Ivanti Blog: Gestione dei servizi

ITAM incontra il CAASM: perché l'IT Asset Management è un prerequisito per la tua strategia CAASM

Wed, 01 Jul 2026 15:00:42 Z

La gestione della superficie di attacco degli asset cyber (cyber asset attack surface management, CAASM) è un approccio emergente a un elemento fondamentale della strategia di cybersecurity: avere una visione completa dei propri asset cyber per poter identificare le vulnerabilità che gli attori malevoli potrebbero sfruttare.

Per il personale delle operations IT, il CAASM probabilmente ricorderà molto da vicino l'IT Asset Management (ITAM). Questo perché le due discipline sono strettamente correlate, evidenziando con chiarezza come sicurezza e IT ops possano e debbano fare leva su strumenti e processi condivisi.

ITAM vs. CAASM: qual è la differenza?

L'ITAM è un insieme di processi e strumenti per gestire tutti gli asset IT, inclusi hardware e software, lungo tutto il loro ciclo di vita. Normalmente comprende un'ampia gamma di workflow, tra cui discovery degli asset, gestione dell'inventario, mappatura dei servizi, tracciamento e monitoraggio degli asset e gestione del ciclo di vita degli asset.

Il CAASM amplia l'ITAM identificando e mitigando potenziali vulnerabilità e minacce ai sistemi, alle reti e alle applicazioni della tua organizzazione. Il processo prevede in genere l'identificazione di tutti gli asset all'interno dell'ambiente IT, la mappatura delle interdipendenze tra questi asset e la valutazione del potenziale impatto di una violazione.

L'obiettivo è offrire alla tua organizzazione una comprensione chiara della potenziale superficie di attacco e dare priorità agli interventi di remediation in base ai rischi più significativi. Ed è proprio ciò che i team desiderano: il 44% dei team di cybersecurity considera le informazioni sugli asset fondamentali per identificare e proteggere le superfici di attacco.

I vantaggi dell'ITAM per la sicurezza

L'importanza dell'ITAM per la sicurezza non è una novità per i leader IT. Un sondaggio del 2022 condotto da EMA tra i leader IT ha rilevato che quasi la metà misura il successo del proprio programma ITAM in base alla riduzione dei rischi di sicurezza. Analizzare l'ITAM attraverso la lente della sicurezza evidenzia diversi vantaggi direttamente collegati al CAASM:

Identificazione degli asset

Una soluzione ITAM pienamente implementata consente alla tua organizzazione di identificare e tracciare tutti gli asset IT. Sapere quali asset sono presenti nell'ambiente è il primo passo per identificare potenziali vulnerabilità e minacce.

Gestione delle vulnerabilità

Senza un inventario completo degli asset IT, la tua organizzazione si troverà di fronte a lacune quando tenterà di condurre valutazioni periodiche delle vulnerabilità, identificare potenziali vulnerabilità e affrontarle in modo proattivo.

Assegnazione delle priorità alle misure di sicurezza

Sapere quali sono tutti gli elementi e dove si trovano è un ottimo punto di partenza, ma allocare efficacemente le risorse a supporto della gestione del rischio significa sapere quali asset sono più critici. Un insieme ben definito di processi ITAM e sistemi ITAM efficaci fornisce alla tua organizzazione le informazioni necessarie per dare priorità alle misure di sicurezza.

Classificando gli asset per tipologia, i team di cybersecurity possono concentrarsi maggiormente sugli asset a rischio più elevato, come cloud e SaaS, mantenendo al contempo un controllo appropriato sugli asset a rischio relativamente più basso, come i dispositivi edge.

E sebbene siano meno direttamente collegati al CAASM, l'ITAM contribuisce anche a rafforzare la sicurezza in altre aree:

Conformità

Esiste un ampio corpus di normative – CCPA, GDPR, POPI, Castle e altre – che richiedono alle aziende di mantenere un inventario accurato dei propri asset IT e dimostrare la conformità a vari standard di sicurezza.

Risparmio sui costi

Per quanto riguarda gli asset IT, la gestione dei costi è strettamente correlata alla gestione dell'utilizzo. Ad esempio, quasi un terzo dei leader IT intervistati ritiene di sprecare budget in risorse cloud inutilizzate o sottoutilizzate. Una spesa gestita in modo inadeguato rappresenta di per sé un rischio per le organizzazioni IT e aggrava i problemi di cybersecurity limitando le risorse disponibili per affrontare le criticità di sicurezza.

Creare una soluzione CAASM che garantisca la sicurezza degli asset

Combinando l'ITAM con la gestione del rischio degli asset cyber, una soluzione CAASM può proteggere i singoli asset, così come l'intera superficie degli asset cyber, da un'ampia gamma di minacce e vulnerabilità. Esaminiamo più da vicino i componenti che costituiscono uno stack di soluzioni CAASM efficace:

Discovery e gestione degli asset

Abbiamo già visto che l'ITAM è un componente critico della soluzione CAASM. Per implementare con successo l'ITAM sono necessari strumenti di discovery in grado di analizzare la rete per identificare tutti i dispositivi connessi, inclusi quelli che potrebbero essere nascosti o sconosciuti.

Il database degli asset della soluzione ITAM, spesso associato alla CMDB (vedi sotto), può quindi fornire un repository centrale per gestire tutte le informazioni sugli asset, inclusi attributi degli asset, configurazioni e mappatura di relazioni e dipendenze.

Gestione delle vulnerabilità

La gestione delle vulnerabilità include strumenti e tecnologie che consentono alla tua organizzazione di identificare e assegnare priorità alle vulnerabilità all'interno degli asset IT. Gli strumenti di scansione delle vulnerabilità eseguono scansioni periodiche dell'ambiente per identificare potenziali vulnerabilità in hardware, software e configurazioni. Questi strumenti assegnano quindi le priorità alle vulnerabilità in base alla gravità e forniscono raccomandazioni di remediation per affrontarle in modo proattivo.

Threat intelligence

La threat intelligence include strumenti e tecnologie che forniscono informazioni in tempo reale su minacce e tendenze emergenti. Questi strumenti monitorano un'ampia gamma di fonti, tra cui feed pubblici e privati, social media e forum del dark web, per identificare potenziali minacce e vettori di attacco. Puoi utilizzare queste informazioni per dare priorità alle misure di sicurezza e affrontare in modo proattivo le potenziali minacce.

Configuration Management Database (CMDB)

La CMDB è un repository centrale di tutti i servizi, gli asset e gli altri elementi di configurazione presenti nell'ambiente IT. Include sia un inventario di questi elementi sia le relative relazioni e dipendenze. La CMDB consente alla tua azienda di monitorare e gestire tutte le modifiche agli asset, assicurando che vengano apportate in modo controllato e documentato.

Integrando la CMDB con strumenti di gestione delle vulnerabilità e threat intelligence, le aziende possono dare priorità alle misure di sicurezza in base alla criticità degli asset e alle loro relazioni.

Lo stack di soluzioni CAASM è un insieme completo di strumenti e tecnologie che consente alle aziende di identificare e mitigare in modo proattivo potenziali vulnerabilità nei propri asset IT. Combinando discovery degli asset e gestione dell'inventario, gestione delle vulnerabilità, threat intelligence e CMDB, la tua azienda può anticipare le potenziali minacce informatiche e mantenere al sicuro gli asset IT critici.

Il reparto IT invisibile: come offrire esperienze senza attriti con l'AI agentica

Thu, 18 Jun 2026 19:42:35 Z

Ogni azienda ha acquistato soluzioni di AI, ma molte stanno ancora aspettando che l'investimento dia i suoi frutti. Il 2026 AI Maturity Report di Ivanti ha rilevato che solo il 2% delle organizzazioni afferma di non utilizzare attualmente l'AI in alcun modo. Mentre la maggior parte delle organizzazioni supera la fase di sperimentazione dell'AI, il vero elemento di differenziazione competitiva è capire se quell'AI stia generando valore aziendale continuo e su larga scala.

Le aziende implementano chatbot che gli utenti ignorano. Introducono agenti di cui nessuno si fida e distribuiscono strumenti "basati sull'AI" che i dipendenti finiscono per aggirare o trascurare, ricorrendo a strumenti personali di shadow AI. Il problema non è ciò che l'AI può fare, ma ciò che chiedi agli utenti di fare con essa. La maggior parte delle organizzazioni considera l'AI come una funzionalità da distribuire anziché come un'esperienza da progettare. Si concentra su ciò di cui l'AI è capace invece che su ciò di cui gli utenti hanno realmente bisogno. Il risultato è un'altra soluzione inutilizzata che genera più frustrazione che valore.

L'esperienza digitale è l'anello mancante che separa le implementazioni AI riuscite da quelle fallimentari. Le organizzazioni che danno priorità all'esperienza utente dell'AI possono individuare le insidie di implementazione che compromettono la fiducia degli utenti e sviluppare un framework pratico per distribuire AI agentica in grado di apportare miglioramenti senza interruzioni. AI e IT funzionano al meglio quando agiscono come superpoteri invisibili. Gli utenti non notano la tecnologia; notano con quanta facilità riescono a svolgere il proprio lavoro.

Il paradosso dell'adozione dell'AI

Una ricerca del MIT suggerisce che circa il 95% delle iniziative AI aziendali non riesce a generare un ROI misurabile, con la maggior parte che si blocca in fase pilota invece di scalare verso un reale valore di business.

Come accade: La leadership approva un'iniziativa AI, l'IT implementa la tecnologia, vengono pianificate sessioni di formazione, si monitorano le metriche di adozione e, nel giro di sei mesi... nessuno la usa. Il chatbot resta inattivo, l'assistente AI non viene utilizzato e i dipendenti sviluppano soluzioni alternative per evitare proprio quegli strumenti che avrebbero dovuto semplificare il loro lavoro.

Non si tratta di un fallimento del change management, ma del risultato di una scarsa comprensione di ciò che gli utenti sperimentano realmente quando si aggiunge l'AI a tutto il resto della tecnologia presente sul posto di lavoro.

Gli utenti non vogliono l'AI fine a sé stessa. Vogliono che il laptop si avvii più rapidamente, che le applicazioni non si blocchino durante una presentazione, che le videochiamate non abbiano ritardi e che i problemi si risolvano prima ancora che si accorgano che qualcosa non va. Quando li costringi a interagire con un'interfaccia AI per ottenere tutto questo, hai già perso.

Per saperne di più: Come l'AI agentica per ITOps sblocca valore su larga scala

Perché la maggior parte delle implementazioni AI fallisce sull'esperienza utente

Entra in qualsiasi ambiente IT aziendale e troverai lo stesso schema. La checklist di implementazione dell'AI viene seguita alla lettera:

Fornitore tecnologico selezionato
Piattaforma implementata
Integrazioni configurate
Utenti formati
Go-live completato

Ma sei mesi dopo, la realtà si impone. Un sondaggio EY del 2025 ha rilevato che il 64% dei dipendenti ha segnalato un aumento dei carichi di lavoro nonostante le implementazioni AI, mentre solo il 5% ha dichiarato di sfruttare l'AI al massimo per trasformare davvero il proprio lavoro.

L'IT ha fatto tutto correttamente secondo il manuale, ma il problema è che quel manuale è stato scritto da chi vende AI, non da chi la utilizza.

Considera la tipica implementazione di un chatbot AI pensata per "potenziare il self-service" e "ridurre il volume dei ticket". Nella pratica, significa che i dipendenti che prima inviavano un rapido messaggio su Slack all'IT ora devono:

Accedere a un portale separato
Capire come formulare la domanda in modo che il bot la comprenda
Scorrere articoli della knowledge base irrilevanti proposti dall'AI
Alla fine rinunciare e aprire comunque un ticket, ormai irritati e con quindici minuti di ritardo sulla tabella di marcia

Il ticket viene comunque creato e il problema deve comunque essere risolto, ma ora c'è attrito dove prima non c'era, perché hai aggiunto passaggi invece di eliminarli.

Questo è l'errore fondamentale: trattare l'AI come un'interfaccia con cui gli utenti devono interagire, invece che come un'infrastruttura che lavora per loro. Nel momento in cui chiedi agli utenti di cambiare comportamento per adattarsi alla tua AI, stai creando resistenza, non adozione.

Esperienza digitale: dove l'AI dimostra il suo valore

Le organizzazioni che ottengono valore reale dall'AI hanno smesso di chiedersi "Come facciamo a far adottare agli utenti questo strumento di AI?" e hanno iniziato a chiedersi "Come possiamo usare l'AI per migliorare ciò che gli utenti fanno già?" È un cambiamento sottile, ma dalle implicazioni enormi.

Nella gestione dell'esperienza digitale, l'AI non si interpone tra l'utente e il suo lavoro. Si interpone tra l'utente e il caos: vale a dire il degrado delle prestazioni, i malfunzionamenti delle applicazioni, i rallentamenti misteriosi, i problemi che non sono ancora emersi ma lo faranno nei prossimi 30 minuti.

È qui che l'AI agentica cambia radicalmente ciò che è possibile. Gli strumenti di monitoraggio tradizionali avvisano le persone quando qualcosa si rompe. L'AI agentica, invece, previene il guasto prima che si verifichi. È la differenza tra un rilevatore di fumo e un sistema antincendio.

Le operazioni IT tradizionali misurano la risposta agli incidenti in ore o persino giorni. L'AI agentica con remediation autonoma sta cambiando radicalmente questa equazione, riducendo il tempo medio di risoluzione da ore a minuti o secondi grazie al rilevamento dei pattern e all'esecuzione delle correzioni prima che i problemi si aggravino.

Ecco come appare nella pratica:

IT Ops tradizionale:

Il laptop di un utente inizia a mostrare i primi segnali di guasto del disco.
Gli strumenti DX tradizionali segnalano il problema e creano un ticket.
Un analista IT dovrebbe esaminare l'avviso, valutarne la gravità, pianificare la manutenzione e infine contattare l'utente.
Tempo totale di risoluzione: diversi giorni.
Impatto sull'organizzazione: downtime pianificato, migrazione dei dati e perdita di produttività.

AI agentica

Con l'AI agentica, il pattern viene rilevato prima che l'utente si accorga che qualcosa non va.
L'agente attiva autonomamente processi di backup automatizzati, effettua il provisioning di un dispositivo sostitutivo, prepara le applicazioni e i dati dell'utente e pianifica la sostituzione durante un periodo di bassa attività.
L'utente riceve un'email: "Il tuo nuovo laptop ti aspetterà alla reception domani mattina. La configurazione esistente è stata trasferita."
Nessun ticket creato, nessuna escalation necessaria, nessuna interruzione subita.

È lo stesso problema, ma con un'esperienza radicalmente diversa.

Creare un framework di implementazione AI senza attriti

Raggiungere un'AI invisibile richiede di ripensare il modo in cui implementi, misuri e porti su scala le iniziative di esperienza digitale. Le organizzazioni che ottengono un ROI reale dall'AI agentica seguono un modello coerente che dà priorità all'esperienza rispetto alle funzionalità.

Parti dal problema, non dalla possibilità

Le peggiori implementazioni AI iniziano con la domanda: "Che cosa può fare questa AI?" Le migliori partono da: "Che cosa oggi è doloroso, ripetitivo o rallenta inutilmente gli utenti?"

Mappa i punti critici dell'esperienza digitale prima di mappare le capacità dell'AI:

Dove gli utenti attendono più a lungo la risoluzione dei problemi?
Quali problemi generano ticket ricorrenti?
Quali degradi delle prestazioni si verificano in modo prevedibile ma non vengono intercettati proattivamente?
Dove l'IT dedica più tempo ad attività che non richiedono giudizio umano?

Questi sono problemi di esperienza utente che l'AI può eliminare, non semplici "casi d'uso dell'AI", e la distinzione è importante. Quando parti dal problema, arrivi a soluzioni che gli utenti desiderano.

