un’esperienza di supporto omnicanale che raggiunge i dipendenti ovunque lavorino: alla scrivania, in reparto produttivo o in movimento.

Le implicazioni strategiche: cosa significa per la leadership IT

L’ascesa dell’IA agentica nell’ITSM comporta implicazioni che vanno ben oltre il service desk. Per CIO e leader IT, diversi temi strategici richiedono attenzione.

Il passaggio da centro di costo a centro di valore

Quando gli incident di routine si risolvono da soli e l’IA gestisce il triage di primo livello, il service desk non è più definito dal volume di ticket e dal tempo medio di gestione. Al contrario, i team IT sono liberi di concentrarsi su iniziative strategiche: trasformazione digitale, innovazione dell’esperienza dei dipendenti e automazione dei processi aziendali. La domanda per i leader IT non è più “Come gestiamo più ticket più rapidamente?”, ma “Come riallochiamo la capacità che il servizio autonomo crea?”

L’imperativo di governance e fiducia

La stessa ricerca Gartner che prevede una crescita esplosiva dell’IA agentica lancia anche un avvertimento: oltre il 40% dei progetti di IA agentica potrebbe essere annullato entro la fine del 2027 se costi, chiarezza del valore o controlli del rischio si rivelassero inadeguati. Le implementazioni di successo richiederanno compliance integrata, regole di visibilità e aderenza alle policy fin dal primo giorno. La governance dell’IA non è un problema da aggiungere in seguito: è un requisito di progettazione fondamentale. Le organizzazioni che integrano guardrail, workflow di approvazione e verificabilità nelle proprie architetture agentiche realizzeranno valore sostenibile; quelle che considerano la governance un aspetto secondario andranno incontro a costosi passi indietro.

La convergenza tra operation IT e sicurezza

I silos di dati tra i team IT e sicurezza hanno indebolito a lungo la resilienza organizzativa. Le piattaforme di IA agentica che unificano gestione dei servizi, gestione degli endpoint ed exposure management creano un sistema di riferimento, abilitando una risposta coordinata e intelligente in domini tradizionalmente separati. Questa convergenza non è solo una questione tecnologica: richiede allineamento organizzativo, metriche condivise e un impegno culturale ad abbattere le barriere funzionali.

L’esperienza dei dipendenti come vantaggio competitivo

La capacità di misurare e quantificare l’esperienza digitale dei dipendenti, su dispositivi, gestione dei servizi, sicurezza e applicazioni, tramite analisi del sentiment guidata dall’IA trasforma l’esperienza dei dipendenti da aspirazione astratta a disciplina basata sui dati. Le organizzazioni che offrono esperienze IT fluide e di livello consumer attireranno e tratterranno i talenti in modo più efficace rispetto a quelle che considerano il supporto IT una funzione di back-office. Il punteggio Digital Employee Experience (DEX) sta emergendo come KPI critico, offrendo agli analisti del service desk la visibilità necessaria per fornire supporto personalizzato ed empatico su larga scala.

Enterprise service management oltre l’IT

Forse l’implicazione più sottovalutata dell’IA agentica è il suo potenziale di estendere l’erogazione intelligente dei servizi oltre l’IT, verso HR, facility, finance e altri dipartimenti aziendali. Quando la piattaforma sottostante supporta no-code, progettazione dei workflow e integrazioni preconfigurate con sistemi esterni, i modelli comprovati nella gestione dei servizi IT diventano template per una trasformazione a livello enterprise. I dipartimenti aziendali che dipendono ancora da e-mail ad hoc, fogli di calcolo datati o documenti cartacei possono trarre enormi benefici dalle stesse capacità agentiche che stanno rimodellando l’IT.

L’imperativo del servizio autonomo

La trasformazione della gestione dei servizi IT attraverso l’IA agentica non è una possibilità lontana: è una realtà attiva e in accelerazione. Le organizzazioni che prospereranno saranno quelle che riconosceranno questo cambiamento per ciò che è: non solo un aggiornamento tecnologico, ma una reinvenzione fondamentale del modo in cui i servizi vengono progettati, erogati e vissuti in tutta l’azienda.

Il ruolo umano cambierà, non scomparirà. L’IA agentica non eliminerà i professionisti IT: li valorizzerà. Gli analisti passeranno da elaboratori di ticket a supervisori dell’IA, architetti della governance e designer dell’esperienza. I professionisti IT più preziosi del prossimo decennio saranno quelli capaci di progettare, addestrare e governare sistemi autonomi, anziché gestirli manualmente.

Il percorso da seguire richiede una strategia lucida. Iniziate dalle basi dell’automazione: workflow intelligenti, classificazione assistita dall’IA e interfacce self-service che riducono gli attriti e migliorano la qualità dei dati. Evolvete verso capacità autonome: endpoint self-healing, ambienti self-securing e agenti conversazionali che risolvono i problemi end-to-end. E investite nella governance, nella cultura e nello sviluppo dei talenti che sosterranno operation autonome su scala enterprise.

La domanda per i leader IT non è più se l’IA agentica rimodellerà la gestione dei servizi. La domanda è quanto rapidamente e con quanta strategia la vostra organizzazione riuscirà a renderla operativa. L’era del servizio autonomo è iniziata e il vantaggio competitivo appartiene a chi si muove con decisione, non a chi attende una certezza che non arriverà mai.

L’ascesa degli accordi sul livello di esperienza (XLA) nella pratica: un approfondimento sulla trasformazione ITSM

Fri, 21 Nov 2025 15:17:59 Z

Per decenni, la spina dorsale dell’IT Service Management (ITSM) è stata rappresentata dagli accordi sul livello di servizio (SLA). Pur essendo efficaci per monitorare gli aspetti operativi dell’erogazione IT, gli SLA hanno un punto cieco fondamentale: dicono poco su come gli utenti vivono realmente le loro esperienze IT.

È qui che gli accordi sul livello di esperienza (XLA) e la Digital Employee Experience (DEX) completano il quadro. Offrono un nuovo paradigma che sta rapidamente guadagnando terreno e promette di trasformare l’ITSM concentrandosi sull’esperienza umana dietro i numeri.

Ma cosa sono esattamente gli XLA e in che modo differiscono dagli SLA tradizionali? Inoltre, in che modo la Digital Employee Experience contribuisce al successo degli XLA?

Cosa sono gli XLA?

Gli accordi sul livello di esperienza sono un insieme di metriche e impegni pensati per garantire che l’esperienza dell’utente finale sia costantemente positiva e soddisfi (o superi) le aspettative.