Implementa l'AI dietro l'esperienza

Gli utenti non dovrebbero mai dover decidere se interagire con la tua AI, perché questo è il tuo compito come implementatore. Nella pratica, significa:

Agenti autonomi che rilevano e risolvono i problemi prima che sia necessario chiedere aiuto invece di un bot a cui gli utenti devono chiedere supporto.
Un motore di insight predittivi che propone soluzioni agli utenti prima che le cerchino invece di un portale self-service con ricerca basata sull'AI.
Sistemi autoriparanti che eseguono automaticamente le raccomandazioni entro guardrail approvati invece di raccomandazioni basate sull'AI che gli utenti devono mettere in pratica.

Il modello è coerente: ridurre i punti decisionali per l'utente, eliminare passaggi aggiuntivi e rimuovere la necessità di un'ampia alfabetizzazione sull'AI. La tua AI agentica dovrebbe richiedere zero formazione agli utenti, perché gli utenti non dovrebbero mai interagire direttamente con essa.

Misura l'esperienza utente, non le prestazioni dell'AI

È qui che la maggior parte delle implementazioni prende la direzione sbagliata: misura le prestazioni dell'AI invece dei risultati per gli utenti

Se stai monitorando il numero di interazioni con l'AI, il tempo di risposta dell'AI, i punteggi di accuratezza del modello o il tasso di automazione, stai misurando le cose sbagliate.

Piuttosto:

Monitora la riduzione del tempo medio di risoluzione per i problemi degli utenti finali. Il 2026 AI Maturity Report di Ivanti ha rilevato che il 45% dei professionisti IT afferma che l'AI ha reso il loro lavoro più rapido e migliore.
Monitora la soddisfazione dichiarata dagli utenti rispetto alla reattività dell'IT.
Monitora la percentuale di problemi risolti prima che gli utenti se ne accorgano.
Monitora il tempo risparmiato sulle richieste ripetitive.
Monitora la riduzione del volume dei ticket, non perché stai deviando i problemi, ma perché li stai prevenendo.

Il framework di governance che abilita l'autonomia dell'AI

Ciò che rallenta davvero la maggior parte delle implementazioni di AI agentica non è un problema tecnico: è fare in modo che gli stakeholder si sentano a proprio agio con un'AI che agisce senza chiedere prima il permesso.

Livello di autonomia	Livello di rischio	Azioni di esempio
Autonomia completa	Basso	Pulizia della cache, riavvii dei servizi, ottimizzazione delle prestazioni, patching di routine
Autonomia con notifica	Medio	Reimpostazioni dei profili utente, reinstallazioni delle applicazioni, aggiornamenti dei driver
Approvazione umana richiesta	Alto	Modifiche di configurazione importanti, migrazioni dei dati, modifiche dell'infrastruttura
Guidata dall'uomo, assistita dall'AI	Critico	Risposta agli incidenti di sicurezza, decisioni di compliance, approvazioni di budget

La chiave è riconoscere che ciò che è "ad alto rischio" si riduce nel tempo man mano che gli agenti AI dimostrano affidabilità e il monitoraggio rileva pattern che inizialmente non avevi previsto. Le organizzazioni che trattano la governance dell'AI come statica finiscono con un'AI che non può fare abbastanza per incidere davvero. Quelle che trattano la governance come dinamica ottengono un'AI che amplia continuamente il proprio impatto mantenendo la sicurezza.

Che aspetto ha il successo

Le organizzazioni che implementano esperienze di servizio basate sull'AI stanno registrando aumenti significativi della soddisfazione. Una ricerca PwC ha rilevato che le implementazioni leader hanno ottenuto miglioramenti dell'NPS del 10-15%, insieme a efficienze operative.

La conversazione sull'AI cambia. Gli utenti smettono di parlare dell'IT come di qualcosa che li ostacola e iniziano a non parlare affatto dell'IT, ed è esattamente questo il punto. L'IT diventa infrastruttura: invisibile, affidabile e presente solo quando serve intenzionalmente.

Il service desk nota per primo il cambiamento, ad esempio:

Il volume dei ticket diminuisce non perché stai deviando i problemi, ma perché li stai prevenendo
Le escalation diminuiscono perché l'AI intercetta e risolve i problemi in fasi progressivamente più precoci
Il tempo degli analisti viene riallocato dalla gestione reattiva delle emergenze al miglioramento proattivo dei sistemi
Il tempo medio di risoluzione si riduce perché la remediation spesso avviene più rapidamente di quanto avvenisse il rilevamento nel vecchio modello

Per gli utenti finali, l'esperienza è più semplice: le cose funzionano, le applicazioni sono reattive, i sistemi sono disponibili e i rallentamenti non si trasformano in guasti. E quei misteriosi problemi di prestazioni di cui si lamentano i colleghi, in qualche modo, non capitano a loro: non perché siano fortunati, ma perché gli agenti AI ottimizzano continuamente la loro esperienza in modi che non vedranno mai.

La vera metrica di adozione è questa: quando gli utenti smettono di pensare all'IT. Non perché lo ignorino, ma perché non c'è nulla a cui pensare.

La vera scelta: AI invisibile o AI ignorata

Ogni organizzazione implementerà l'AI nella gestione dell'esperienza digitale. La domanda non è se lo farà, ma come, e soprattutto se gli utenti ne trarranno davvero beneficio o si ritroveranno semplicemente un altro strumento imposto dall'alto.

Questo richiede di ripensare radicalmente il modo in cui implementi, misuri e porti su scala le iniziative AI. Se lo fai nel modo giusto, trasformi il modo in cui la tua organizzazione percepisce l'IT: da centro di costo a vantaggio competitivo, da gestione reattiva delle emergenze ad abilitazione proattiva, da sovrastruttura necessaria a infrastruttura invisibile che funziona e basta.

La migliore AI, come il miglior IT, è quella che non vedi mai. Gli utenti non sperimentano la tua tecnologia, ma l'assenza di problemi. Ed è proprio questo il punto.

Pronto a migliorare la tua esperienza digitale con l'AI agentica?

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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.

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

Thu, 30 Apr 2026 13:00:02 Z

La promessa dell’IA nella gestione dei servizi IT circola da anni. Chatbot che deviano i ticket. Agenti virtuali che rispondono alle domande frequenti. Automazione che indirizza le richieste. Sono strumenti utili, ma probabilmente non la visione ideale che vi era stata prospettata all’inizio.

A fare la differenza oggi è l’arrivo dell’IA agentica: sistemi che non si limitano a rispondere alle istruzioni, ma ragionano, agiscono e si adattano in workflow articolati in più passaggi, con conseguenze reali. Per i leader IT, la domanda non è più se adottare l’ITSM agentico. È come governarlo abbastanza bene da operare alla velocità richiesta.

Gli agenti IA non stanno per arrivare nel vostro service desk: sono già lì. Ivanti Neurons for ITSM è al centro di questo cambiamento, integrando gli agenti IA direttamente nella gestione degli incidenti, nelle richieste di servizio e nella gestione della conoscenza.

Il service desk agentico in azione

Una forza lavoro ITSM agentica non è un chatbot con qualche passaggio in più. In Ivanti Neurons, gli agenti IA sono progettati per specifiche figure ITSM: valutano e classificano gli incidenti nel momento in cui arrivano, eseguono workflow di change approvati end-to-end, interrogano e riconciliano il CMDB senza intervento degli analisti e propongono articoli della knowledge base che risolvono davvero i problemi, non si limitano a segnalarli.

Questi agenti operano in tutto lo stack tecnologico esistente. Gli agenti di IA agentica dovrebbero lavorare lungo l’intero stack tecnologico, non in modo isolato. La nostra visione è avere agenti in ambito ITSM, gestione degli endpoint, gestione delle patch e sicurezza, per abilitare l’azienda autonoma.

Ecco come i leader IT più lungimiranti governano, scalano e ottengono risultati concreti con una forza lavoro ITSM agentica.

Risultati concreti, non progetti pilota

Le organizzazioni che hanno superato la fase di sperimentazione con Ivanti Neurons for ITSM stanno registrando ritorni crescenti man mano che gli agenti IA maturano in produzione. Secondo la ricerca AITSM di Ivanti:l’86% dei professionisti IT afferma che la tecnologia basata sull’IA è fondamentale per rendere le organizzazioni IT più efficienti e l’85% ritiene che le soluzioni di IA e automazione, come l’analisi delle cause principali e la manutenzione predittiva, possano contribuire a ridurre il volume dei ticket IT.

Questi risultati confermano la portata dell’opportunità. In particolare, il 58% delle organizzazioni utilizza già l’IA per la reimpostazione delle password e il 52% per l’onboarding dei dipendenti: attività di routine che assorbono ore degli analisti e offrono scarso valore strategico.

Gli analisti stimano che il costo medio per risolvere un ticket IT sia compreso tra 15 e 17 dollari, con costi molte volte superiori per le richieste inoltrate a livelli superiori. Gli agenti IA che gestiscono la fascia ad alto volume e bassa complessità di quella coda non riducono solo i costi. Liberano le persone migliori per il lavoro che fa davvero avanzare il business.
— Ivanti AI: The Future of ITSM Automation Report.

Questa trasformazione è già in corso nei settori in cui Ivanti Neurons for ITSM è implementato:

Sanità: Provisioning dei dispositivi e richieste di accesso agli EHR risolti autonomamente in ambienti multi-sito, riducendo ritardi che in precedenza prolungavano le finestre di servizio.
Servizi finanziari: Il rischio di change valutato dall’IA evidenzia i segnali critici per il CAB, riducendo i tempi di revisione e mantenendo audit trail completi senza interventi manuali.
Produzione: I segnali sullo stato degli endpoint vengono correlati automaticamente agli incidenti aperti, riducendo l’MTTR negli ambienti OT e IT convergenti.

La governance non è solo un limite di sicurezza: è il motore

Le organizzazioni ITSM agentiche con le migliori prestazioni condividono una caratteristica: trattano la governance degli agenti IA con lo stesso rigore del change management. Gli agenti ben governati non si limitano a eseguire: migliorano. Gli agenti privi di governance degradano silenziosamente, deviando man mano che evolvono i modelli dei ticket; gli articoli della knowledge base diventano obsoleti e il cambiamento organizzativo supera le ipotesi del modello.

Com’è, in pratica, una buona governance degli agenti ITSM?

Confini di autonomia definiti. I team IT devono configurare con precisione quali passaggi del workflow sono completamente autonomi, quali richiedono conferma umana e quali devono sempre essere oggetto di escalation.
Miglioramento continuo attraverso cicli di feedback in ogni punto di contatto. Gli agenti apprendono dalle correzioni degli analisti, dai punteggi di soddisfazione degli utenti finali e dagli esiti delle risoluzioni. Questi segnali emergono in forma aggregata, così il vostro team non si limita a chiudere ticket: migliora anche i propri processi.
Audit trail per ogni azione degli agenti. Ogni decisione di un agente IA dovrebbe essere registrata con il contesto completo: che cosa l’ha attivata, quali dati ha utilizzato, quale azione ha eseguito. La compliance è integrata, non aggiunta a posteriori.
Escalation che funziona davvero. Gli agenti conoscono i propri limiti. Quando il livello di confidenza scende al di sotto di una soglia configurabile, la tecnologia IA deve indirizzare senza interruzioni la richiesta alla persona giusta, allegando tutto il contesto, in modo che l’analista non debba ripartire da zero.
Informazioni affidabili. Gli agenti IA devono utilizzare dati di cui vi fidate, anziché affidarsi a fonti esterne sconosciute o ad allucinazioni. Mantenere il controllo sulle fonti dei dati è essenziale per garantire informazioni affidabili.

Le nuove competenze richieste alla leadership IT

Il passaggio a una forza lavoro ITSM agentica cambia il significato di essere un manager IT efficace. La competenza centrale non è più il throughput dei ticket o la conformità ai processi, ma la capacità di orchestrare un team ibrido di persone e agenti, valutare le prestazioni degli agenti con lo stesso sguardo critico che si applicherebbe a un collaboratore diretto e ottimizzare continuamente il sistema in base alle esigenze in evoluzione del business.

Il Technology at Work Report 2025 di Ivanti e il DEX Report 2025 mettono in evidenza questa sfida:

Il 46% dei professionisti IT segnala un aumento del volume dei ticket dovuto a nuove implementazioni software.
Il 34% degli help desk indica le attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo e i lunghi tempi di risoluzione come principali criticità.

Sono esattamente queste le pressioni che l’IA agentica è progettata per assorbire, ma solo se i leader sviluppano la capacità gestionale necessaria per guidarla.

I leader IT che utilizzano l’IA agentica con l’ITSM dovrebbero prendere in considerazione la creazione di ritmi settimanali per la revisione delle prestazioni degli agenti, nello stesso modo in cui potrebbero esaminare i KPI degli analisti, ponendo domande come:

Quali agenti stanno ottenendo prestazioni inferiori alle attese e perché?
Quali workflow sono pronti per estendere l’autonomia dell’IA?
Quali schemi di escalation suggeriscono una lacuna di conoscenza nel modello?

Le organizzazioni all’avanguardia nell’IA agentica devono andare oltre la valutazione isolata di analisti e agenti IA. Misurare davvero le prestazioni significa valutarli insieme, come un unico team integrato di persone e IA che lavora verso un obiettivo condiviso.

L’adozione lenta è debito tecnico

Nell’IT c’è la tendenza a considerare l’adozione dell’IA come qualcosa da perfezionare prima di scalare. L’istinto è comprensibile, perché l’ITSM tocca ogni parte dell’organizzazione e gli errori sono visibili. Ma il calcolo del rischio si è ribaltato. Nel 2026, il costo di procedere lentamente non è un rischio evitato. È la distanza accumulata rispetto alle organizzazioni che aumentano il proprio vantaggio agentico trimestre dopo trimestre.

La ricerca di Ivanti individua le vere barriere: il 42% dei professionisti IT cita le preoccupazioni relative a sicurezza e compliance come la principale sfida per l’automazione IT. Inoltre, il 44% delle organizzazioni ha investito nell’IA, ma afferma che i dipendenti non dispongono di competenze o formazione adeguate per utilizzare questi strumenti in modo efficace. Sono problemi risolvibili, ma solo quando la leadership si assume il compito di affrontarli.

La barriera all’ITSM agentico è raramente tecnica: è organizzativa. Una responsabilità poco chiara sui risultati dell’IA, incentivi non allineati e la resistenza culturale degli analisti che temono la sostituzione invece dell’augmentation ostacolano l’adozione dell’IA su larga scala.

Vale la pena notare che il 74% dei professionisti IT utilizza già strumenti di IA generativa nel 2025, rispetto al 66% dell’anno precedente. La forza lavoro si sta muovendo. La domanda è se l’organizzazione si stia muovendo con essa o stia creando attriti che spingono questa adozione verso canali non governati.

I principi che guidano la vera trasformazione

Le organizzazioni che puntano a costruire operazioni IT realmente agentiche condividono una filosofia operativa comune:

Partite dai risultati, non dai casi d’uso. Individuate una metrica strategica — conformità agli SLA, MTTR, rapporto analisti-ticket — e procedete a ritroso fino ai workflow agentici in grado di migliorarla.
Trattate gli agenti IA come membri del team con piani di onboarding. I nuovi agenti vengono supervisionati, guidati con feedback e dotati di autonomia crescente quando le prestazioni lo giustificano: non vengono rilasciati in produzione e dimenticati.
Misurate le prestazioni degli agenti come quelle delle persone. Tasso di risoluzione, tasso di escalation, soddisfazione degli utenti finali e contributo alla conoscenza vengono monitorati per ogni workflow degli agenti, non solo a livello aggregato di service desk.
Investite nelle capacità umane insieme a quelle dell’IA. Il service desk migliora, e con esso anche le persone che ne fanno parte. I migliori analisti non vengono sostituiti: vengono riqualificati come coach dell’IA, architetti di workflow e gestori delle eccezioni.
Costruite la governance prima che sia necessaria. Configurate soglie di autonomia, logiche di escalation e policy di audit nella prima implementazione, non dopo il primo incidente.
Trattate agenti IA e analisti come un unico team. Trattate gli agenti IA e gli analisti umani come un unico team: pianificando, eseguendo e valutando insieme. Guidate questo team combinato attraverso il framework di sviluppo del team Forming, Storming, Norming e Performing per costruire la fiducia e la coesione che generano risultati concreti.