Sebbene sia opportuno utilizzare gli XLA e gli SLA tradizionali in modo complementare, questi ultimi si concentrano sulle prestazioni tecniche e sui tempi di disponibilità. Gli XLA danno priorità all’esperienza complessiva dell’utente, includendo fattori come facilità d’uso, reattività e soddisfazione emotiva.

Concentrandosi sul punto di vista dell’utente, gli XLA aiutano le organizzazioni ad allineare i propri servizi alle esigenze degli utenti, favorendo soddisfazione e fidelizzazione.

Capire come SLA, XLA e DEX lavorano insieme

XLA, SLA e DEX lavorano in sinergia per offrire una visione a 360 gradi delle metriche tecniche e di esperienza utente.

	Descrizione	Metriche di esempio
Accordi sul livello di servizio (SLA)	Un accordo contrattuale tra fornitori di servizi e clienti che definisce la qualità, la disponibilità e la reattività del servizio attese. Gli SLA si concentrano sulle metriche tecniche.	Disponibilità operativa. Tempi di risposta. Tassi di risoluzione. Ecc.
Accordi sul livello di esperienza (XLA)	Un accordo contrattuale tra fornitori e clienti che si concentra sull’esperienza dell’utente finale, misurando la qualità del servizio dal punto di vista dell’utente. Gli XLA includono non solo le prestazioni tecniche, ma anche fattori come usabilità, accessibilità e soddisfazione complessiva.	Punteggio di soddisfazione dell’utente finale. Net Promoter Score (NPS). Punteggio dell’esperienza digitale (DEX).

A differenza di SLA e XLA, la Digital Employee Experience (DEX) non è un altro tipo di accordo. La DEX si riferisce alla qualità delle esperienze digitali che i dipendenti vivono mentre svolgono le proprie mansioni. Comprende la tecnologia, gli strumenti e gli ambienti digitali con cui interagiscono ogni giorno.

Sulla base delle loro esperienze con questi strumenti e ambienti, viene creato un punteggio DEX (misurato nell’ambito dell’XLA). Una DEX positiva è fondamentale per la produttività, il coinvolgimento e la soddisfazione lavorativa complessiva dei dipendenti.

Come la DEX abilita XLA di successo

Le analisi dell’esperienza digitale sono una metrica importante per il successo degli XLA. Garantendo ai dipendenti un’esperienza digitale positiva, le organizzazioni possono:

Migliorare la produttività — Quando i dipendenti possono lavorare in modo efficiente ed efficace, hanno maggiori probabilità di offrire un servizio eccellente ai clienti.
Migliorare l’esperienza del cliente — Una DEX positiva si traduce spesso in una migliore esperienza del cliente, perché i dipendenti sono meglio preparati a soddisfare le esigenze dei clienti.
Generare risultati di business — Concentrandosi sulla DEX, le organizzazioni possono generare risultati di business, come aumento dei ricavi, riduzione dei costi e maggiore competitività.

Best practice per implementare gli XLA

Implementare gli XLA richiede un approccio attento e strategico per garantire non solo una misurazione efficace della soddisfazione degli utenti, ma anche miglioramenti significativi nell’erogazione dei servizi.

Seguendo le best practice riportate di seguito, le organizzazioni possono integrare con successo gli XLA nelle proprie attività e promuovere una cultura incentrata su esperienze utente positive.

Definire metriche chiare per l’esperienza utente: Identifica le metriche chiave che utilizzerai per misurare l’esperienza utente. Dovrebbero essere specifiche, misurabili e allineate agli obiettivi aziendali.
Sfruttare la tecnologia: Utilizza analytics avanzati, IA e machine learning per raccogliere e analizzare i dati degli utenti. Questi strumenti possono aiutare a individuare tendenze e aree di miglioramento. Gli strumenti DEX consentono di raccogliere e misurare l’esperienza IT su dispositivi, utenti e organizzazione.
Coinvolgere gli utenti: Raccogli regolarmente feedback dagli utenti tramite sondaggi, moduli di feedback e test. Questo offre insight preziosi sulle loro esigenze e preferenze. Assicurati che i sondaggi utilizzino l’IA per identificare ed evidenziare il sentiment.
Formare e responsabilizzare i team IT: Forma i tuoi team IT sui principi dell’esperienza utente e offri loro l’autonomia necessaria per prendere decisioni che migliorino tale esperienza.
Miglioramento continuo: Considera gli XLA come un documento vivo. Rivedilo regolarmente e aggiornalo in base al feedback degli utenti e all’evoluzione delle esigenze aziendali.

Sfide e lezioni apprese

Implementare gli XLA non significa solo introdurre nuovi strumenti: è un cambiamento di mentalità e di cultura. Tra gli ostacoli più comuni rientrano:

Definire l’esperienza — Che cosa si intende per “buona” esperienza? Può essere soggettivo e variare a seconda dei ruoli.
Adozione culturale — Gli XLA richiedono il supporto della leadership e l’adesione dei team IT in prima linea.
Miglioramento continuo — Gli XLA non sono statici. Richiedono revisioni e ricalibrazioni regolari man mano che le esigenze degli utenti evolvono.
Oltre i sondaggi — I sondaggi sono solo uno dei metodi di misurazione. Assicurati che gli strumenti DEX siano abilitati a rilevare metriche tecnologiche reali.

Le organizzazioni che guidano l’adozione degli XLA investono in cicli di feedback regolari, co-progettano gli obiettivi con le unità di business e collegano direttamente i risultati dell’esperienza alle valutazioni delle prestazioni ITSM.

Il futuro: perché gli XLA sono importanti

Nella pratica, XLA e DEX sono molto più che parole di tendenza: rappresentano la prossima evoluzione della gestione dei servizi. Man mano che la tecnologia diventa sempre più intrecciata al successo aziendale, l’esperienza diventa il prodotto. I team IT abilitati dagli XLA superano la logica del semplice “mantenere tutto operativo” per favorire il coinvolgimento dei dipendenti, la fidelizzazione dei clienti e la differenziazione strategica.

Per qualsiasi organizzazione focalizzata sulla trasformazione ITSM, adottare gli XLA significa ascoltare con maggiore attenzione, agire più rapidamente e ripensare in modo più ampio il vero scopo della tecnologia: consentire alle persone di dare il meglio nel proprio lavoro.

Leggi il Digital Experience Report per capire in che modo la DEX influisce su produttività, soddisfazione e retention.

Gestione della conoscenza con IA: come usare l'IA generativa per le basi di conoscenza

Mon, 10 Jun 2024 20:33:57 Z

L'interesse per l'IA generativa è cresciuto vertiginosamente dopo il rilascio di strumenti come ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot e altri. Insieme all'entusiasmo emergono preoccupazioni relative a privacy, informazioni personali identificabili (PII), sicurezza e accuratezza.

Le organizzazioni procedono con cautela nell'adozione degli strumenti di IA generativa, pur considerandoli un elemento di svolta. Molte cercano il “punto di equilibrio” ideale: abilitare subito i benefici, individuando al contempo utilizzi futuri più strategici, il tutto senza compromettere la sicurezza.

Un'area in cui i vantaggi possono essere immediati è la gestione della conoscenza, che tradizionalmente rappresenta una sfida per molte organizzazioni. Tuttavia, la gestione della conoscenza basata sull'IA può offrire vantaggi significativi, soprattutto per i team IT impegnati nella manutenzione manuale delle basi di conoscenza.

Come si integrano IA generativa e gestione della conoscenza

L'IA generativa indica un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare nuovi contenuti, come immagini, video, testi o musica, sulla base di dati esistenti. Utilizza algoritmi di machine learning per analizzare e apprendere da grandi set di dati, quindi sfrutta queste informazioni per generare nuovi contenuti.

La gestione della conoscenza è il processo di acquisizione, organizzazione e condivisione della conoscenza all'interno di un'organizzazione. Prevede la raccolta di informazioni da varie fonti, la loro archiviazione in un database centralizzato e la possibilità per i dipendenti di accedervi facilmente quando necessario.

Molte organizzazioni svolgono la gestione della conoscenza manualmente, con il risultato di contenuti obsoleti o scritti in modo non ottimale. Automatizzando i processi di gestione della conoscenza, l'IA generativa può migliorarne efficienza ed efficacia.

Vantaggi della gestione della conoscenza con IA generativa

Ecco alcuni modi specifici in cui l'IA generativa può raggiungere questi obiettivi:

Automatizzare la creazione di articoli della knowledge base

L'IA generativa può redigere automaticamente articoli della knowledge base a partire da fonti di dati esistenti, come documentazione di prodotto, ticket di assistenza clienti e materiali di formazione dei dipendenti. Questo libera i professionisti IT, consentendo loro di dedicarsi ad attività più strategiche, come sviluppare nuove iniziative di gestione della conoscenza e migliorare gli articoli esistenti.

Poiché il 56% dei professionisti IT afferma che il volume dei ticket dell'helpdesk è in aumento e il 78% attribuisce questa crescita al lavoro ibrido/da remoto, migliorare una base di conoscenza può consentire una risoluzione dei problemi più rapida ed efficace e liberare i team affinché possano dedicarsi ad attività più strategiche.

Creare contenuti più personalizzati e coinvolgenti

L'IA generativa può personalizzare i contenuti per ciascun utente, migliorandone l'esperienza. Gli articoli della knowledge base, in particolare per le risorse umane, possono essere personalizzati per area geografica o lingua. La possibilità di generare contenuti specifici per una determinata employee persona migliorerà l'utilizzo e l'esperienza del dipendente.

Migliorare la qualità della conoscenza

L'IA generativa può individuare e correggere errori, aggiungere contesto e informazioni supplementari agli articoli della knowledge base e archiviare le informazioni obsolete. In questo modo, i dipendenti accederanno solo a informazioni accurate e aggiornate.

Generare nuove idee e insight

L'IA generativa può combinare la conoscenza esistente in modi nuovi. Ad esempio, HR, Facilities e IT potrebbero avere tutti articoli sull'onboarding e sull'offboarding dei dipendenti. L'IA generativa può utilizzarli per produrre un articolo della knowledge base unificato che copra tutti e tre i reparti, evitando al dipendente di dover cercare tra più articoli.

Risolvere i problemi più rapidamente

L'IA generativa può risolvere rapidamente i problemi identificando pattern nei dati che aiutano a migliorare il processo decisionale e le prestazioni. Ad esempio, potrebbe esaminare gli incidenti IT in un determinato periodo e individuare una risoluzione comune per problemi simili. Può quindi generare un articolo della knowledge base per gli operatori del service desk su come accelerare le risoluzioni, oppure per i dipendenti su come farlo tramite self-service.

Migliorare l'accuratezza della ricerca

L'IA generativa può migliorare l'accuratezza della ricerca personalizzando la distribuzione della conoscenza in base alle esigenze e alle preferenze di ciascun dipendente. Poiché un lavoratore medio dedica 3,6 ore al giorno alla ricerca di informazioni, qualsiasi risparmio di tempo in quest'area rappresenta un vantaggio che migliora la sua esperienza digitale.

Potenziare l'automazione

L'IA generativa può aiutare ad automatizzare le attività di routine, anche quelle non direttamente correlate alla creazione di articoli di gestione della conoscenza. L'aumento continuo dei carichi di lavoro è il motivo per cui il 92% dei professionisti IT considera l'automazione “necessaria” o “molto necessaria”; individuare nuovi modi per semplificare i processi può quindi liberarli dalle attività di routine, permettendo loro di occuparsi di altri lavori e al contempo ridurre i costi.

Svantaggi della gestione della conoscenza con IA generativa

L'IA generativa per la gestione della conoscenza ha il potenziale per rivoluzionare molti settori e ambiti, ma non è priva di criticità che è importante affrontare in fase di implementazione.

Sicurezza e privacy

I sistemi di gestione della conoscenza basati sull'IA potrebbero contenere informazioni sensibili o riservate, quindi è fondamentale garantire che siano protetti dalle minacce informatiche. Inoltre, possono sorgere preoccupazioni in materia di privacy se l'IA genera contenuti utilizzando informazioni personali o identificative.

Qualità e accuratezza

Sebbene i modelli di IA generativa possano produrre output notevoli, qualità e accuratezza possono variare molto a seconda della qualità dei dati di input e della complessità dell'attività.

Rischio di disinformazione

L'IA generativa può potenzialmente produrre informazioni errate o fuorvianti, con conseguenze gravi per l'IT, ad esempio introducendo malware o consigliando in modo errato di disattivare funzionalità utilizzate per proteggere l'ambiente IT da attori malevoli. Supponiamo che un utente stia cercando di installare un driver della stampante e chieda aiuto all'IA. Tra le sue istruzioni, l'IA potrebbe indicare all'utente di disabilitare il software antivirus o un firewall, creando una finestra di opportunità per l'installazione di malware.

Dipendenza dai contenuti generati dall'IA

Le aziende che fanno eccessivo affidamento su questi contenuti potrebbero non dare priorità ai contenuti generati da persone o alle competenze di pensiero critico, con una potenziale perdita di competenze. La supervisione umana resta essenziale per convalidare e approvare gli output generati dall'IA.

Bias nei dati

I modelli di IA generativa possono riflettere involontariamente i bias presenti nei dati di training, producendo risultati distorti o inaccurati. Questo può rappresentare un problema nella gestione della conoscenza, dove l'accuratezza è cruciale. Se un modello di gestione della conoscenza basato sull'IA viene addestrato su dati provenienti prevalentemente dagli Stati Uniti, ad esempio, potrebbe generare output meno rilevanti per persone in altri Paesi.