L’era del service desk passivo sta finendo. Basta attendere un ticket, lavorare su una coda e misurare il successo in base al tasso di chiusura. Le organizzazioni che definiranno il prossimo decennio delle operazioni IT stanno costruendo attività di service management proattive che percepiscono, ragionano e agiscono: dove gli agenti IA gestiscono il volume e le persone migliori si occupano del futuro.

Ivanti Neurons for ITSM è progettato per quel service desk. La domanda è se la vostra organizzazione è pronta a guidarlo.

Pronti a costruire la vostra forza lavoro IT agentica?

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Ivanti lancia l’IA agentica sul sistema di riferimento di cui ti fidi

Mon, 20 Apr 2026 22:00:02 Z

Investitori e aziende si stanno finalmente ponendo la domanda che avevano evitato: quali software company sopravvivranno alla rivoluzione dell’IA e quali diventeranno obsolete? La risposta è sempre più chiara. Le aziende che fungono da sistema di riferimento, la fonte autorevole di verità da cui dipende la stessa IA, sono essenziali.

Oggi Ivanti annuncia il rilascio controllato di Ivanti Neurons AI Self-Service Agent, la nostra prima soluzione di IA autonoma. Partiamo da una posizione di forza strategica, introducendo inizialmente la nuova soluzione nel nostro framework di IT Service Management (ITSM) e facendo leva sulla nostra lunga esperienza nell’automazione intelligente attraverso workflow integrati, l’infrastruttura di bot Neurons, strumenti di IA generativa e ora un agente autonomo pienamente conversazionale.

Creare le basi per scalare l’IA

Non mancano certo le discussioni su ciò che l’IA potrà fare in futuro, ma quel potenziale non ha valore senza una solida base a supporto.

Operazionalizzare l’IA autonoma e scalarne l’impatto in tutta l’organizzazione richiede cinque capacità fondamentali.

Sapere cosa esiste: l’IA deve operare su dati di discovery accurati, non su supposizioni. Senza visibilità in tempo reale su dispositivi, utenti, configurazioni e dipendenze, le azioni autonome diventano rischiose.
Mantenere la memoria istituzionale: l’IA ha bisogno di un contesto persistente che sopravviva ai cambiamenti organizzativi. Relazioni, cronologia e dipendenze devono essere preservate in un sistema di riferimento.
Assumere la responsabilità: ogni azione autonoma richiede una titolarità chiara e una traccia decisionale. Quando l’IA agisce per conto dell’organizzazione, qualcuno deve esserne responsabile.
Applicare le policy: l’IA deve distinguere tra ciò che è tecnicamente possibile e ciò che è consentito dall’organizzazione. L’ottimizzazione senza governance crea rischi di compliance.
Garantire l’auditabilità: ogni azione o decisione presa tramite l’IA deve essere tracciabile, spiegabile e difendibile in sede di audit.

Non è un limite di un singolo modello, ma la natura stessa del funzionamento dell’IA. L’IA è potente, ma opera sui dati. E se questi dati sono frammentati, imprecisi o privi di governance, lo sarà anche l’IA costruita su di essi.

È proprio questo che Ivanti Neurons Platform è stata progettata per offrire. La nostra Neurons Platform funge da solido sistema di riferimento e pannello di controllo per le operazioni IT e di sicurezza. Il nostro Discovery Engine stabilisce la fonte attendibile dei dati. La nostra CMDB preserva relazioni, dipendenze e cronologia delle modifiche. Le nostre funzionalità di IT Asset Management (ITAM) assegnano titolarità, ciclo di vita e responsabilità. Il nostro Software Estate Management applica ciò che è consentito rispetto a ciò che viene semplicemente rilevato.

È molto più di un’architettura di prodotto. È la base di cui la tua organizzazione ha bisogno per operare in modo sicuro e intelligente.

Il percorso verso l’erogazione autonoma dei servizi

L’IA agentica non è nata dall’oggi al domani. In Ivanti ci abbiamo lavorato con intenzionalità, mantenendo un focus costante su fiducia, governance e ripetibilità.

Il nostro percorso verso l’erogazione autonoma dei servizi è stato strategico e intenzionale.

Automazione tradizionale: workflow basati su regole che eseguono attività predefinite in sequenza.

IA cognitiva: ha introdotto intelligenza tramite bot, machine learning e analisi predittiva, portando l’IT da un approccio reattivo a uno proattivo.

IA generativa: ha introdotto modelli linguistici di grandi dimensioni e l’interazione in linguaggio naturale.

IA conversazionale: ha approfondito le interazioni aggiungendo riconoscimento dell’intento, rilevamento del sentiment e guardrail di sicurezza, trasformando l’IA da strumento a partner interattivo.

E ora, agenti autonomi che non si limitano a rispondere, ma orchestrano azioni tra sistemi mantenendo la governance in ogni fase.

Ogni fase è stata costruita sulla precedente. E ogni fase ha generato valore concreto per l’azienda solo perché era basata su dati accurati, governance e responsabilità. È questa base che rende possibile l’annuncio di oggi.

Presentiamo Ivanti Neurons AI Self-Service Agent

Il problema è noto a ogni responsabile IT: i dipendenti faticano a trovare risposte disperse in sistemi di conoscenza scollegati. I ticket di base sovraccaricano il service desk. Gli utenti abbandonano portali complessi per frustrazione. I team IT restano intrappolati in un ciclo continuo di ticket, svolgendo attività ripetitive invece di dedicarsi ai progetti strategici che fanno davvero progredire il business. I portali self-service tradizionali non hanno risolto il problema. Sono rigidi, frustranti e spesso creano più problemi di quanti ne risolvano.

Ivanti Neurons AI Self-Service Agent è diverso. Abbiamo visto tutti i chatbot, ma qui si tratta di qualcosa di diverso. È un vero agente di IA conversazionale. Conversa, indaga, risolve ed effettua escalation solo quando necessario. La prima release si concentra sulla ricerca intelligente della conoscenza, sull’escalation degli incidenti e sulla possibilità di richiedere qualcosa all’IT usando il linguaggio naturale. È semplice come inviare un messaggio.

Questa release iniziale offre tre funzionalità eseguite in modo eccellente: ricerca intelligente della conoscenza, escalation degli incidenti quando la conoscenza non è sufficiente e possibilità di effettuare richieste da un catalogo dei servizi senza la complessità dei moduli dei portali self-service.

Sappiamo che tempo, velocità e precisione sono imprescindibili nell’era digitale e abbiamo creato queste funzionalità tenendolo ben presente. L’AI Self-Service Agent interagisce in modo naturale, pone le domande giuste, interroga fonti interne ed esterne approvate e propone risposte verificate. Se questo processo da solo non risolve il problema, l’agente effettua l’escalation e acquisisce un incidente strutturato dalla conversazione senza chiedere all’utente di ripetere la richiesta, garantendo un’esperienza utente senza attriti.

Questa soluzione è basata su un framework di IA progettato per crescere con essa mentre realizziamo la nostra visione completa per la gestione autonoma degli endpoint.

Generare risultati reali, misurabili e davvero importanti

Questo lancio favorisce direttamente risultati strategici per i nostri clienti: aumentare la produttività IT, migliorare la digital employee experience e connettere team e funzioni aziendali in un’unica piattaforma unificata. Ecco cosa significa:

Per il business, significa incrementi di produttività misurabili, un costo per ticket più basso e un IT che opera come motore di risultati strategici anziché come collo di bottiglia operativo.

L’autonomia richiede una base di cui ti puoi fidare

Ciò che rende il nostro approccio all’IA autonoma affidabile e realizzabile è il fatto che l’AI Self-Service Agent è costruito su un sistema di riferimento come parte della Ivanti Neurons Platform. Questo garantisce che:

La nostra IA agentica non improvvisa, ovvero non produce allucinazioni. Opera a partire da dati di discovery accurati, informazioni sugli asset validate e workflow governati.
Sa quali dispositivi esistono, chi ne è responsabile, quale software è consentito e quali policy si applicano.
Mantiene uno stato persistente e applica la responsabilità in ogni azione che intraprende.

Il modello operativo è semplice, ma potente: rilevare continuamente i problemi prima che impattino sugli utenti. Decidere utilizzando dati affidabili dal sistema di riferimento. Agire attraverso un’automazione governata entro confini definiti.

È questa la differenza tra un’IA che genera risposte e un’IA di cui le organizzazioni possono fidarsi in produzione, su scala enterprise.

Il futuro che stiamo costruendo

Questo lancio è al tempo stesso una tappa fondamentale e una base per ciò che verrà. Stiamo creando capacità autonome sul sistema di riferimento da cui dipende la stessa IA. Questo rende la nostra piattaforma più resiliente, le relazioni con i clienti più durature e il valore che offriamo più forte nel tempo.

Il futuro dell’IT è anticipatorio, autonomo e strategico. I responsabili IT non sono gestori reattivi di ticket. Sono orchestratori di infrastrutture intelligenti e autoriparanti. Gli agenti autonomi gestiscono le attività di routine, apprendono continuamente ed effettuano l’escalation dei casi complessi agli esperti umani, il tutto entro guardrail di governance applicati dal sistema di riferimento.

Abbiamo dedicato anni a costruire questo momento. Sono orgoglioso di ciò che il nostro team ha realizzato e ancora più entusiasta di ciò che verrà.

Non tutti gli agenti sono uguali: implementare correttamente l’IA agentica per l’IT

Wed, 08 Apr 2026 13:00:06 Z

Tre mesi fa, una CIO mi ha detto che la sua organizzazione aveva “già implementato degli agenti”. Il suo team endpoint pensava si riferisse ai client di telemetria presenti su ogni laptop gestito. Il service desk pensava intendesse i chatbot basati su IA. Nel frattempo, il suo architetto della sicurezza ha inteso “processo decisionale autonomo”. Avevano tutti ragione, ma stavano parlando di cose diverse.

Questo è il problema della confusione sugli agenti. Può sembrare una questione semantica, ma crea un disallineamento reale quando i team iniziano a prendere sul serio l’implementazione dell’IA agentica. Facciamo quindi chiarezza.

Tre tipi di “agenti” per l’IT e come si integrano tra loro

1. Agenti endpoint

Gli agenti endpoint sono client leggeri che operano silenziosamente sui dispositivi gestiti da decenni: raccolgono telemetria, eseguono policy e applicano patch. Se utilizzi una moderna piattaforma di gestione degli endpoint, sono già distribuiti in tutto il tuo parco dispositivi e svolgono un lavoro continuo e discreto. Sono il tuo livello infrastrutturale: sempre in ascolto e sempre pronti a generare report, ma non prendono decisioni.

2. Bot di automazione e workflow

I bot di automazione e i workflow gestiscono i processi ripetitivi e strutturati su cui si basa l’IT: identificazione proattiva dei problemi, self-healing, reimpostazione delle password, sblocco degli account, provisioning del software, catene di approvazione. Non sono limiti legacy di cui scusarsi. Un bot ben progettato per la reimpostazione delle password è rapido, prevedibile e perfettamente adatto a quel compito. È il tuo livello di esecuzione: affidabile, verificabile e progettato per uno scopo preciso.

3. Agenti IA

Gli agenti IA sono qualcosa di realmente diverso. Mentre gli agenti endpoint raccolgono dati e i bot di automazione eseguono attività, gli agenti IA coordinano entrambi. Orchestrati da modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), comprendono l’intento, ragionano sul contesto proveniente da più sistemi, pianificano azioni in più passaggi e decidono quando è necessario inoltrare un problema a competenze umane.

Ma ecco la sfumatura davvero importante: un agente IA ben progettato non sostituisce il bot di automazione: lo richiama. Quando un dipendente chiede di reimpostare la propria password tramite un’interfaccia conversazionale, l’IA gestisce il dialogo, verifica l’identità, applica la logica delle policy e quindi attiva il workflow esistente per l’esecuzione. È l’intelligenza che orchestra l’automazione. Questa è l’architettura verso cui vale la pena orientarsi. Aggiungendo la telemetria degli endpoint, il quadro diventa ancora più completo.

Ecco come si presenta nella pratica:

Un dipendente scrive: “Il mio laptop è lentissimo dall’ultima patch.”

L’agente IA:

Interpreta l’intento e riconosce che si tratta di un problema di prestazioni potenzialmente causato da una modifica recente.
Recupera dal livello endpoint i dati in tempo reale su carico della CPU, utilizzo del disco e processi di avvio.
Attiva una correzione mirata. Non un’ipotesi. Un’azione basata sui dati e verificabile.

È così che si presenta un IT autoriparante a livello conversazionale.

Cosa rende efficace l’IA agentica per l’ITSM

Implementare correttamente l’IA per la gestione dei servizi IT in chiave agentica dipende da alcune basi fondamentali.

Parti da conoscenze pulite e aggiornate

Un agente IA è valido quanto ciò che conosce e il contesto di cui dispone. Prima di abilitare qualsiasi funzionalità agentica, esegui un audit della tua knowledge base e poniti queste domande chiave:

È aggiornata?
È classificata per caso d’uso?
Viene mantenuta dopo modifiche importanti?

Conoscenze obsolete portano a risultati errati che compromettono rapidamente la fiducia dei dipendenti. Detto questo, gli stessi agenti IA possono essere utilizzati anche per accelerare la creazione di conoscenza. Ogni ticket risolto è una bozza di articolo. Ogni domanda a cui l’agente non riesce a rispondere con sicurezza è una lacuna di conoscenza che ha appena evidenziato per te. L’agente diventa un contributore della tua knowledge base, non solo un suo fruitore.

Fornisci contesto

La sola conoscenza non basta. Gli agenti hanno bisogno di contesto in tempo reale sull’intero ambiente IT. Questo include i dati dei dispositivi dalla CMDB, le informazioni su ruoli e accessi dai sistemi HR e la cronologia dei ticket dall’ITSM. Con questo livello di contesto, è possibile passare da un bot che sembra intelligente a un agente in grado di chiudere il ciclo.

Definisci guardrail di governance

Disporre di controllo e guardrail per l’IA non è facoltativo. È necessario stabilire con precisione cosa l’agente gestisce in autonomia, cosa richiede un passaggio di approvazione umana e cosa deve essere sempre inoltrato. Avere una persona coinvolta nel processo non significa essere eccessivamente prudenti. È piuttosto una scelta progettuale deliberata e intelligente. Per qualsiasi elemento sensibile dal punto di vista della sicurezza, come modifiche MFA, adeguamenti dei privilegi o richieste di accesso ai dati, l’agente dovrebbe far emergere la decisione, non prenderla unilateralmente. Le aziende devono definire queste soglie fin dall’inizio, non cercare di aggiungerle in un secondo momento.

Gestione del cambiamento

Anche con una configurazione perfetta, l’implementazione fallisce quando le aziende non considerano la gestione del cambiamento.

Il team del service desk ha bisogno di un modello mentale chiaro di ciò che l’agente gestisce e di quando deve intervenire. Puoi considerarlo come qualsiasi altra divisione del lavoro: non devono esserci sovrapposizioni. Non vuoi che le persone sprechino tempo su attività che l’agente può completare all’istante, e certamente non vuoi che l’agente prenda decisioni quando la policy prevede il coinvolgimento di una persona. Confini chiari consentono a entrambe le parti di lavorare dove generano il massimo valore.

I tuoi dipendenti devono poter confidare che il contesto non vada perso a metà conversazione quando un problema viene inoltrato dall’agente a una persona. Consentire subito agli agenti di andare oltre il supporto di base è il modo in cui un progetto pilota promettente si trasforma in un rollback complesso. Inizia con un ambito ristretto e conquista gradualmente il diritto di espanderti.

Come si presenta il successo

Per dimostrare il ROI dell’IA agentica, le organizzazioni dovrebbero concentrarsi su metriche operative che riflettono un impatto reale e che possono essere migliorate tramite una migliore orchestrazione.

La deflessione dei ticket mostra con quanta efficacia gli agenti risolvono le richieste comuni end-to-end senza intervento umano. L’auto-riparazione evidenzia quando i sistemi possono diagnosticare i problemi e intraprendere azioni correttive approvate, riducendo il lavoro manuale e il volume delle code. Il Mean Time to Resolution (MTTR) riflette quanto il sistema accorci il percorso dalla richiesta al risultato, eliminando passaggi di consegne e cambi di strumento.

Nel loro insieme, queste metriche indicano se l’IA agentica sta davvero riducendo il lavoro, non semplicemente spostandolo. Ma la misura più importante è la soddisfazione dell’utente finale (CSAT). La velocità senza soddisfazione crea solo attriti più rapidi.

La migliore IA agentica è invisibile. I dipendenti chiedono aiuto, ottengono ciò di cui hanno bisogno e proseguono senza notare i workflow, i controlli o le azioni automatizzate dietro le quinte. Le organizzazioni che ottengono risultati progettano intenzionalmente sistemi agentici, con guardrail chiari e una solida comprensione di come l’autonomia rimodella le operazioni.

Prossimi passi

Se stai valutando il ruolo dell’IA agentica self-service nel tuo ecosistema IT, un punto di accesso conversazionale è spesso il modo più pratico per iniziare. Consolidare la creazione degli incidenti, le richieste di servizio, l’accesso alla conoscenza e i controlli di stato in un’unica interfaccia può ridurre gli attriti per i dipendenti, rispettando comunque le policy e i workflow esistenti.

Questo approccio getta le basi per una piattaforma agentica più ampia. Per i leader IT sotto pressione perché devono fare di più con meno risorse, questo è il momento di definire in modo consapevole come dovrebbe operare l’IA, dove l’autonomia aggiunge valore e dove sono necessari guardrail.

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Vedere tutto o rischiare tutto: la verità sulla visibilità IT

Mon, 06 Apr 2026 12:00:02 Z

Nella vita quotidiana, ignorare ciò che non si vede può sembrare innocuo. Nell’IT, crea un falso senso di sicurezza e un’illusione costosa.

Sebbene molte organizzazioni utilizzino una qualche forma di rilevamento degli asset, la ricerca sulla sicurezza 2026 di Ivanti rivela che oltre 1 professionista IT su 3 (38%) dichiara di avere dati insufficienti sui dispositivi che accedono alle proprie reti, mentre il 45% afferma di non disporre di informazioni adeguate sullo shadow IT. Questa mancanza di visibilità espone gli asset critici al rischio di non essere rilevati né gestiti.

Eppure gli ambienti ibridi oggi si estendono tra uffici, abitazioni, cloud e data center. Man mano che dispositivi, identità, workload cloud e strumenti SaaS si muovono attraverso questi spazi, molti di essi restano fuori dal perimetro dei metodi di rilevamento tradizionali. I laptop non gestiti rimangono sulla rete. Gli strumenti SaaS vengono adottati senza supervisione. Le risorse cloud compaiono e scompaiono prima che la CMDB venga aggiornata. Il risultato è un ambiente pieno di asset presenti, influenti e completamente invisibili.

Il costo di una visibilità parziale è molto più elevato di quanto la maggior parte delle organizzazioni immagini. Qualsiasi asset che non viene tracciato o compreso diventa una fonte di rischio, spesa non pianificata e inefficienza operativa.

La portata di questa sfida è illustrata chiaramente nel report Ivanti 2025 Securing the Borderless Digital Landscape:

3 lavoratori IT su 4 affermano che l’uso di dispositivi personali, o BYOD, è una pratica regolare nella propria organizzazione. Tuttavia, solo il 52% dello stesso gruppo dichiara che le proprie organizzazioni lo consentono esplicitamente.
Nelle aziende in cui il BYOD non è consentito, il 78% dei dipendenti ignora completamente il divieto.

Il problema della tecnologia shadow aumenta ulteriormente con la crescita esponenziale dell’uso dell’IA sul posto di lavoro. Secondo lo stesso studio Ivanti, quasi un terzo (32%) delle persone che utilizzano strumenti di IA generativa al lavoro ammette di tenere nascosto al datore di lavoro il proprio uso dell’IA.

La buona notizia: una visibilità completa e continua è possibile, e le organizzazioni che la raggiungono riducono i costi operativi, eliminano i rischi dovuti ai punti ciechi e rafforzano la preparazione alla compliance. Gli approcci moderni al rilevamento offrono ora all’IT la capacità di vedere ogni asset, comprenderne il contesto e gestirlo con fiducia.

I costi nascosti della visibilità IT parziale

Molte organizzazioni ritengono che ottenere visibilità sulla “maggior parte” dei propri asset sia sufficiente; tuttavia, quando alcuni asset restano invisibili e non gestiti, rischi critici possono rimanere nascosti senza essere notati. Esempi di comuni punti ciechi di visibilità includono laptop non rilevati che possono comparire solo a intermittenza negli scanner IT, strumenti SaaS appena acquisiti adottati senza il coinvolgimento dell’IT, workload cloud orfani che non arrivano mai nella CMDB e identità con privilegi eccessivi che passano inosservate e non vengono corrette.

Quando anche una piccola parte dell’ambiente resta non censita, emergono subito quattro grandi problemi:

1. La sicurezza si indebolisce

Gli asset invisibili o visibili solo a intermittenza non ricevono patch, saltano le scansioni e creano varchi per gli attaccanti. I punti ciechi rallentano la risposta agli incidenti e rendono difficile allineare le priorità di patching. Secondo uno studio globale 2026 di Ivanti, il 38% dei lavoratori IT afferma che dati inaccessibili e isolati rendono difficile monitorare lo stato delle patch e i rollout.

2. La compliance vacilla

In aggiunta a queste sfide di sicurezza, lo stesso report rileva che il 35% delle organizzazioni IT ritiene che le lacune nella visibilità dei dati rendano molto più difficile mantenere la compliance.

Le evidenze di audit finiscono frammentate tra strumenti disconnessi, fogli di calcolo e caselle di posta. Senza la capacità di tracciare con sicurezza dove risiedono i dati, dimostrare la compliance diventa impossibile.

3. La spesa per il software perde valore

Anche con strumenti di gestione SaaS o di inventario in uso, dati incompleti su utilizzo e diritti generano spese eccessive. Secondo il SaaS Management Index 2025 di Zylo, le aziende perdono circa il 25% dei propri budget SaaS in diritti inutilizzati, strumenti ridondanti e licenze sottoutilizzate.

La ricerca Technology at Work 2025 di Ivanti ha rilevato che quasi un lavoratore IT su tre (31%) afferma che la propria organizzazione non monitora le licenze software inutilizzate o sottoutilizzate, forse perché potrebbe non avere un inventario completo del totale. Inoltre, il 39% dei team IT dichiara che l’hardware obsoleto alimenta sprechi nel budget IT.

Ogni risorsa che non è possibile vedere — o verificare — prosciuga silenziosamente il budget.

4. Le operation perdono efficienza

Dati conflittuali o incompleti costringono i team a ricontrollare le informazioni sui dispositivi, inseguire record obsoleti e risolvere problemi sugli asset sbagliati. Questo rallenta l’erogazione dei servizi e aumenta le rilavorazioni.

La visibilità parziale non si limita a oscurare la realtà. Crea rischi nascosti, costi nascosti e ritardi nascosti.

Perché le lacune nella visibilità IT continuano a crescere

Purtroppo, per molte aziende le lacune di visibilità si stanno ampliando. Con l’aumento di organici, dispositivi, identità e utilizzo del SaaS, per i team IT diventa sempre più difficile mantenere una visibilità completa. Diversi fattori contribuiscono alla crescita dei problemi di visibilità, tra cui:

Shadow IT e proliferazione del SaaS che accelerano più rapidamente di quanto l’IT riesca a gestire.
Risorse cloud che compaiono e scompaiono nell’arco di pochi minuti.
Lavoratori remoti e ibridi che si connettono a reti esterne alla rete aziendale.
Proliferazione delle identità su decine di app e piattaforme.
Strumenti di rilevamento legacy che acquisiscono solo una frazione dell’ambiente.

Queste pressioni si sommano rapidamente. I dipendenti adottano strumenti comodi prima che l’IT possa approvarli. Quando dispositivi, server o app vengono creati in ambienti cloud ed eliminati in pochi minuti, possono sfuggire ai controlli di sicurezza e al monitoraggio. Di conseguenza, queste risorse di breve durata potrebbero non ricevere patch né protezione, creando punti ciechi che gli attaccanti potrebbero sfruttare prima che qualcuno se ne accorga. I lavoratori remoti potrebbero non connettersi mai alla rete aziendale. Gli ecosistemi SaaS, di identità e di dispositivi si espandono molto più rapidamente di quanto gli strumenti di rilevamento legacy siano stati progettati per tracciare. Senza visibilità continua e multi-sorgente, le organizzazioni restano indietro quasi immediatamente.

Per colmare queste lacune crescenti, le organizzazioni devono passare da inventari reattivi e puntuali a un modello basato su visibilità continua, contestuale e in tempo reale. È qui che comprendere e ottenere una vera visibilità sull’intero parco IT diventa fondamentale.

La visibilità IT è molto più di un semplice inventario

La vera visibilità non è un elenco di asset. È intelligence completa, aggiornata e affidabile su cui ogni team può agire. La visibilità totale richiede di identificare ogni dispositivo, app SaaS, identità, workload cloud, configurazione e segnale di utilizzo, indipendentemente da dove si trovi o da quanto a lungo esista.

Significa anche comprendere le relazioni: chi possiede un asset, quali dati tocca, il suo livello di rischio, il suo impatto sulla compliance e se viene effettivamente utilizzato. Questa è la base che trasforma il rilevamento da semplice informazione a controllo operativo.

Come la visibilità completa trasforma i workflow

Quando la visibilità diventa continua e contestuale, l’intero ambiente si trasforma. Gli ambienti IT moderni richiedono più di una semplice osservazione passiva. Con minacce, workload e asset che crescono a una velocità senza precedenti, le organizzazioni hanno bisogno di azioni intelligenti e automatizzate per trasformare la visibilità in risultati concreti. Insight basati sull’IA e workflow automatizzati consentono ai team di affrontare in modo proattivo le minacce alla sicurezza, risolvere i problemi e ottimizzare le operation senza attendere interventi manuali.

Con il giusto approccio, le organizzazioni possono superare la visibilità parziale e finalmente vedere:

ogni dispositivo, applicazione, identità e workload cloud.
dati normalizzati e riconciliati presentati come un’unica fonte di verità.
vulnerabilità associate agli asset e ai proprietari esatti interessati.
workflow automatizzati che attivano patching, quarantene, aggiornamenti della CMDB e chiusura dei ticket con prove a supporto.
rilevamento che combina metodi agent, agentless, attivi e passivi per coprire ogni angolo dell’ambiente ibrido.

Come ogni team trae vantaggio dalla visibilità unificata degli asset

Con dati sugli asset unificati e affidabili, ogni team ne trae vantaggio:

La sicurezza può mappare le esposizioni sugli asset reali e rispondere più rapidamente.
Le operation IT possono chiudere il ciclo dal rilevamento alla correzione fino alla verifica.
I team endpoint possono applicare le policy in modo coerente.
I team ITAMpossono ottimizzare la spesa utilizzando insight accurati su utilizzo e diritti, eliminando gli sprechi.
I team di compliance possono produrre evidenze automatizzate e pronte per l’audit senza attività manuali.

Ottenere oggi una visibilità IT completa

Questo livello di chiarezza è raggiungibile già oggi. Utilizzando approcci moderni al rilevamento che combinano metodi agent, agentless, attivi e passivi, l’intelligence unificata sugli asset assicura ai team IT una visibilità completa, anche quando gli ambienti diventano più complessi e distribuiti.

L’intelligence unificata sugli asset acquisisce dati aggiornati da ogni area dell’organizzazione, inclusi dispositivi, identità, applicazioni SaaS, workload cloud e segnali di rete. Questi dati vengono normalizzati e consolidati in un’unica fonte di verità affidabile.

Invece di gestire inventari parziali o frammentati da più strumenti, le organizzazioni ottengono una vista olistica in tempo reale. Ogni asset è rappresentato accuratamente con i suoi dettagli e il suo contesto principali, eliminando i punti ciechi e consentendo ai team di proteggere e gestire con fiducia l’intero ambiente, eliminando le congetture, riducendo il rischio e ripristinando il controllo.

Scopri come Ivanti Neurons for Discovery può offrire una visibilità completa sul tuo ambiente.

Come l’IA agentica per ITOps libera valore su larga scala

Mon, 05 Jan 2026 17:00:02 Z

Ecco un paradosso dell’era dell’IA: le organizzazioni puntano con grande convinzione sulla promessa dell’IA come chiave per liberare produttività e trasformazione aziendale, e i team IT sono pienamente consapevoli dei vantaggi che IA e automazione possono offrire, eppure sono proprio quelle stesse organizzazioni a frenare tale trasformazione.

Sebbene la maggior parte dei professionisti IT sostenga l’adozione dell’IA, barriere operative, culturali e di budget impediscono alle aziende di implementare l’IA su larga scala. Il risultato: oggi la maggior parte delle aziende deve ancora rendere operativi casi d’uso innovativi di IA e automazione capaci di generare reale valore di business.

Questo non significa che la maggior parte delle aziende non utilizzi l’IA, ma lo fa soprattutto per completare attività di livello inferiore e aumentare la produttività individuale. Pur essendo un passo importante, le aziende dovranno pensare in modo più ambizioso e a più lungo termine per ottenere un ROI significativo e una vera trasformazione digitale dai propri investimenti in IA.

Automazione e output vs autonomia dell’IA agentica

I team IT sono all’avanguardia nell’adozione dell’IA generativa. L’84% dei professionisti IT utilizza strumenti di IA generativa al lavoro, secondo un report di ricerca Ivanti 2025. La stessa ricerca mostra anche che i professionisti IT hanno un atteggiamento estremamente positivo verso IA e automazione:

L’83% si aspetta che l’IA aumenti la produttività nel prossimo anno.
Il 70% afferma che renderà il proprio lavoro più soddisfacente.

Eppure, nonostante questi progressi, le aziende non stanno sfruttando il potenziale più profondo della tecnologia basata sull’IA. Molti team hanno imparato a gestire l’automazione a livello di attività, come instradamento dei ticket, reimpostazione delle password e riepilogo dei log, ma pochi hanno adottato l’IA agentica, che va oltre l’esecuzione per includere ragionamento autonomo e ottimizzazione.

Questo divario tra automazione e trasformazione riflette un problema più ampio che riguarda tutti i settori. Sebbene la maggior parte delle organizzazioni utilizzi già l’IA in qualche forma, solo poche hanno riscontrato un impatto di business misurabile dai propri strumenti di IA. McKinsey ha definito questa situazione “il paradosso della GenAI”.

Questa disconnessione tra applicazioni dell’IA e ROI è ulteriormente confermata da un report del MIT pubblicato ad agosto 2025, secondo cui uno straordinario 95% delle organizzazioni non ha registrato alcun ritorno dall’IA generativa, nonostante investimenti compresi tra 30 e 40 miliardi di dollari.