Considerazioni etiche

Tra queste rientrano i potenziali bias nei dati di training della gestione della conoscenza con IA, che possono perpetuare disuguaglianze esistenti.

Scarica il report interattivo: AITSM: come l'IA sta ridefinendo l'automazione del service desk IT

Far funzionare la gestione della conoscenza con IA

Nonostante le preoccupazioni, la gestione della conoscenza con IA generativa può essere uno strumento potente. Valutando attentamente i potenziali svantaggi e adottando misure per mitigarli, le organizzazioni possono utilizzare efficacemente l'IA generativa nella gestione della conoscenza.

Ecco cinque aspetti da considerare quando si implementa la gestione della conoscenza con IA:

Identificare i tipi di dati utilizzati per addestrare il modello di IA generativa: identificare i tipi di dati contribuirà a garantire che i dati utilizzati siano accurati e affidabili. Userete articoli della knowledge base esistenti, dati sugli incidenti, dati sui problemi o una combinazione di tipi di dati?

Garantire che i dati identificati siano accurati, completi e aggiornati: l'IA generativa è valida solo quanto i dati su cui viene addestrata; il principio “garbage in, garbage out” è ancora valido.

Monitorare l'output del modello di gestione della conoscenza con IA generativa: verificate la presenza di bias e disinformazione, nonché completezza e accuratezza, per assicurarvi che le informazioni generate siano affidabili.

Sviluppare policy e procedure per gestire i rischi: questo è fondamentale per affrontare aspetti come sicurezza dei dati, privacy e considerazioni etiche nell'utilizzo dell'IA generativa per la gestione della conoscenza.

Introdurre un processo di approvazione: revisione e autorizzazione devono avvenire prima che qualsiasi output generato venga condiviso pubblicamente.

Consigli per implementare la gestione della conoscenza con IA generativa

Non c'è dubbio che la gestione della conoscenza con IA generativa possa essere uno strumento prezioso, né che ci sia ancora molto da imparare sui suoi benefici e sulle possibili criticità.

Un'organizzazione deve valutare i potenziali impatti e scegliere una soluzione di gestione della conoscenza con IA che soddisfi le sue esigenze specifiche in termini di privacy, accuratezza e sicurezza.

Detto questo, ci sono alcune altre best practice che possono favorire un'adozione di successo:

Partire in piccolo e scalare: è consigliabile iniziare con un piccolo progetto pilota di gestione della conoscenza con IA generativa, quindi scalare man mano che si acquisisce esperienza.

Ottenere il consenso degli stakeholder: è importante ottenere il consenso degli stakeholder prima di implementare l'IA generativa, per assicurare che venga utilizzata in modo efficace e che i suoi output siano considerati affidabili.

Migliorare continuamente il modello: è essenziale migliorare continuamente il modello di gestione della conoscenza con IA, riaddestrandolo su nuovi dati e affrontando eventuali problemi che potrebbero emergere.

Come semplificare le integrazioni ITSM con iPaaS

Thu, 29 Feb 2024 18:03:46 Z

L'integrazione è un aspetto fondamentale della moderna gestione dei servizi IT. Collegando la propria piattaforma ITSM ad applicazioni esterne, le aziende possono semplificare le operazioni IT, migliorare efficienza e flessibilità e offrire un servizio clienti migliore. L'integrazione in tempo reale consente alle aziende di adattarsi rapidamente ai cambiamenti e di garantire che i servizi IT siano allineati ai requisiti aziendali.

Tuttavia, l'integrazione ITSM può essere complessa e difficile. I metodi di integrazione tradizionali spesso richiedono attività di sviluppo e integrazione personalizzate, che possono essere costose e richiedere molto tempo. iPaaS offre una soluzione a queste sfide e rende l'integrazione ITSM più gestibile.

Che cos'è iPaaS?

iPaaS è l'acronimo di Integration Platform as a Service. È un servizio basato su cloud che offre un insieme di strumenti e servizi pensati per semplificare la connessione tra applicazioni e l'automazione dei workflow. iPaaS può essere utilizzato per integrare strumenti e applicazioni ITSM con altri sistemi aziendali, come CRM, ERP e sistemi HR. Questo può contribuire a migliorare l'efficienza, ridurre i costi e migliorare il servizio clienti.

iPaaS funziona offrendo una piattaforma centrale che consente alle aziende di connettere applicazioni e automatizzare i workflow. Questa piattaforma offre diverse funzionalità e servizi che semplificano l'integrazione delle applicazioni, tra cui:

Connettori predefiniti: le piattaforme iPaaS offrono una libreria di connettori predefiniti che semplificano il processo di connessione alle applicazioni di uso comune. Questi connettori sono progettati per applicazioni come Salesforce, Oracle, SAP e Workday.
Trasformazione dei dati: le piattaforme iPaaS sono essenziali per convertire i dati tra diverse applicazioni, così da mantenere coerenza e accuratezza durante l'integrazione tra più sistemi.
Automazione dei workflow: le piattaforme iPaaS possono automatizzare i workflow tra applicazioni, migliorando l'efficienza e riducendo la necessità di interventi manuali.

Come iPaaS semplifica l'integrazione ITSM

iPaaS semplifica l'integrazione ITSM offrendo una piattaforma centralizzata con connettori e modelli integrati, eliminando la necessità di complesse connessioni point-to-point. In questo modo è possibile risparmiare tempo e impegno quando si connettono più sistemi, senza richiedere competenze avanzate di coding o conoscenze tecniche specialistiche.

Con iPaaS, i dati possono essere sincronizzati in tempo reale tra gli strumenti ITSM e altri sistemi aziendali. Questo assicura che tutti i sistemi dispongano delle informazioni più aggiornate. L'integrazione in tempo reale migliora l'accuratezza e l'efficienza dei processi ITSM, consentendo alle aziende di gestire in modo rapido ed efficace le richieste e i problemi dei clienti.

Inoltre, iPaaS offre scalabilità e flessibilità per le integrazioni ITSM. Man mano che le aziende crescono e le loro esigenze IT cambiano, possono aggiungere o rimuovere facilmente strumenti e applicazioni ITSM senza interrompere le integrazioni esistenti. Questo consente alle aziende di adattare le integrazioni ITSM in base alle necessità, mantenendo processi efficienti.

Casi d'uso comuni di iPaaS nell'ITSM

Tra i casi d'uso comuni incentrati sull'integrazione che si prestano bene all'impiego di iPaaS nell'ITSM rientrano:

eBonding/inoltro dei ticket: facilita l'integrazione bidirezionale con altri sistemi ITSM o di ticketing, sia interni sia esterni. È una prassi comune per i provider di servizi che devono poter integrare direttamente la propria piattaforma di service management con la piattaforma di un cliente. In genere comporta l'integrazione bidirezionale degli incident, ma può includere anche modifiche e asset/CI, in base all'accordo tra cliente e provider di servizi. Di norma, questo tipo di integrazione avviene tra Ivanti Neurons for ITSM e ServiceNow o BMC Helix.
Procurement: per ottimizzare le richieste di servizio, l'erogazione dei servizi e i workflow del ciclo di vita degli asset, potrebbe essere necessario integrarsi con un sistema di procurement come SAP o con una soluzione simile. Inoltre, l'integrazione con provider esterni come Dell o CDW può agevolare le richieste di approvvigionamento ai fornitori.
Onboarding: quando un nuovo dipendente entra in azienda, è importante coinvolgere non solo l'HR, ma anche l'IT, il payroll, le facility e qualsiasi altro reparto necessario. L'automazione consente di semplificare il processo di onboarding in tutte queste aree, indipendentemente dalle applicazioni specifiche utilizzate (come Workday, SAP, Ivanti Neurons for ITSM o ADP). Questo permette un'integrazione fluida e la gestione di tutte le attività necessarie.
DevOps: semplificare i processi di sviluppo è fondamentale per il successo del processo DevOps/DevSecOps. L'automazione è essenziale per ottenere un processo snello ed efficiente lungo tutto il ciclo di sviluppo applicativo (utilizzando strumenti come Jira e Azure DevOps), deployment (con GitHub e Jenkins), operations (utilizzando l'ITSM) e sicurezza (con strumenti come ASOC e BlackDuck).
Comunicazione/collaborazione: molte organizzazioni utilizzano diversi strumenti di collaborazione, come Microsoft Teams o Slack per la messaggistica istantanea, e agenti virtuali come Espressive e Moveworks. Quando questi strumenti possono comunicare tra loro, i dipendenti possono utilizzare lo strumento che preferiscono e migliorare la loro esperienza complessiva. Inoltre, si evita la perdita di comunicazioni. È importante abilitare questi strumenti a integrarsi e comunicare automaticamente con il service management, poiché si tratta di una capacità fondamentale.
Gestione delle operations: molte organizzazioni utilizzano più soluzioni per monitorare il proprio ambiente operativo. Queste soluzioni spesso coprono il monitoraggio di rete, server, applicazioni e sicurezza. È fondamentale garantire che questi strumenti comunichino con il service management per fornire informazioni accurate e tempestive ai team appropriati. L'integrazione con queste soluzioni dovrebbe consentire la condivisione degli aggiornamenti in entrambe le direzioni, garantendo coerenza in tutti gli ambienti.
Evasione delle richieste: estendi l'ambito dell'evasione delle richieste oltre l'ITSM, includendo soluzioni esterne di terze parti per processi quali approvazioni e procurement, e sistemi di fornitori esterni come CDW, Lenovo o Dell. Crea un workflow fluido che attraversi diversi sistemi esterni per migliorare l'efficienza del processo di evasione delle richieste.

Ivanti Neurons iPaaS semplifica l'integrazione

Ivanti Neurons iPaaS, basato su Workato, è una piattaforma di integrazione conveniente, efficiente, agile, scalabile e sicura per Ivanti Neurons for ITSM (SaaS), che consente l'integrazione tra applicazioni ITSM, ITAM e Line of Business. È perfettamente integrata nell'esperienza di amministrazione ITSM per rendere sviluppo, monitoraggio e risoluzione dei problemi estremamente semplici nel contesto dei casi d'uso ITSM, ITAM o Enterprise Service Management. Sfruttando Ivanti Neurons iPaaS, le aziende possono semplificare le operazioni IT, migliorare l'erogazione dei servizi e acquisire un vantaggio competitivo nell'attuale ambiente tecnologico dinamico.

La piattaforma Ivanti Neurons for ITSM continuerà a supportare API aperte standard di settore, come REST API, SOAP e Webhook. Ivanti Neurons iPaaS estende e potenzia le capacità API e di integrazione.

Scopri di più su come Ivanti Neurons iPaaS può trasformare il tuo approccio all'integrazione ITSM.

Come accelerare il deployment con un'integrazione tra ITSM e GitHub

Fri, 03 Nov 2023 17:04:45 Z

GitHub è uno dei sistemi di controllo delle versioni più diffusi oggi, e consente agli sviluppatori di collaborare ai progetti e distribuire rapidamente il proprio codice. Tuttavia, il deployment del codice tramite GitHub può anche richiedere molto tempo ed essere rischioso se non viene eseguito correttamente.

In questo blog vedremo come i team IT possono collaborare con i colleghi dello sviluppo per accelerare e proteggere il deployment GitHub integrandolo con il software di gestione dei servizi già in uso.

Le basi del deployment GitHub

Se lavori nell'IT, probabilmente hai già sentito parlare di GitHub, ma se non hai un background nello sviluppo potresti conoscere meno bene le sue funzionalità.

GitHub è un diffuso sistema di controllo delle versioni basato sul web per lo sviluppo software. Offre agli sviluppatori una piattaforma per collaborare ai progetti, archiviare il codice e distribuire le modifiche più facilmente. Gli sviluppatori possono tenere traccia delle modifiche apportate alla propria base di codice, nonché discuterle e revisionarle prima che vengano integrate nella codebase.

I sistemi di controllo delle versioni come GitHub sono essenzialmente un modo per archiviare tutte le versioni di un progetto in un unico posto. Ogni volta che viene apportata una nuova modifica al progetto, ad esempio l'aggiunta o l'eliminazione di codice, viene creata una nuova versione e archiviata insieme alle versioni precedenti, così che, in caso di problemi dovuti a una modifica recente, sia possibile eseguire rapidamente il rollback senza dover reinserire manualmente tutto il lavoro precedente. Questo semplifica il debug e contribuisce ad accelerare complessivamente i cicli di sviluppo.

GitHub consente agli sviluppatori di distribuire il proprio codice in modo rapido e affidabile in diversi ambienti, come server di produzione o ambienti di staging, senza dover eseguire manualmente il deployment ogni volta che sono necessari aggiornamenti o correzioni di bug nell'app o nel sito web su cui stanno lavorando.

Questo consente di risparmiare tempo e fatica, garantendo al contempo che il deployment proceda senza intoppi e senza errori imprevisti causati da attività manuali, come la copia errata dei file o l'omissione di determinati file durante i processi di deployment.

Perché automatizzare i processi DevOps utilizzando l'ITSM?