Il motivo del problema è chiaro: l’IA generativa crea. Produce contenuti, automatizza attività e accelera i workflow. Tuttavia, non apprende, non ragiona né si adatta autonomamente. La prossima fase dell’IA aziendale sarà guidata da sistemi in grado di interpretare, prevedere e agire in modo dinamico: ciò che oggi viene definito IA agentica.

La ricerca di Ivanti evidenzia ulteriormente come oggi la maggior parte delle aziende debba ancora integrare casi d’uso dell’IA più complessi nei propri workflow IT.

Mentre il 67% delle organizzazioni automatizza l’instradamento dei ticket, meno di un terzo applica l’IA all’analisi delle cause principali o ad altri casi d’uso predittivi. Ciò indica che la maggior parte dei team continua a privilegiare l’automazione standard delle attività, anziché consentire ai sistemi di pensare e agire autonomamente tramite l’IA agentica.

L’automazione standard e gli strumenti di IA generativa vengono spesso utilizzati dai team IT per migliorare la produttività individuale e gestire attività ripetitive e di basso livello con maggiore rapidità rispetto al solo intervento umano. La capacità di aumentare l’efficienza con meno tempo e risorse è un vantaggio fondamentale dell’IA, soprattutto per team IT sotto pressione a cui viene costantemente chiesto di fare di più con meno. Ma i guadagni di efficienza sono solo una parte del quadro.

I dati Ivanti rivelano anche un problema organizzativo più profondo: quasi la metà dei team IT afferma che le proprie organizzazioni non hanno resilienza, ovvero la capacità di adattarsi rapidamente al cambiamento, riprendersi dalle interruzioni e mantenere la continuità operativa senza un eccessivo intervento manuale.

La vera agilità aziendale richiede soluzioni di IA autonome e adattive, in grado di anticipare i problemi, ragionare sulle possibili soluzioni e apprendere continuamente come fornire i risultati migliori.

È qui che molte organizzazioni leader si stanno orientando verso l’IA agentica. Gli agenti IA autonomi offrono ai team l’opportunità di rimodellare le operazioni IT tradizionali, passando da un’automazione reattiva a una collaborazione proattiva e orientata agli obiettivi. Comprendere che trasformare ITOps con l’IA significa passare da risultati di automazione isolati a un’intelligenza estesa a tutto il sistema.

Casi d’uso dell’IA agentica ad alto impatto in ITSM e ITOps

L’IA agentica sta già producendo risultati concreti riducendo i tempi di inattività, tagliando i costi e migliorando l’agilità organizzativa.

Di seguito cinque casi d’uso dell’IA agentica nell’IT ad alto impatto:

1. Risoluzione autonoma degli incidenti

La risoluzione autonoma è il punto in cui l’IA inizia a passare dal supporto alla strategia. Nelle operazioni IT tradizionali, identificare e risolvere un problema può richiedere ore di triage ed escalation da parte degli operatori.

Con l’IA agentica, quegli stessi incidenti possono essere rilevati, diagnosticati e risolti in tempo reale, spesso prima che gli utenti notino qualsiasi interruzione.

L’IA agentica non si limita a rilevare anomalie nell’ambiente IT e a diagnosticare la causa principale: elabora soluzioni in modo intelligente e quindi applica le correzioni senza intervento umano. Inoltre, il machine learning consente all’IA di apprendere dagli incidenti precedenti e di utilizzare questa esperienza per perfezionare e migliorare costantemente le attività di risposta future.

2. Prevenzione proattiva dei problemi

La prevenzione proattiva dei problemi si verifica quando l’IA è in grado di anticipare, anziché limitarsi a reagire, a potenziali problemi tecnologici. Invece di risolvere un problema noto, l’IA agentica monitora continuamente i pattern dei dati e rileva segnali di allarme precoci sotto forma di piccole deviazioni che potrebbero evolvere in interruzioni del servizio o problemi di sicurezza.

In altre parole, sposta ITOps verso una prevenzione proattiva, monitorando indicatori anticipatori e affrontando i problemi prima che diventino significativi.

3. Gestione del ciclo di vita end-to-end

Gli agenti IA autonomi offriranno un approccio più completo ed efficace alla gestione del ciclo di vita degli asset.

Questa visione dell’automazione basata sul ciclo di vita va oltre i singoli ticket o incidenti e coinvolge ogni fase delle operazioni IT.

Dall’onboarding di nuovi dispositivi al patching e alla dismissione dell’infrastruttura obsoleta, l’IA agentica garantisce che i sistemi rimangano sicuri, conformi e convenienti.

Non solo risolve i problemi, ma rileva, diagnostica e ottimizza i sistemi IT dal provisioning fino al ritiro. Agisce come un motore di miglioramento continuo, apprendendo dai pattern nell’intero ecosistema IT per ottimizzare proattivamente le risorse, semplificare gli aggiornamenti e ridurre il carico a lungo termine sul personale IT.

4. Gestione dinamica del cambiamento e dei rilasci

La gestione dinamica del cambiamento e dei rilasci è l’ambito in cui l’IA agentica dimostra davvero le proprie capacità di orchestrazione. Nella maggior parte delle aziende, la gestione del cambiamento resta un processo ad alto attrito, che richiede coordinamento tra più team, strumenti e ambienti.

L’automazione agentica trasforma questo scenario consentendo agli agenti IA di collaborare su workflow complessi, inclusi la risposta agli incidenti di cybersecurity e il deployment del software, lavorando insieme con una supervisione umana minima per risolvere incidenti, effettuare il provisioning delle risorse e garantire la conformità.

Questi agenti agiscono come coordinatori intelligenti: sincronizzano gli aggiornamenti tra i sistemi, convalidano le configurazioni e annullano automaticamente le modifiche quando si verificano anomalie. Il risultato sono cicli di cambiamento più rapidi, sicuri e prevedibili, che liberano i team IT consentendo loro di concentrarsi sull’innovazione anziché su interventi di emergenza ad alta intensità di risorse.

5. Gestione autonoma di risorse e capacità

La gestione di risorse e capacità è una delle dimensioni più critiche, e spesso trascurate, delle prestazioni IT. Utilizzando l’IA, le aziende possono anticipare le esigenze future di risorse analizzando le tendenze di utilizzo storiche, le fluttuazioni dei carichi di lavoro e i picchi di domanda. I sistemi agentici possono allocare automaticamente potenza di calcolo, storage e larghezza di banda prima che si presentino colli di bottiglia, mantenendo prestazioni ottimali senza una supervisione umana costante.

Nel tempo, questi sistemi auto-regolanti apprendono dai dati operativi per ottimizzare continuamente la capacità, riducendo gli sprechi, minimizzando i costi e garantendo la continuità del servizio anche durante picchi imprevisti.

La ricerca del report IBM, L’ascesa strategica dell’IA agentica, sottolinea questo ritmo di cambiamento: entro il 2027, un numero doppio di executive si aspetta che gli agenti IA prendano decisioni autonome nei workflow. Oggi, solo il 24% degli executive segnala questo livello di autonomia; entro due anni, il 67% prevede che diventerà la norma.

Superare le barriere e generare impatto aziendale

Eppure i progressi spesso si bloccano, non per mancanza di intenzione, ma a causa di barriere strutturali. I leader IT devono innanzitutto superare gli ostacoli che impediscono la loro evoluzione verso attività orientate al valore. Queste barriere sono molteplici: tecniche, culturali e operative.

Anche le organizzazioni IT più orientate all’IA possono non disporre della preparazione strutturale necessaria per un’automazione profonda. Ad esempio, il “Technology at Work Report 2025” di Ivanti ha rilevato che:

Il 38% dei professionisti IT indica gli stack tecnologici complessi come un problema per operazioni IT efficaci.
E il 72% afferma che i dati IT e di sicurezza sono isolati in silos all’interno della propria organizzazione.

Costruire una strategia di IA sostenibile richiede più di un atteggiamento positivo: richiede allineamento tra l’IT e il business nel suo complesso. Le organizzazioni di successo sono quelle che allineano gli obiettivi tecnologici a risultati concreti, supportate da strutture dati chiare, processi unificati e team preparati a gestire nuovi workflow basati sull’IA. Senza questo allineamento, anche gli strumenti migliori faticano a generare impatto a livello aziendale.

La ricerca IBM rivela un ulteriore livello: il 45% degli executive cita la mancanza di visibilità nel processo decisionale dell’IA come una barriera importante. Questo problema della “scatola nera” dell’IA non è solo tecnico. Riguarda anche fiducia, comunicazioni chiare e guardrail per l’IA. Scalare l’IA agentica richiede framework di governance in cui le decisioni automatizzate possano essere comprese, sottoposte ad audit e spiegate.

Una trasformazione di questo tipo deve mantenere le persone al centro: progettare per aumentare le capacità umane, non per sostituirle.

Il modello operativo dell’IA agentica

Considera l’ITOps agentico non solo come un aggiornamento dell’efficienza, ma come una ridefinizione completa dei workflow IT tradizionali. Le organizzazioni che guidano la prossima fase della trasformazione sono quelle che ripensano il modo in cui i loro sistemi prendono decisioni, collaborano e si adattano autonomamente in tutta l’azienda.

Questo livello di trasformazione digitale richiede una leadership dall’alto. CIO e stakeholder executive devono passare dalla sperimentazione all’esecuzione. Devono considerare l’integrazione dell’IA agentica non come un progetto secondario, ma come un modello operativo centrale che allinea tecnologia, dati e persone verso risultati condivisi.

Questo passaggio rappresenta la vera sfida futura.

Il ROI futuro delle iniziative di IA agentica

Anche con l’aumento di produttività offerto dalla tecnologia di IA generativa, i team IT non hanno bisogno di altri strumenti. Hanno bisogno di intelligenza capace di produrre risultati misurabili. I team dovrebbero definire metriche pre e post implementazione rilevanti per i leader IT e aziendali. Oltre ai guadagni di efficienza, come tempo risparmiato, risoluzione più rapida e costi inferiori, è importante misurare i risparmi di lavoro, la riduzione delle interruzioni ad alta intensità di risorse e la minore proliferazione degli strumenti.

Le organizzazioni orientate alla trasformazione registrano un impatto maggiore su ogni metrica di business, tra cui produttività, efficienza, crescita dei ricavi, forza del brand e fidelizzazione dei clienti, rispetto a quelle che limitano l’IA a miglioramenti incrementali e persino superficiali.

Infatti, secondo lo stesso report IBM citato in precedenza, le organizzazioni che eccellono in tre aree chiave dell’adozione dell’IA hanno una probabilità 32 volte superiore di raggiungere prestazioni di business di primo livello.

In sintesi

I prossimi 12-24 mesi metteranno alla prova la capacità dei leader IT di trasformare la sperimentazione in valore sostenibile. Chi adotterà per tempo l’IA agentica costruirà organizzazioni capaci di apprendere più rapidamente, adattarsi in modo continuo, prevenire potenziali problemi e riprendersi dalle interruzioni in modo istintivo.

L’IT ha dimostrato più volte di essere pienamente disposto e impegnato ad adottare l’IA. Ora deve guidare di nuovo, e farlo in profondità. L’IA agentica segna la fase successiva di maturità: sistemi che apprendono, si riparano e si ottimizzano autonomamente, abilitando maggiore agilità e resilienza in tutta l’azienda.

Non si tratta di “configurare e dimenticare”. I team IT devono costruire, addestrare, monitorare, misurare e perfezionare l’IA agentica per garantire la realizzazione del valore.

Per saperne di più sul ruolo dell’IA come strumento trasformativo per le operazioni IT e sui casi d’uso innovativi dell’IA agentica e dell’automazione nell’IT, consulta il report di ricerca di Ivanti: “IA: il futuro dell’automazione ITSM.”

ITAM: la prima linea di difesa inattesa contro le minacce informatiche

Tue, 16 Dec 2025 14:00:02 Z

Quando si parla di cybersecurity, spesso si pensa a firewall, sistemi di rilevamento delle intrusioni o protezione degli endpoint all’avanguardia. Tuttavia, sotto questi scudi sofisticati si trova una base essenziale, e spesso poco celebrata: un solido IT Asset Management (ITAM).

Per i CIO che guidano organizzazioni di medie dimensioni ed enterprise in uno scenario digitale sempre più rischioso, l’ITAM offre non solo chiarezza operativa, ma anche una potente prima linea di difesa contro le minacce informatiche.

Di seguito analizzeremo in che modo un ITAM completo offre una visibilità fondamentale sull’ambiente tecnologico dell’organizzazione, rafforza le difese contro minacce informatiche in continua evoluzione, supporta la conformità normativa e accelera le operazioni di sicurezza. Continua a leggere per scoprire come rendere l’ITAM una parte centrale della tua strategia possa contribuire a prevenire violazioni costose e a costruire una vera resilienza informatica.

Gli attacchi informatici globali sono aumentati del 30% su base annua e gli attacchi ransomware registrano oggi in media 20–25 incidenti gravi al giorno.

Perché l’ITAM è importante: le sfide della cybersecurity iniziano da una visibilità limitata

Le minacce informatiche sfruttano quasi sempre le debolezze che le organizzazioni non riescono a vedere. Shadow IT, dispositivi obsoleti, software non autorizzato e punti di accesso non approvati sono vulnerabilità invisibili che sfuggono ai controlli della sicurezza tradizionale. Un inventario completo degli asset non è solo una buona pratica di gestione: è il punto di partenza per un’efficace gestione del rischio informatico.

Nonostante il 90% delle organizzazioni dichiari solide capacità di rilevamento, il 57% ha comunque subito incidenti di sicurezza gravi a causa della mancanza di piena visibilità.

Considera questo dato: nel 2023 Data Breach Investigations Report, Verizon ha rilevato che una quota significativa degli incidenti di intrusione derivava da asset trascurati: server rimasti senza patch perché dimenticati, endpoint provisionati senza visibilità sul loro ciclo di vita e così via.

In questo contesto, l’ITAM è un prezioso sistema di allerta precoce. Fornendo una mappa in tempo reale, continuamente aggiornata, di tutti gli asset hardware, software e cloud, consente ai responsabili IT di individuare i rischi prima degli attaccanti.

I vantaggi dell’ITAM per la resilienza informatica

Di seguito vedremo come i diversi vantaggi di un ITAM solido contribuiscano a una postura di sicurezza più robusta per la tua organizzazione.

La gestione del ciclo di vita elimina gli anelli deboli

Gli asset non comportano rischi solo al momento dell’acquisizione. Il ciclo di vita, dall’onboarding alla manutenzione e agli aggiornamenti fino alla dismissione finale, è ricco di occasioni di gestione inadeguata che possono aprire potenziali varchi agli avversari informatici. Sistemi obsoleti senza supporto del fornitore, software a fine vita ancora in esecuzione per applicazioni mission-critical, dispositivi dismessi senza cancellazione dei dati: sono situazioni comuni negli ambienti complessi.

Il 45% delle organizzazioni non ha piena fiducia nella propria capacità di conoscere tutte le applicazioni in uso, creando punti ciechi che gli attaccanti sfruttano.

Un ITAM solido garantisce che ogni asset venga tracciato, valutato regolarmente e dismesso in modo sicuro, eliminando sia esposizioni accidentali sia attacchi sofisticati mirati all’infrastruttura legacy.

La conformità normativa dimostra il controllo e previene le sanzioni

Sempre più spesso, i CIO operano in contesti normativi che richiedono un controllo dimostrabile sugli asset IT. Framework come NIST, ISO 27001 e GDPR pongono tutti l’accento sulla visibilità degli asset come prerequisito per un controllo efficace dei dati sensibili e delle infrastrutture critiche. Una pratica ITAM matura si allinea direttamente a questi requisiti, fornendo la documentazione e la supervisione dimostrabile necessarie per audit e richieste normative.