Il deployment GitHub è una parte fondamentale del processo di sviluppo software e automatizzarlo e proteggerlo può fare la differenza tra successo e fallimento.

L'automazione semplifica l'intero processo di deployment. Occupandosi di attività ripetitive come la distribuzione degli aggiornamenti o il controllo dei bug, l'automazione consente di svolgere lavori più complessi in meno tempo. Inoltre elimina il rischio di errore umano, che può portare a costosi problemi in seguito.

L'automazione semplifica anche il monitoraggio delle modifiche nel tempo, così puoi identificare rapidamente i problemi e anticipare quelli potenziali.

Le best practice negli strumenti di gestione delle modifiche come Ivanti Neurons for ITSM possono garantire che tutte le modifiche siano monitorate e registrate, migliorando conformità e controllo. Con questi strumenti a disposizione, le aziende possono contare su una maggiore sicurezza, sapendo che i loro sistemi sono protetti da attori malevoli o da modifiche indesiderate lungo tutto il ciclo di sviluppo.

Integrare GitHub e Ivanti Neurons for ITSM

Ivanti Neurons for ITSM aiuta ad automatizzare il processo di deployment tramite la gestione delle modifiche, consentendo all'IT di tenere traccia della cronologia del deployment, delle approvazioni e dei rifiuti.

In un ambiente tradizionale di sviluppo applicativo, il team di sviluppo applicativo gestirebbe manualmente il processo di rilascio tramite ITSM, creando una richiesta di modifica all'interno dell'ITSM. Poiché si tratta di un processo manuale, non garantisce che venga creata una richiesta di modifica ogni volta che viene inoltrata una richiesta di deployment, né che la modifica venga approvata prima dell'avvio del deployment, con il rischio di deployment non autorizzati o non corretti.

Estendendo il processo automatizzato di approvazione delle modifiche dell'ITSM al DevOps, i team di sviluppo applicativo possono lavorare con rapidità, senza colli di bottiglia e frustrazioni inutili.

L'integrazione tra GitHub e Ivanti Neurons for ITSM utilizza le regole personalizzate di protezione del deployment di GitHub e i webhook di Ivanti Neurons for ITSM per automatizzare i processi.

Le regole personalizzate di protezione del deployment sono basate su GitHub Apps e funzionano tramite webhook e callback. Le app personalizzate si iscrivono all'evento della regola di protezione del deployment, emesso quando viene attivato un deployment per un ambiente specifico; in base a tale evento, sono configurate per emettere determinati eventi. Questi eventi possono essere inoltrati a un webhook, che si integrerà con Ivanti Neurons for ITSM.

Una volta creata una regola personalizzata di protezione del deployment e installata nel tuo repository, la regola sarà automaticamente disponibile per tutti gli ambienti del repository.

Una volta creata una modifica in Ivanti Neurons for ITSM, questa seguirà il processo di approvazione delle modifiche. Se la modifica viene approvata, l'integrazione notifica automaticamente l'approvazione a GitHub e modifica lo stato del pacchetto GitHub per consentire al deployment di procedere automaticamente.

Il flusso di dati tra GitHub e Ivanti Neurons for ITSM in un processo automatizzato di gestione delle modifiche.

Sfruttare il potenziale di un'integrazione tra ITSM e GitHub

Gli strumenti di gestione dei servizi come Ivanti Neurons for ITSM possono essere preziosi per i deployment GitHub. Automazione e protezione sono essenziali per stabilità, affidabilità ed efficienza, e questi strumenti offrono le funzionalità necessarie per garantire un deployment sicuro e riuscito.

Con Ivanti Neurons for ITSM, le aziende possono creare una traccia di audit completa che registra ogni modifica apportata alla codebase. Questa funzionalità aiuta a eseguire il debug di eventuali errori nel codice e a individuare potenziali vulnerabilità di sicurezza.

Ivanti Neurons for ITSM è progettato per automatizzare le modifiche su più sistemi all'interno di una piattaforma unificata. Consente agli utenti di identificare rapidamente le modifiche necessarie nel proprio sistema e di monitorarne l'avanzamento dall'inizio alla fine. Questo riduce la complessità e garantisce al contempo che tutti i deployment siano conformi alle policy e agli standard aziendali prima di passare in produzione.

Ivanti Neurons for ITSM può anche automatizzare il processo DevSecOps end-to-end, dall'identificazione e prioritizzazione di una vulnerabilità alla sua gestione tra i team di sviluppo, operations o sicurezza, integrandosi automaticamente con strumenti di sviluppo come Jira o Azure DevOps e automatizzando il processo di gestione delle modifiche e le approvazioni prima del deployment.

L'utilizzo di Ivanti Neurons for ITSM offre alle aziende maggiore fiducia nel processo di deployment GitHub, sia che distribuiscano nuovo codice direttamente sia che utilizzino pipeline CI/CD specializzate, grazie ad automazione, protezione, visibilità sui processi e funzionalità di reporting. Inoltre, queste soluzioni offrono funzionalità di audit che aiutano a mantenere la conformità a normative di settore come GDPR o HIPAA.

Sfrutta appieno il potenziale dei tuoi strumenti di gestione dei servizi come Ivanti Neurons for ITSM e porta il tuo

Sfrutta appieno il potenziale dei tuoi strumenti di gestione dei servizi come Ivanti Neurons for ITSM e porta il tuo processo di deployment GitHub da buono a eccellente!

Come utilizzare l'IA generativa per la gestione della conoscenza

Tue, 27 Jun 2023 14:30:00 Z

Nel blog “Come l'IA generativa può favorire la gestione della conoscenza”, abbiamo esaminato i vantaggi dell'IA per la gestione della conoscenza: migliorare la qualità, automatizzare la creazione di contenuti e rendere i contenuti più coinvolgenti. L'introduzione dell'IA generativa nel framework di gestione della conoscenza solleva preoccupazioni in merito ad accuratezza, bias dei dati, privacy e sicurezza.

Ora è il momento di vedere come far funzionare al meglio questi elementi insieme...

Come utilizzare l'IA generativa nella gestione della conoscenza

Nonostante le preoccupazioni legate all'uso dell'IA generativa nelle attività quotidiane, questa tecnologia ha il potenziale per diventare uno strumento efficace per ottimizzare la gestione della conoscenza. Valutando attentamente i potenziali svantaggi e adottando misure per mitigarli, le organizzazioni possono utilizzare l'IA generativa per migliorare le proprie pratiche di gestione della conoscenza.

Ecco cinque aspetti da considerare quando si utilizza l'IA generativa per la gestione della conoscenza:

Assicurarsi di identificare il tipo di dati che verrà utilizzato per addestrare il modello di IA generativa. L'identificazione del tipo di dati aiuterà a garantire che i dati utilizzati siano accurati e affidabili. Utilizzerete articoli di conoscenza esistenti, dati sugli incidenti, dati sui problemi o una combinazione di tutti questi elementi?
Una volta identificato il tipo di dati, è importante ricordare che l'IA generativa è valida solo quanto i dati su cui viene addestrata. Il vecchio adagio “garbage in, garbage out” è ancora valido. Assicuratevi che i dati identificati sopra siano accurati, completi e aggiornati.
Monitorare l'output del modello di IA generativa per individuare segnali di bias, disinformazione, incompletezza e imprecisione. Questo può contribuire a garantire che le informazioni generate dal modello siano affidabili.
Sviluppare policy e procedure per gestire i rischi associati all'utilizzo dell'IA generativa per la gestione della conoscenza. È un passaggio importante per garantire il successo del progetto. Queste policy e procedure dovrebbero affrontare aspetti quali sicurezza dei dati, privacy e considerazioni etiche. Dovrebbero essere progettate per garantire che l'uso dell'IA generativa per la gestione della conoscenza avvenga in modo responsabile ed etico.
Predisporre un processo di approvazione prima che qualsiasi informazione di conoscenza venga condivisa pubblicamente, per garantire che gli output generati siano esaminati e autorizzati.

Seguendo questi passaggi, le organizzazioni possono utilizzare l'IA generativa per migliorare le proprie pratiche di gestione della conoscenza riducendo al minimo i rischi.

Report interattivo:AITSM: come l'IA sta ridefinendo l'automazione dell'IT Service Desk

Combinare IA generativa e gestione della conoscenza con cautela

L'efficacia e l'impatto dell'IA generativa sulla gestione della conoscenza dipenderanno da come viene utilizzata e implementata. È importante valutare attentamente benefici e rischi prima di decidere se integrarla.

Ecco alcuni potenziali vantaggi e svantaggi:

Vantaggi

1. Generazione automatica di contenuti rilevanti

L'IA generativa può essere utilizzata per creare automaticamente articoli di conoscenza a partire da fonti di dati esistenti, come documentazione di prodotto, ticket di assistenza clienti e materiali di formazione dei dipendenti.

Con il 32% dei professionisti IT che segnala un aumento dei ticket di help desk dopo il passaggio al lavoro da remoto, esiste un'opportunità significativa per migliorare la base di conoscenza, consentendo una risoluzione dei problemi più rapida ed efficace e liberando tempo per i professionisti IT, che possono concentrarsi su attività più strategiche, come lo sviluppo di nuove iniziative di gestione della conoscenza e il miglioramento della qualità degli articoli di conoscenza esistenti.

2. Maggiore accuratezza della ricerca

L'IA generativa può contribuire a migliorare l'accuratezza della ricerca personalizzando l'erogazione della conoscenza ai dipendenti, in base alle loro esigenze e preferenze individuali. Poiché un dipendente medio trascorre 3,6 ore al giorno alla ricerca di informazioni, qualsiasi risparmio di tempo nel modo in cui la conoscenza viene fornita rappresenta un risultato positivo.

Consentire un accesso più semplice e rapido alle informazioni migliorerà, in ultima analisi, l'esperienza digitale dei dipendenti.

3. Automazione avanzata

L'IA generativa può contribuire ad automatizzare le attività di routine, anche se non sono direttamente correlate alla creazione di articoli di gestione della conoscenza.

Con l'85% dei professionisti IT che considera gli investimenti in automazione e IA iniziative redditizie, individuare nuovi modi per semplificare i processi può liberare tempo per i professionisti IT, permettendo loro di concentrarsi su problemi più complessi.

Svantaggi

1. Rischio di disinformazione

L'IA generativa può potenzialmente produrre informazioni errate o fuorvianti, con conseguenze serie in ambito IT. Ad esempio, l'introduzione di malware o la raccomandazione errata di disattivare funzionalità utilizzate per proteggere l'ambiente IT da attori malevoli.

2. Dipendenza dai contenuti generati dall'IA

Se le aziende diventano troppo dipendenti dai contenuti generati dall'IA, potrebbero non dare priorità ai contenuti creati da persone o alle capacità di pensiero critico, con una potenziale perdita di competenze. Nonostante tutto il dibattito sull'IA generativa, la supervisione umana è ancora necessaria per convalidare l'accuratezza e approvare le informazioni generate.

3. Preoccupazioni etiche

L'uso dell'IA generativa solleva preoccupazioni etiche, come il potenziale bias nei dati utilizzati per addestrare il modello, che può perpetuare disuguaglianze esistenti.

Non c'è dubbio che l'IA generativa possa essere uno strumento prezioso per la gestione della conoscenza IT e, pur essendo una tecnologia nuova ed entusiasmante, resta ancora molto da comprendere sui benefici e sulle insidie che può comportare.

Ogni organizzazione deve valutare individualmente il potenziale impatto e scegliere una soluzione di IA adeguata, in grado di soddisfare le proprie esigenze in termini di privacy, accuratezza e sicurezza.

Consigli per implementare l'IA generativa nella gestione della conoscenza

Iniziare in piccolo e scalare gradualmente

È preferibile iniziare con un piccolo progetto pilota e poi scalare l'uso dell'IA generativa man mano che si acquisisce esperienza.

Ottenere l'adesione degli stakeholder

È importante ottenere l'adesione degli stakeholder prima di distribuire l'IA generativa in produzione. Questo contribuirà a garantire che il modello venga utilizzato in modo efficace e che i suoi output siano considerati affidabili.

Monitorare le prestazioni del modello

È importante monitorare le prestazioni del modello dopo la distribuzione in produzione. Questo aiuterà a identificare eventuali problemi del modello e a migliorarne l'accuratezza.

Migliorare continuamente il modello

I modelli di IA generativa vengono migliorati costantemente. È importante perfezionare continuamente il modello riaddestrandolo su nuovi dati e affrontando eventuali problemi che possono verificarsi.

Scoprite di più su questo argomento: guardate il nostro webinar su IA generativa per InfoSec e hacker: cosa devono sapere i team di sicurezza.

In che modo l'IA generativa può favorire la gestione della conoscenza

Tue, 20 Jun 2023 15:24:02 Z

Dalla pubblicazione di strumenti come ChatGPT, Google Bard, Amazon Large Language Models e Microsoft Bing, l'interesse per le capacità dell'IA generativa è cresciuto costantemente. Insieme all'entusiasmo emergono preoccupazioni relative a privacy, informazioni personali identificabili (PII), sicurezza e, cosa ancora più importante, accuratezza. E a ragione.