Oltre l’80% delle violazioni è collegato a lacune nella gestione della superficie di attacco, determinate da asset esposti a Internet vulnerabili e da pratiche carenti di inventario degli asset.

Ad esempio, ai sensi del GDPR, la capacità di identificare e correggere rapidamente gli asset vulnerabili che trattano dati personali non è solo una buona pratica di sicurezza: è una necessità legale.

La partnership tra ITAM e sicurezza: oltre il semplice monitoraggio dell’inventario

Un vero ITAM va oltre la gestione di elenchi. L’asset management integrato alimenta direttamente gli strumenti per le operazioni di sicurezza con il contesto necessario. Gli scanner di vulnerabilità dipendono da inventari accurati per rilevare le esposizioni. La risposta agli incidenti si basa sulla conoscenza precisa dei sistemi coinvolti. L’applicazione delle policy di sicurezza richiede una chiara comprensione dei ruoli e delle relazioni degli asset.

A titolo di esempio, un istituto finanziario ha dimezzato i tempi di risposta agli incidenti dopo aver integrato i dati ITAM nella propria piattaforma SIEM, consentendo ai team di sicurezza di individuare e isolare immediatamente gli asset interessati durante una violazione. Il valore, in questo caso, è misurabile e replicabile.

Una difesa informatica resiliente richiede un asset management solido

L’IT Asset Management non è semplicemente una questione di igiene operativa. È un componente essenziale di una strategia di cybersecurity proattiva e resiliente. Per i CIO, investire in una solida soluzione ITAM può fare la differenza tra una sicurezza superficiale e una reale mitigazione del rischio.

Se desideri scoprire come la nostra soluzione ITAM può rafforzare la postura di sicurezza della tua organizzazione dalle fondamenta, contatta il nostro team oggi stesso e compi il primo passo verso la costruzione di una vera resilienza informatica.

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 dei costi IT guidata dall’AI: allineare la spesa al valore strategico

Wed, 22 Oct 2025 13:00:01 Z

Ottimizzare i costi IT è ora la principale priorità per i team IT, secondo il Report Technology at Work 2025. Dalla nostra indagine è emerso che l’ottimizzazione dei costi è stata indicata come un obiettivo strategico critico per il 2025, superando il miglioramento della cybersecurity, gli investimenti nell’infrastruttura e l’implementazione di tecnologie AI / ML.

Tuttavia, nonostante molte organizzazioni considerino AI e automazione in termini di miglioramenti operativi a breve termine, molte non hanno ancora sfruttato appieno il potenziale dell’AI per trasformare il modo in cui l’IT gestisce, prevede e ottimizza i costi.

È evidente che i team IT sono già convinti del valore dell’AI nelle operazioni quotidiane. Attualmente l’IT è in prima linea nell’implementazione dell’AI, con il 36% dei team IT che utilizza l’AI generativa, secondo una ricerca McKinsey di marzo 2025: più di qualsiasi altra funzione.

Sebbene i team IT utilizzino regolarmente l’AI per la programmazione, i ticket di supporto e altre attività quotidiane, molte organizzazioni non guardano oltre questi incrementi di efficienza a breve termine. Troppo spesso i leader IT trascurano il potenziale ancora inespresso dell’AI per l’ottimizzazione a livello aziendale.

Questo passaggio da incrementi di produttività graduali all’ottimizzazione strategica dei costi libera risorse e offre ai leader IT la flessibilità necessaria per concentrarsi su innovazione, trasformazione a lungo termine e allineamento costante delle operazioni a strategie aziendali in rapida evoluzione.

Con i CIO sottoposti a una pressione crescente per “fare di più con meno”, l’ottimizzazione dei costi IT guidata dall’AI può ridurre gli sprechi di spesa IT, giustificare gli investimenti e generare valore strategico in tutta l’organizzazione.

Tuttavia, prima che questa trasformazione possa realizzarsi, le aziende devono innanzitutto comprendere le principali fonti di spesa inefficiente e individuare le aree di maggior valore in cui utilizzare le capacità dell’AI per allocare meglio le risorse e sfruttare al massimo il budget IT.

Principali ostacoli all’ottimizzazione dei costi IT

Le sfide della gestione dei costi sono sistemiche. La spesa IT inefficiente deriva da criticità che si sommano tra sistemi, processi e strutture di leadership. Più della metà dei professionisti IT ha affermato che gli sprechi di spesa IT rappresentano un problema significativo nella propria organizzazione, secondo una ricerca Ivanti del 2025.

Gli sprechi di spesa IT sono particolarmente gravi in settori ad alta complessità come telecomunicazioni e pubblica amministrazione, dove sistemi legacy e relazioni estese con i fornitori rendono difficile monitorare e controllare la spesa. Questi settori subiscono una pressione maggiore per ridurre i costi, poiché gli sprechi non controllati limitano la capacità di finanziare iniziative strategiche e modernizzare infrastrutture critiche.

Le revisioni mensili dei fornitori, le riconciliazioni trimestrali del budget e le negoziazioni annuali dei contratti faticano a tenere il passo con l’attuale panorama IT dinamico. La spesa cloud aziendale può aumentare da un giorno all’altro e la complessità tecnologica cresce rapidamente a causa di acquisti decentralizzati, shadow IT e scarsa visibilità degli asset. Ad esempio, il 38% dei professionisti IT intervistati da Ivanti ha indicato la “complessità tecnologica” come un ostacolo importante a operazioni IT efficaci.

Guardando al futuro dell’ITOps basato sull’AI, molti professionisti IT riconoscono il potenziale trasformativo dell’AI per affrontare queste sfide ed eliminare le spese non necessarie.

AI e machine learning per la gestione predittiva dei costi

Le sole revisioni manuali dei costi guardano al passato, richiedono molto lavoro e sono soggette a errore umano. La sola supervisione umana non può riconoscere e analizzare i pattern che emergono dall’analisi dei dati AI su larga scala. La gestione dei costi basata sull’AI cambia prospettiva. Invece di segnalare gli sforamenti di spesa dopo che si sono verificati, l’analisi predittiva dell’AI può rilevare potenziali anomalie e fornire alle organizzazioni previsioni di budget accurate per evitare spese ridondanti e non necessarie. L’AI può anche far emergere strumenti ridondanti, evidenziare i costi del ciclo di vita e segnalare anomalie di spesa che le revisioni umane probabilmente non rileverebbero.

Considera questo scenario: puoi utilizzare l’AI per analizzare i dati di gestione degli asset IT e individuare shelfware e licenze software inutilizzate, oppure per analizzare i ticket di supporto alla ricerca di pattern che mostrino quando determinati tipi di dispositivi iniziano in genere a guastarsi. Questi insight possono supportare cicli di sostituzione più intelligenti, ridurre i tempi di inattività e garantire che si paghi solo per ciò che si utilizza realmente.

La differenza in termini di velocità è notevole. Le organizzazioni che utilizzano l’ottimizzazione dei costi guidata dall’AI stanno registrando riduzioni misurabili delle spese operative, mentre altre stanno ancora compilando su fogli di calcolo i report del trimestre precedente.

La visibilità in tempo reale supera costantemente le revisioni reattive. Quando puoi prevedere e prevenire gli sprechi, invece di limitarti a documentarli, l’IT passa dalla gestione delle spese alla creazione di valore strategico.

Gestione dei costi cloud con l’AI e gestione delle risorse

Gli ambienti cloud sono la principale fonte di variazione del budget e di sprechi. Quasi nove organizzazioni su 10 (88%) riscontrano una variazione significativa tra spesa effettiva e spesa prevista, e solo il 30% sa dove viene destinato il proprio budget cloud, secondo lo State of Cloud Costs 2024 di CloudZero.

I risultati di Ivanti approfondiscono queste sfide di gestione delle risorse IT:

Il 39% dei professionisti IT ha indicato l’hardware obsoleto come una fonte rilevante di spesa improduttiva.
Anche il software obsoleto, inutilizzato e scaduto è un fattore importante: quasi un professionista IT su tre (31%) riferisce che la propria organizzazione non monitora le licenze software inutilizzate o sottoutilizzate.
Dato ancora più preoccupante, il 48% dei team IT ha riferito che le proprie aziende utilizzano software che ha raggiunto la fine del ciclo di vita (EOL).

La combinazione di ambienti multi-cloud, utilizzo imprevedibile nel tempo, pricing complesso e multilaterale all’interno degli stessi servizi e costi estremamente variabili rende evidente la necessità di AI e automazione.

La tecnologia abilitata dall’AI può aiutare a fare chiarezza in questa complessità. Le soluzioni AI possono identificare in modo proattivo licenze software sottoutilizzate, risorse cloud sovradimensionate e applicazioni ridondanti in ambienti che richiederebbero settimane agli analisti umani per essere mappati.

Inoltre, l’AI combinata con l’automazione ITSM può suggerire soluzioni alla spesa IT inefficiente tramite raccomandazioni intelligenti per rightsizing e deprovisioning. I CIO più avanzati utilizzano la gestione strategica dei costi IT per finanziare iniziative ad alto impatto, e l’automazione basata sull’AI rende tutto questo realizzabile su larga scala.

L’ottimizzazione delle licenze software genera ritorni significativi. L’AI confronta l’utilizzo effettivo del software con i diritti d’uso, identifica opportunità di downgrade e prevede le esigenze future in base ai pattern di crescita. Le organizzazioni pagano per ciò che utilizzano, non per ciò che hanno acquistato mesi prima.

L’impatto dell’AI nella semplificazione dei processi IT

Sebbene l’adozione dell’AI stia aumentando tra i team IT, il suo impatto sull’ottimizzazione dei costi non è ancora diffuso quanto i casi d’uso di base, come la manutenzione predittiva e l’automazione delle attività di self-service di routine, entrambi popolari secondo la ricerca Ivanti.

Il ritardo nell’adozione diffusa dell’AI nell’ITOps impedisce alle organizzazioni di cogliere i benefici finanziari a lungo termine e le opportunità di crescita strategica del business. Le soluzioni di automazione IT possono ridurre i costi operativi fino al 90%. La tecnologia gestisce il triage dei ticket e automatizza la risposta agli incidenti, prevedendo al contempo i guasti dei sistemi e gestendo la manutenzione di routine.

L’AI potenzia le operazioni IT e i suoi effetti si avvertono in tutta l’azienda. Il monitoraggio delle prestazioni degli asset diventa intelligente e proattivo. Invece di soglie statiche e controlli programmati, i sistemi AI analizzano continuamente i dati sulle prestazioni, prevedono i guasti hardware e ottimizzano i piani di manutenzione.

Questo evita sia i costi dei tempi di inattività sia spese di sostituzione non necessarie. L’automazione dei processi libera inoltre tempo per l’IT, riducendo i costi dovuti all’errore umano: configurazioni manuali errate, patch mancate e risposte ritardate causate da risorse limitate.

Come l’AI consente all’IT di generare valore strategico

La gestione dei costi IT non è l’obiettivo finale. È il punto di partenza della trasformazione strategica. L’AI consente alle aziende di ottimizzare i costi su larga scala liberando al contempo budget per investimenti orientati alla crescita.

Le organizzazioni che adottano l’AI per la gestione dei costi stanno riposizionando il modo in cui l’azienda percepisce e valorizza la tecnologia. Quando ogni investimento deve giustificare la propria esistenza, l’AI consente ai leader IT di diventare architetti del valore, non solo gestori delle spese, riducendo i costi e creando valore. L’AI favorisce un’allocazione agile delle risorse. Quando i costi improduttivi vengono eliminati in modo proattivo, i responsabili IT acquisiscono la flessibilità necessaria per finanziare opportunità emergenti e rispondere al cambiamento delle priorità aziendali.

La visibilità è altrettanto importante per trasformare l’IT in un motore strategico per il business. L’AI fornisce i dati e gli insight necessari per quantificare il valore aziendale dell’IT. Quando gli investimenti vengono monitorati e collegati ai risultati di business, i CIO possono dimostrare il reale ROI del reparto IT e ottenere supporto strategico.

La vera trasformazione avviene quando l’IT passa dal controllo reattivo delle spese alla creazione proattiva di valore. Le operazioni IT ottimizzate dall’AI sono diventate la base dell’innovazione, consentendo ai team di sperimentare e offrire vantaggi competitivi.

Per saperne di più sulle principali sfide che contribuiscono agli sprechi di spesa IT e su come AI e automazione possono aiutare i team IT ad aumentare l’efficienza, migliorare la visibilità degli asset e ottimizzare la gestione dei costi IT, consulta il Report Technology at Work 2025 di Ivanti.

Le gemme nascoste dell’ITSM: le funzionalità che contano davvero

Fri, 28 Mar 2025 12:34:36 Z

Il service management non deve essere solo una parola di moda. Può rappresentare la base per operazioni efficienti, in cui l’IT Service Management (ITSM) svolge un ruolo cruciale nel garantire la continuità operativa delle aziende. Ma che cosa distingue davvero un ITSM eccellente dagli altri? Non si tratta solo di avere un’interfaccia utente elegante: contano soprattutto le potenti funzionalità e capacità che operano sotto la superficie, migliorando la soddisfazione degli utenti e promuovendo l’eccellenza operativa. Dalla gestione degli incidenti automatizzata alle capacità di autoriparazione, la vera forza dell’ITSM risiede nella sua capacità di anticipare e risolvere le criticità prima che diventino problemi.

La forza nascosta: che cosa conta davvero

Sotto la superficie di interfacce eleganti e design intuitivi si trova ciò che rende indispensabile il service management. Sebbene un’interfaccia utente curata possa migliorare l’esperienza degli utenti, sono le funzionalità e l’efficienza sottostanti a determinare il successo di qualsiasi sistema di service management.

Per i dipendenti, ciò che conta è la rapidità e l’efficacia con cui vengono gestite le loro richieste. Quando un dipendente invia una richiesta, si aspetta che venga presa in carico e risolta rapidamente. I ritardi generano frustrazione e un calo della produttività, con effetti che si ripercuotono su tutta l’organizzazione.

I dipendenti attribuiscono grande valore anche alla trasparenza e alla comunicazione. Si aspettano di essere informati sullo stato delle loro richieste e su eventuali ritardi. Fornendo aggiornamenti regolari e mantenendo canali di comunicazione chiari, i team IT possono migliorare significativamente la soddisfazione e la fiducia nel processo di service management.

Per i professionisti IT, la posta in gioco è altrettanto alta. Hanno bisogno delle soluzioni giuste per affrontare e risolvere le criticità in modo efficiente. La capacità di gestire gli incidenti al livello iniziale, spesso definito supporto di livello 0, è fondamentale. Ciò significa risolvere rapidamente i problemi semplici senza scalarli, riducendo drasticamente il numero di ticket da gestire.

In definitiva, la vera misura della soddisfazione dei dipendenti rispetto al sistema di service management sta nei risultati che produce. La rapidità e l’efficacia con cui vengono risolte le criticità, la qualità della comunicazione ricevuta e l’impatto complessivo sulla produttività quotidiana sono metriche chiave.

Oltre l’interfaccia utente accattivante: le capacità fondamentali del service management

L’architettura e i processi sottostanti sono ciò che rende davvero solido il service management. Al centro di ogni buona soluzione di service management c’è la capacità di semplificare i workflow, che può aumentare notevolmente l’efficienza. Quando i processi sono ottimizzati, i team possono concentrarsi su attività più importanti, riducendo il tempo e l’impegno dedicati a compiti ordinari e ripetitivi. Questo non solo aumenta la produttività, ma garantisce anche che il reparto IT possa rispondere in modo più efficace alle esigenze dell’azienda.

La gestione automatizzata degli incidenti è un altro componente critico che spesso passa inosservato. Automatizzando il rilevamento e la risoluzione delle criticità, le organizzazioni possono ridurre drasticamente i tempi di risposta. Queste capacità di autoriparazione rappresentano una svolta nel service management moderno, perché garantiscono che i problemi vengano identificati e corretti prima ancora che gli utenti li segnalino, aumentando così la soddisfazione degli utenti. Inoltre, è meno probabile che gli utenti subiscano interruzioni e, quando si verificano criticità, queste vengono risolte rapidamente ed efficacemente. Questo approccio proattivo non solo migliora l’esperienza utente, ma contribuisce anche a mantenere una percezione positiva del reparto IT.

Le capacità di integrazione sono un altro aspetto essenziale che spesso viene trascurato. Una soluzione di service management che si integra perfettamente con diverse applicazioni e servizi aziendali assicura che tutti i componenti lavorino in armonia. Questo elimina i silos e garantisce un flusso fluido dei dati in tutta l’organizzazione, migliorando l’efficienza operativa complessiva.

Tuttavia, è importante osservare che non tutti i fornitori mantengono le promesse relative al low-code/no-code. Sebbene molti affermino di offrire queste funzionalità, la realtà spesso richiede più attività di coding di quanto pubblicizzato. Le vere soluzioni low-code/no-code dovrebbero ridurre al minimo la necessità di scrivere codice esteso, rendendo più semplice per i team IT distribuire e gestire i servizi senza richiedere competenze tecniche approfondite.

La digital employee experience è molto più di semplici sondaggi. Comprende una visione completa a 360 gradi di come i dipendenti interagiscono con i vari aspetti del sistema di service management, incluse applicazioni, sicurezza e dispositivi. Identificare e affrontare in modo proattivo le criticità in queste aree può migliorare significativamente l’esperienza complessiva dei dipendenti.

Le funzionalità che rendono eccellente il service management

Ma quali sono le funzionalità specifiche che trasformano il service management da semplice strumento a soluzione indispensabile? Una delle funzionalità più trasformative è l’automazione. Automatizzando le attività di routine e i processi di risoluzione dei ticket, le soluzioni di service management possono migliorare significativamente la soddisfazione degli utenti, riducendo al contempo il carico di lavoro dei team IT.

I portali self-service rappresentano un’altra svolta. Questi portali consentono agli utenti di risolvere autonomamente problemi semplici, come il reset delle password o l’installazione di software, senza dover coinvolgere il reparto IT.

Anche le analisi avanzate sono fondamentali per il service management moderno. Fornendo insight approfonditi sulle prestazioni dei servizi e sul comportamento degli utenti, queste analisi consentono alle organizzazioni di affrontare proattivamente le criticità prima che diventino problemi importanti. Ad esempio, l’analisi predittiva può individuare modelli che potrebbero indicare un imminente guasto del sistema, permettendo ai team IT di intraprendere azioni preventive.

Anche l’accesso mobile è essenziale. Con la crescente mobilità della forza lavoro, è fondamentale che il supporto IT sia sempre disponibile, ovunque si trovino gli utenti. Le piattaforme di service management ottimizzate per dispositivi mobili consentono agli utenti di inviare ticket, monitorarne l’avanzamento e ricevere aggiornamenti anche in movimento.

Infine, l’AI sta diventando un elemento sempre più cruciale per un service management di successo. Gli strumenti basati sull’AI possono automatizzare attività più complesse, fornire raccomandazioni intelligenti e persino prevedere e risolvere le criticità prima ancora che gli utenti se ne accorgano. Tuttavia, è fondamentale che questi sistemi di AI siano trasparenti e affidabili, assicurando che operino in modo etico e nel migliore interesse dell’organizzazione e dei suoi utenti.

Come Ivanti può aiutare

È qui che entra in gioco Ivanti. Offriamo una suite di soluzioni che non solo rendono il service management più efficiente, ma ne rafforzano anche gli aspetti fondamentali. Lo facciamo attraverso le nostre capacità di service management basate sull’AI, che rendono il service desk più intelligente, più rapido e più efficiente. Con le capacità basate sull’AI, possiamo riepilogare incidenti e ticket, generare articoli della knowledge base, classificare gli incidenti e persino creare widget per dashboard.

Nel mondo digitale di oggi, la sicurezza è una priorità per tutte le organizzazioni. Per questo siamo l’unico fornitore ITSM ad aver sottoscritto l’impegno Secure by Design. Non ci limitiamo a dire che siamo sicuri: integriamo la sicurezza nei nostri prodotti.

La nostra sicurezza solida è completata dalle nostre ampie capacità di integrazione aziendale. Con oltre 1.000 connettori, la nostra piattaforma può integrarsi perfettamente con un’ampia gamma di sistemi di terze parti, sia IT sia non IT. Il nostro approccio low-code/no-code, basato sulla piattaforma iPaaS leader di mercato, semplifica l’estensione dell’automazione ITSM e dei workflow ai sistemi esterni senza richiedere competenze tecniche approfondite.

Inoltre, offriamo cinque workflow aziendali out-of-the-box (OOTB) per HR, facilities, project portfolio management (PPM), governance, risk and compliance (GRC) e security operations. Non si tratta di semplici template: sono oggetti di business pienamente funzionali che possono essere personalizzati per soddisfare le esigenze specifiche della vostra organizzazione.

L’editor visuale low-code è una potente funzionalità che consente alle organizzazioni di creare e modificare workflow in tutti i processi IT e non IT. Questa capacità permette di creare soluzioni personalizzate allineate a requisiti aziendali unici, riducendo al minimo l’impegno amministrativo e massimizzando la produttività. La capacità DevOps integrata della piattaforma, con connettori bidirezionali OOTB per Jira, Azure DevOps, GitHub e Jenkins, estende questa flessibilità al DevSecOps.

Uno degli aspetti più innovativi della piattaforma Ivanti è rappresentato dalle sue capacità di autoriparazione. Il service management proattivo garantisce che le criticità vengano identificate e risolte prima di impattare sugli utenti, riducendo significativamente il tempo medio di risoluzione (MTTR). Questo approccio proattivo non solo migliora la qualità del servizio, ma anche l’esperienza digitale complessiva dei dipendenti. Ivanti è l’unico fornitore ITSM che misura la digital employee experience, offrendo insight sul sentiment dei dipendenti e sulle prestazioni di dispositivi, applicazioni e misure di sicurezza.

In un panorama caratterizzato da rapidi cambiamenti tecnologici, le soluzioni Ivanti offrono la flessibilità e la sicurezza necessarie per distinguersi. Grazie alla potenza dell’AI avanzata, a una sicurezza resiliente e a un’integrazione perfetta, Ivanti consente alle organizzazioni di offrire un servizio eccezionale e guidare la trasformazione digitale con fiducia.

Volete saperne di più? Guardate il nostro webinar, Beyond the Surface: svelare la vera forza dell’ITSM, per osservare il tema da una nuova prospettiva e portare il vostro service management a un livello superiore, conquistando un vantaggio competitivo.

Come l'IA può alleggerire i carichi di lavoro dell'help desk

Mon, 24 Feb 2025 16:46:45 Z

Ripubblicato con l'autorizzazione di CIO.com

Il crescente aumento dei ticket di assistenza sta mettendo sotto pressione le attività degli help desk. Eppure molti continuano ad affidarsi a telefonate, knowledge base obsolete e processi manuali. Non sorprende che questo porti a frustrazione e burnout del personale, utenti finali insoddisfatti e vulnerabilità di sicurezza persistenti.

Ben il 56% dei professionisti IT afferma che il volume dei ticket dell'help desk è in aumento, secondo un sondaggio condotto da Ivanti. Le cause includono un maggior numero di implementazioni software, problemi di affidabilità della rete, incidenti/interruzioni di sicurezza e la crescita del lavoro da remoto.

Vecchie soluzioni per nuovi problemi

Il carico attuale è particolarmente pesante perché gli help desk rispondono alle stesse domande e agli stessi problemi sempre nello stesso modo. Per molti, il principale canale di interazione con gli utenti è il telefono.

Ciò significa che le organizzazioni non dispongono di una knowledge base valida, accessibile e sfruttabile, afferma Alan Taylor, Director of Product Management di Ivanti, che ha gestito help desk aziendali tra la fine degli anni '90 e l'inizio degli anni 2000. “Finisce che entriamo in un ciclo in cui consultiamo continuamente ticket incompleti o scarsamente documentati per trovare una soluzione.”

Come l'IA può migliorare i carichi di lavoro dell'help desk

L'IA può migliorare molte attività dell'help desk. Tuttavia, l'Everywhere Work Report di Ivanti ha rilevato che solo il 40% degli intervistati utilizzava l'IA per la risoluzione dei ticket, il 35% per la gestione della knowledge base e appena il 31% per l'escalation intelligente. Con l'IA, queste attività possono avere un impatto positivo sulle operazioni dell'help desk e sulla soddisfazione degli utenti finali. Le organizzazioni non devono necessariamente ripensare i principali processi aziendali per ottenere questi risultati mirati, afferma Taylor.

In effetti, le organizzazioni possono adottare una serie di misure per introdurre con successo l'IA e alleggerire il carico di lavoro del personale.

Inizia con un piccolo progetto pilota. Potrebbe includere l'automazione di una domanda frequente o dell'instradamento dei ticket, per dimostrare il valore dell'IA senza stravolgere i processi. Questi progetti pilota possono essere estesi man mano che ne viene dimostrato il successo.
Dai priorità all'automazione delle attività di routine. “In questo ambito l'IA può avere un impatto significativo”, afferma Taylor. “Utilizza l'IA per promuovere l'automazione di attività ripetitive e a bassa complessità, come la classificazione, la definizione delle priorità e l'instradamento dei ticket. Questo contribuisce a ridurre l'impegno manuale e a migliorare i tempi di risposta.”
Forma e aggiorna gli analisti dell'help desk. Molte organizzazioni parlano di IA e dei suoi vantaggi a livello generale, osserva Taylor. “Ma raramente questo messaggio arriva agli analisti dell'help desk che rispondono alle chiamate degli utenti finali.” Fornisci al team la formazione necessaria per lavorare con gli strumenti di IA. Assicurarsi che sappiano usarli in modo efficace contribuirà a ridurre le preoccupazioni e ad aumentare il coinvolgimento.

Dai priorità ai dati di alta qualità

Un'IA efficace dipende da dati di alta qualità. “Il principale problema dei dati dell'help desk è, senza dubbio, la scarsa documentazione delle risoluzioni”, afferma Taylor. “Una documentazione di alta qualità genera dati di alta qualità, che possono essere sfruttati sia dall'intelligenza umana sia da quella artificiale.” Migliorare le competenze del personale dell'help desk nella creazione di una buona documentazione è un passaggio fondamentale per sfruttare l'IA e ottimizzare le operazioni.

Le soluzioni di automazione dei servizi di Ivanti integrano IA e machine learning. Queste tecnologie gestiscono la classificazione dei ticket, migliorandone l'accuratezza. Classificazioni accurate, a loro volta, possono essere utilizzate dall'IA per instradare i problemi in modo coerente e risolverli rapidamente. Infine, il software Ivanti utilizza l'IA per individuare dove e come si concentrano gli incidenti, facendo emergere le cause alla radice e consentendo all'help desk di elaborare una risposta sistematica.

In sintesi

I leader IT possono iniziare a superare il collo di bottiglia ripetitivo ed estenuante dell'help desk. Possono sfruttare in modo tattico IA e machine learning in piccoli progetti che alleggeriscono il carico di lavoro, migliorano la soddisfazione degli utenti finali e rafforzano la fiducia nelle capacità dell'IA. I dati di alta qualità sono essenziali per un'IA efficace.

ITAM o CMDB? Perché servono entrambi

Tue, 03 Dec 2024 16:28:54 Z

Molte organizzazioni si affidano a soluzioni di gestione degli asset IT (ITAM) per garantire che tutti i loro asset IT vengano individuati, monitorati, protetti e dismessi al termine del ciclo di vita di ciascun asset.

Alcuni amministratori IT si chiedono se possano utilizzare un database di gestione della configurazione (CMDB) per le proprie esigenze ITAM. Altri, invece, temono che il monitoraggio degli asset IT in due soluzioni li obblighi a duplicare ogni record di asset e ad aumentare il carico di lavoro.

Che cos’è l’ITAM?

L’ITAM è un insieme di best practice per monitorare l’inventario degli asset IT. I suoi obiettivi sono gestire il costo complessivo di un asset IT, inclusi proprietà, contratti associati al ciclo di vita dell’asset, garanzia e informazioni di refresh.

L’ITAM si concentra sugli asset IT dalla prospettiva finanziaria di un’organizzazione. Quando le organizzazioni seguono le best practice ITAM, possono prendere decisioni informate sugli acquisti tecnologici. Inoltre, possono evitare costi imprevisti e sanzioni associati agli audit software.

Che cos’è un CMDB?

Un CMDB è un repository centrale di informazioni sugli asset IT di un’organizzazione. Include dettagli su hardware, software, reti e sulle loro varie relazioni.

La gestione della configurazione implica il monitoraggio degli asset IT da una prospettiva operativa e di supporto. Poiché disponibilità e stabilità degli asset incidono sulle operazioni quotidiane di un’organizzazione, gli asset devono essere documentati insieme alla loro configurazione e ai servizi offerti.

Serve l’ITAM se si utilizza un CMDB?

Stabilire se sia necessario l’ITAM quando si utilizza un CMDB dipende dalle dimensioni dell’organizzazione e dalla complessità delle sue esigenze di gestione dei servizi IT (ITSM). Un’organizzazione potrebbe ritenere vantaggioso evitare l’acquisto di una soluzione software separata o la formazione dei dipendenti su un prodotto aggiuntivo. Gestire i dati ITAM nella soluzione ITSM potrebbe semplificare la creazione e la gestione dei processi di evasione delle richieste.

La maggior parte delle soluzioni CMDB offre ampie funzionalità di personalizzazione, quindi è possibile personalizzare un CMDB con proprietà e funzionalità ITAM. Tuttavia, gli obiettivi di un CMDB sono molto diversi da quelli dell’ITAM.

Immaginare il servizio di autobus della propria città offre un esempio semplice di come dati diversi — numero della linea e numero dell’autobus — vengano utilizzati per obiettivi diversi. Agli autobus vengono assegnate delle linee e a ogni linea viene assegnato un numero visualizzato sull’autobus. A ogni autobus viene assegnato un secondo numero, in modo che possa essere monitorato lungo il suo ciclo di vita. Gli amministratori assegnano autobus diversi a una linea senza influire sul numero della linea. E sarebbe fonte di confusione se il numero utilizzato per identificare un autobus fisico fosse lo stesso di una linea di autobus.

Un elemento di configurazione (CI) del CMDB che rappresenta un servizio email — la “linea” nella nostra analogia — molto probabilmente durerà più a lungo del ciclo di vita dell’asset, un server fisico — l’“autobus” — utilizzato per fornire i servizi email.

Archiviazione dei dati ITAM

Un CMDB potrebbe archiviare tutti i dati ITAM, ma sarebbero necessarie modifiche significative al CMDB per soddisfare i requisiti ITAM. Il CMDB non dispone di funzionalità di discovery, quindi è necessario implementare connettori o integrazioni con strumenti esterni di discovery degli asset IT per garantire che le informazioni di configurazione degli asset IT vengano individuate e mantenute aggiornate nel database CMDB.

Sarebbe necessario aggiungere ulteriori personalizzazioni al CMDB, con possibili costi elevati. E anche dopo aver applicato funzionalità ITAM al CMDB, sarebbe comunque improbabile che un’organizzazione disponga di una soluzione ITAM completa. Questo tipo di ITAM può essere sufficiente per un’organizzazione più piccola, ma il CMDB dovrebbe essere modificato affinché possa gestire informazioni contrattuali, finanziarie e sul ciclo di vita.