Le organizzazioni procedono con cautela nell'adozione degli strumenti di IA generativa, pur considerandoli un fattore di svolta. Molte aziende stanno cercando il giusto equilibrio che consenta loro di capitalizzare i vantaggi già oggi, individuando al contempo utilizzi più strategici dell'IA generativa per il futuro, il tutto senza compromettere la sicurezza.

Un'area in cui è possibile ottenere vantaggi immediati all'interno di un'organizzazione è la gestione della conoscenza. Questa iniziativa si è rivelata complessa per molte organizzazioni, ma può aumentare la produttività dei dipendenti e offrire vantaggi significativi ai team di supporto, che in genere gestiscono manualmente la conoscenza.

Il punto d'incontro tra IA generativa e gestione della conoscenza

L'IA generativa è un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare nuovi contenuti, come immagini, testi o persino musica, sulla base di dati esistenti. Utilizza algoritmi di machine learning per analizzare e apprendere da grandi set di dati. A partire da questa analisi, genera nuovi contenuti.

La gestione della conoscenza, invece, è il processo di acquisizione, organizzazione e condivisione delle conoscenze all'interno di un'organizzazione. Comporta la raccolta di informazioni da varie fonti, l'archiviazione in un database centralizzato e la loro messa a disposizione dei dipendenti in modo semplice quando ne hanno bisogno.

Molte organizzazioni gestiscono manualmente la conoscenza, aprendo la strada a contenuti non aggiornati o scritti in modo poco efficace. Automatizzando molte delle attività coinvolte nella gestione della conoscenza, l'IA generativa può contribuire a migliorare l'efficienza e l'efficacia dei processi di gestione della conoscenza.

Ecco alcuni modi specifici in cui l'IA generativa può ottimizzare la gestione della conoscenza:

1. Automatizzare la creazione di articoli di knowledge base

L'IA generativa può creare automaticamente articoli di knowledge base a partire da fonti di dati esistenti, come documentazione di prodotto, ticket di assistenza clienti e materiali di formazione per i dipendenti. Questa automazione può liberare i professionisti IT, consentendo loro di concentrarsi su attività più strategiche, come lo sviluppo di nuove iniziative di gestione della conoscenza e il miglioramento della qualità degli articoli di knowledge base esistenti.

2. Migliorare la qualità della conoscenza

L'IA generativa può migliorare la qualità della conoscenza identificando e correggendo gli errori, archiviando le informazioni obsolete, nonché aggiungendo contesto e informazioni supplementari agli articoli di knowledge base. Questo può contribuire a garantire che i dipendenti abbiano accesso a informazioni accurate e aggiornate.

3. Generare nuove idee e insight

L'IA generativa può generare nuove idee e insight combinando in modi nuovi le conoscenze esistenti. Ad esempio, HR, facilities e IT dispongono tutti di articoli che trattano l'onboarding e l'offboarding dei dipendenti all'interno di un'organizzazione.

L'IA generativa potrebbe esaminarli e produrre un articolo di knowledge base integrato che descrive il processo end-to-end di onboarding e offboarding nelle tre aree. In questo modo un dipendente non deve effettuare ricerche in tre aree diverse.

4. Risolvere i problemi più rapidamente

L'IA generativa può risolvere rapidamente i problemi identificando pattern e trend nei dati. Questo può aiutare le organizzazioni a prendere decisioni migliori e a migliorare le prestazioni complessive.

Ad esempio, l'IA generativa potrebbe analizzare gli incident IT in un periodo di tempo definito e individuare un metodo di risoluzione comune per un gruppo di problemi ricorrenti. Sulla base dei risultati, può generare un articolo di knowledge base per consentire agli agenti del service desk di risolvere i problemi più rapidamente e ai dipendenti di risolverli autonomamente tramite self-service.

5. Creare contenuti più coinvolgenti

L'IA generativa può creare contenuti più coinvolgenti personalizzandoli per ciascun utente, aiutando le organizzazioni a migliorare la customer experience. Gli articoli di knowledge base, in particolare nell'ambito delle conoscenze HR, vengono personalizzati in base alla regione o alla lingua. La possibilità di generare contenuti specifici per il profilo dell'utente migliorerà notevolmente l'utilizzo e l'esperienza del dipendente.

Quali sono gli svantaggi dell'IA generativa?

Le soluzioni di IA generativa abbinate alla gestione della conoscenza hanno il potenziale per rivoluzionare molti settori e ambiti. Tuttavia, non sono prive di svantaggi, tra cui:

1. Sicurezza e privacy

I sistemi di IA generativa utilizzati per la gestione della conoscenza possono contenere informazioni sensibili o riservate. È quindi fondamentale garantire che siano sicuri e protetti dalle minacce informatiche. Inoltre, possono emergere preoccupazioni relative alla privacy, soprattutto se l'IA genera contenuti che includono informazioni personali o identificative.

Ad esempio, l'IA generativa può creare malware e attacchi di phishing dall'aspetto realistico. Questi attacchi possono essere utilizzati per sottrarre informazioni personali, dati finanziari o altre informazioni sensibili.

2. Qualità e accuratezza

Sebbene i modelli di IA generativa possano produrre risultati notevoli, la loro qualità e accuratezza possono variare notevolmente in base ai dati di input e alla complessità dell'attività. Vale ancora il vecchio detto "garbage in, garbage out". Può inoltre essere difficile garantire che l'IA abbia accesso a informazioni accurate e aggiornate, con possibili effetti sulla qualità di ciò che genera.
Ad esempio, i dati di addestramento di ChatGPT vengono raccolti da Internet e aggiornati regolarmente. Tuttavia, la versione attuale di ChatGPT è addestrata su dati raccolti fino a settembre 2021. Ciò significa che ChatGPT potrebbe non essere in grado di rispondere a domande su eventi attuali o argomenti comparsi nelle notizie dopo settembre 2021.

3. Bias nei dati

I modelli di IA generativa possono riflettere involontariamente i bias e i pregiudizi presenti nei dati su cui vengono addestrati, producendo risultati distorti o inaccurati. Questo bias nei dati è particolarmente preoccupante nelle applicazioni di gestione della conoscenza, dove l'accuratezza è fondamentale.
Ad esempio, se un modello viene addestrato su un set di dati testuali provenienti prevalentemente dagli Stati Uniti, potrebbe avere minori probabilità di generare testi pertinenti per persone di altri Paesi.

L'IA generativa offre alle organizzazioni opportunità per potenziare la gestione della conoscenza attraverso una qualità migliore, contenuti coinvolgenti e automazione. Ma lungo il percorso occorre prestare attenzione. Scopri cosa devi predisporre per utilizzare con successo l'IA generativa con la gestione della conoscenza nella tua organizzazione.