Inoltre, nella soluzione ITSM dovrebbero essere creati ruoli di responsabile degli asset IT, con diritti appropriati sul CMDB per gli amministratori ITAM. Oltre a questo, sarebbe necessario modificare o aggiungere processi ITSM per fornire funzionalità di processo ITAM.

I rischi di un unico database

Archiviare in un CMDB una quantità eccessiva di dati non correlati, in particolare dati non collegati allo specifico problema di business, come la mappatura di un servizio aziendale nel CMDB, può generare un database molto grande e costoso. Più estesi sono i dati archiviati, più tempo, impegno e risorse umane sono necessari per mantenerli accurati.

Se un database non è accurato, non può essere considerato affidabile. Quando molte persone mantengono e modificano i dati, si corre il rischio di modifiche non approvate, potenzialmente a elementi di configurazione (CI) critici per il business. Limitare la quantità di dati limita anche il numero di persone che possono modificarli, preservandone l’integrità. Questo è un argomento valido a favore di strumenti separati per CMDB e ITAM.

Inoltre, inserire in un database troppi dati che potrebbero essere irrilevanti per le relazioni o i servizi aziendali crea il rischio di sovraccaricare con informazioni non necessarie chiunque cerchi di interpretare o visualizzare tali dati.

E i report sugli asset?

Incorporare dettagli completi sugli asset IT nel CMDB può semplificare la creazione di report sugli asset IT. Un CMDB offre insight sulle relazioni tra gli asset IT, incluse le loro configurazioni, i rischi delle modifiche e gli impatti di tali modifiche. Inoltre, si distingue dalle soluzioni ITAM standard, che in genere monitorano le associazioni gerarchiche tra asset IT.

Centralizzare tutti i dati sulle relazioni degli asset ITIL e ITAM all’interno del CMDB può rendere il reporting più semplice e conveniente rispetto all’utilizzo di database separati. Tuttavia, ciò richiederebbe ampie modifiche al CMDB.

Scopri di più: demo gratuita di Ivanti Asset Manager

Perché due soluzioni per monitorare gli asset IT?

Il change management è fondamentale per le soluzioni ITSM che seguono le best practice ITIL. ITIL fornisce linee guida e best practice per gestire le modifiche a un ambiente IT e ridurre i rischi associati alle modifiche della configurazione IT.

Le best practice ITIL suggeriscono che gli asset IT che forniscono servizi operativi siano documentati e monitorati tramite un CMDB. Ogni asset monitorato tramite un CMDB è un CI che può essere un asset hardware, un asset software o più asset combinati per fornire un servizio IT. Ogni CI viene monitorato per garantirne l’operatività.

Una soluzione ITAM risponde a obiettivi diversi e offre benefici specifici. Molte organizzazioni desiderano centralizzare tutti i dati in un’unica fonte di verità, ma questa potrebbe non essere la sede migliore per archiviare ogni tipo di dato. Ad esempio, alcuni vogliono inserire contratti, guide di processo e policy nel proprio CMDB. Archiviare questo tipo di dati molto specifici in uno strumento specializzato nella loro gestione garantisce la presenza delle funzionalità corrette.

Nel caso dei contratti, uno strumento ITAM o un sistema di gestione del ciclo di vita dei contratti li archivierebbe in un formato adeguato, in modo che possano essere acquisiti come immagini, che le date chiave possano essere estratte e che i workflow possano essere creati o associati a centri di costo o gruppi.

I CMDB non sono progettati per supportare questo livello di dettaglio senza ampie personalizzazioni. Scegliere lo strumento di gestione corretto per determinati tipi di dati e poi collegarlo o integrarlo al CMDB può garantire che la funzionalità non venga sacrificata a favore della comodità della centralizzazione.

Ha senso monitorare un asset IT sia in un CMDB sia in una soluzione ITAM? Non proprio, quando esiste un modo per evitare di duplicare i record degli asset IT con una soluzione che integra il CMDB con una soluzione ITAM.

Immaginiamo il database che gestisce i servizi delle linee di autobus. Quel database monitorerebbe elementi legati al servizio, come orari, autisti e l’autobus assegnato alla linea. Con l’integrazione, gli amministratori assegnerebbero semplicemente un autobus a una linea utilizzando una tabella di ricerca che mostra gli autobus disponibili. Quando il CMDB è integrato con la soluzione ITAM, l’asset IT può essere collegato direttamente al CI invece di essere ricreato e duplicato.

ITAM vs CMDB: non è una questione di “contro”

Cercare di utilizzare il CMDB per assumere il ruolo di gestione degli asset proprio dell’ITAM comporta svantaggi significativi. Non si tratta quindi davvero di “CMDB vs gestione degli asset”, perché ITAM e CMDB sono fondamentali per qualsiasi azienda che sfrutti la tecnologia a un livello elevato.

Gli asset IT che forniscono servizi all’organizzazione devono essere monitorati tramite un processo di gestione della configurazione, secondo le best practice ITIL. Tali asset IT devono anche essere monitorati utilizzando le best practice ITAM per evitare costi imprevisti derivanti da asset smarriti o rubati, decisioni di acquisto non informate e software senza licenza. Per garantire un’integrazione fluida, le organizzazioni dovrebbero valutare l’utilizzo di una soluzione ITAM integrata in una piattaforma di service management.

Elimina l’infrastruttura e riduci i costi di manutenzione passando al cloud

Mon, 04 Nov 2024 15:50:11 Z

Oggi le aziende sono costantemente alla ricerca di modi per semplificare le operazioni e ottenere un vantaggio competitivo. Molte, però, sono appesantite dagli oneri e dai costi dell’infrastruttura IT on-premise. Per questo alcune stanno valutando i vantaggi della migrazione al cloud.

In questo articolo esamineremo i vantaggi della migrazione al cloud e in che modo aiutano a risparmiare, far crescere l’azienda e migliorare le operazioni. Vedremo come l’eliminazione dell’infrastruttura in sede, la riduzione dei costi di manutenzione e l’uso delle tecnologie di sicurezza più recenti possano aiutare aziende di ogni dimensione.

Riduci i costi e aumenta la scalabilità

Passando al cloud e sfruttando il suo modello pay-as-you-go, le aziende possono evitare investimenti consistenti in infrastrutture in sede, come server, software e data center. Questo elimina le spese in conto capitale associate all’acquisto e alla manutenzione di hardware e software, liberando preziose risorse finanziarie che possono essere riallocate ad altre aree dell’azienda.

La scalabilità è un altro importante vantaggio del passaggio al cloud. Le aziende possono aumentare o ridurre facilmente le proprie risorse IT in base alle esigenze, assicurandosi di pagare solo per le risorse utilizzate. Questo è particolarmente utile per le aziende con carichi di lavoro variabili o esigenze stagionali. Evitando il sovradimensionamento dell’infrastruttura, possono ottimizzare la spesa IT ed evitare costi non necessari.

Inoltre, il cloud consente di utilizzare hardware e software di ultima generazione, permettendo alle aziende di migliorare prestazioni e agilità. Poiché i provider cloud si occupano degli aggiornamenti e della manutenzione dell’infrastruttura, le aziende possono concentrarsi sul proprio core business, senza l’onere di gestire e aggiornare i sistemi. Questo consente loro di rimanere competitive e reattive, favorendo innovazione e crescita.

Riduci i costi eliminando l’infrastruttura in sede

Passare al cloud significa molto più che non dover acquistare e mantenere hardware. Significa anche ridurre in modo significativo i costi ricorrenti dell’infrastruttura in sede. Migrando al cloud, le aziende possono evitare i costi di manutenzione di server fisici, sistemi di storage e apparati di rete. Questo significa niente più spese in conto capitale per l’hardware, niente più costi di alimentazione e raffreddamento e niente più contratti di manutenzione. Le aziende possono invece destinare queste risorse a iniziative che promuovono crescita e innovazione e fanno avanzare il business.

Inoltre, riducendo la necessità di un’infrastruttura in sede, si riduce anche la necessità di assumere personale IT per mantenerla e risolverne i problemi. Ciò significa che il team IT esistente può dedicare meno tempo alla manutenzione ordinaria e più tempo ad altri progetti che generano valore per il business. E quando si collabora con un provider cloud, si ha a disposizione un team di esperti che monitora e ottimizza costantemente l’infrastruttura cloud per garantirne l’elevata affidabilità e le migliori prestazioni.

Inoltre, poiché i provider cloud beneficiano delle economie di scala, possono offrire servizi infrastrutturali a un costo inferiore rispetto alle soluzioni on-premise. Ci riescono investendo in modo significativo in data center all’avanguardia, utilizzando tecnologie ad alta efficienza energetica e ottimizzando l’utilizzo delle risorse. Di conseguenza, la tua azienda può risparmiare senza sacrificare qualità o prestazioni, un aspetto particolarmente importante nell’attuale contesto competitivo.

Nessuna preoccupazione per l’applicazione di aggiornamenti e patch

Un vantaggio importante del cloud computing è l’eliminazione della necessità di applicare aggiornamenti e patch on-premise. Questo cambiamento riduce il rischio di errori umani e di aggiornamenti in ritardo, liberando al contempo risorse IT da dedicare a iniziative strategiche per il business. Eliminando la complessità della gestione dei rapporti con i fornitori per aggiornamenti di sistema e patch, le organizzazioni possono semplificare in modo significativo le operazioni IT.

Inoltre, i provider di cloud computing offrono soluzioni affidabili e sicure per il backup dei dati e il disaster recovery. Ciò significa che, in caso di calamità naturale o guasto di sistema, le aziende possono recuperare rapidamente e facilmente i propri dati e continuare le operazioni senza interruzioni significative. Questo livello di protezione dei dati e resilienza è spesso difficile e costoso da ottenere con sistemi on-premise. Con il cloud computing, le aziende possono avere la tranquillità di sapere che i loro dati preziosi sono sempre sottoposti a backup e prontamente accessibili.

Elimina i downtime causati dagli aggiornamenti on-premise

Uno dei vantaggi più interessanti del passaggio al cloud è l’eliminazione dei downtime causati dagli aggiornamenti dell’infrastruttura on-premise. Questi aggiornamenti possono essere necessari a intervalli regolari e spesso comportano lunghi periodi di inattività e interruzioni delle operazioni aziendali. Ciò può tradursi in perdita di produttività e ricavi, oltre che in insoddisfazione dei clienti.

Al contrario, il cloud computing offre un processo di aggiornamento continuo e senza interruzioni. I provider cloud gestiscono tutta la manutenzione e gli aggiornamenti dell’infrastruttura, garantendo alle aziende downtime minimi o nulli. Questo consente alle organizzazioni di concentrarsi sulle proprie competenze distintive senza preoccuparsi delle complessità della gestione IT. Eliminando i downtime, possono mantenere operazioni ininterrotte, migliorare la soddisfazione dei clienti e ottenere un vantaggio competitivo.

Inoltre, il cloud computing offre accesso a misure di sicurezza all’avanguardia e certificazioni di conformità. I provider cloud investono molto in infrastrutture di sicurezza robuste e impiegano team di sicurezza dedicati per proteggere dati e sistemi. In questo modo, le aziende possono beneficiare di una sicurezza rafforzata senza dover effettuare investimenti sostanziali nella propria infrastruttura di sicurezza. Questo non solo riduce i costi, ma garantisce anche il rispetto delle normative e degli standard di settore.

Dimostrare un impegno per la sostenibilità

Oltre alla sicurezza, il cloud computing svolge un ruolo anche nella sostenibilità ambientale. Passare al cloud significa che le aziende possono ridurre la propria impronta di carbonio diminuendo il consumo energetico e minimizzando gli sprechi di hardware. Questo è particolarmente rilevante in un contesto in cui sostenibilità e gestione responsabile delle risorse sono sempre più importanti. Adottare il cloud computing non è solo una decisione aziendale intelligente, ma anche un modo per le aziende di dimostrare il proprio impegno verso un futuro più sostenibile.

In sintesi, la migrazione al cloud elimina i downtime, azzera i costi dell’infrastruttura on-premise e rafforza la sicurezza. Passare al cloud offre un vantaggio strategico alle aziende che puntano a efficienza, scalabilità e vantaggio competitivo.

Licenze nominali e licenze concorrenti: scegliere il modello giusto per la tua azienda

Wed, 25 Sep 2024 06:58:47 Z

Quando si parla di licenze per soluzioni ITSM, comprendere i diversi tipi di licenze disponibili e scegliere quello giusto può avere un impatto significativo sull’efficienza e sul budget della tua azienda.

Sebbene molti fornitori di soluzioni in abbonamento offrano solo licenze nominali, alcuni fornitori propongono anche una licenza concorrente più flessibile. Ciascuna presenta vantaggi e situazioni in cui può rappresentare la scelta migliore.

Molte soluzioni SaaS utilizzano solo un modello di licenza per utente nominale, che può risultare costoso per alcune organizzazioni. Per offrire maggiore flessibilità ai clienti, alcuni fornitori di software mettono a disposizione licenze concorrenti oltre alle licenze nominali.

Che cosa sono le licenze per utente nominale?

Le licenze per utente nominale, note anche come licenze per utente fisso, vengono assegnate a singole persone che prevedono di utilizzare il sistema. Una volta assegnata a una persona, solo quella persona può utilizzare la licenza per accedere al software. La licenza è considerata consumata, indipendentemente dal fatto che la persona stia utilizzando o meno il software. Questo tipo di licenza è legato all’identità dell’utente e richiede un nome utente o un ID univoco.

Assegnando le licenze a utenti specifici, le aziende software possono controllare chi ha accesso al software e prevenirne l’uso non autorizzato. Questo livello di controllo contribuisce a gestire il budget e la spesa software e a garantire la conformità delle licenze.

Le licenze nominali sono un’opzione di licensing semplice e facile da gestire per le organizzazioni con una base utenti ben definita. Offrono un registro chiaro dell’utilizzo del software, che può contribuire a semplificare la gestione delle licenze e a garantire la conformità agli accordi di licenza software.

Vantaggi delle licenze nominali

Le licenze nominali offrono diversi vantaggi che le rendono una scelta interessante in situazioni specifiche.

Personalizzazione e sicurezza: Poiché la licenza è collegata a un utente specifico, può essere personalizzata in base al ruolo e alle esigenze individuali all’interno dell’azienda. Questo aggiunge anche un livello di sicurezza, perché solo gli utenti registrati possono accedere al software.
Semplicità di gestione: Gestire le licenze nominali è semplice, perché ogni licenza è associata a un utente specifico. Diventa più facile tenere traccia di chi ha accesso a cosa.
Conformità: È più facile garantire la conformità alle policy di utilizzo del software e agli accordi di licenza, poiché l’assegnazione è chiara e distinta.
Prezzo: Rispetto alle licenze per utenti concorrenti, le licenze nominali sono meno costose.

Svantaggi delle licenze nominali

Eccesso di licenze: Un’organizzazione deve concedere in licenza chiunque possa utilizzare il software, e questo può portare ad avere più licenze rispetto all’utilizzo effettivo. Ad esempio, potresti aver acquistato 100 licenze per utenti nominali ma scoprire di utilizzarne solo fino a 75.
Utenti occasionali: Un utente occasionale, come un collaboratore esterno o un fornitore di servizi che necessita di accesso sporadico al software, avrà comunque bisogno di una licenza nominale indipendentemente dal numero di accessi effettuati.
Lavoratori su turni: Se disponi di personale che accede alla tua soluzione su turni diversi, devi concedere in licenza gli utenti di tutti i turni.
Amministrazione: Le licenze nominali richiedono la riassegnazione degli utenti man mano che entrano ed escono dall’organizzazione. Alcuni fornitori impongono anche restrizioni sul numero di volte in cui una licenza nominale può essere riassegnata.
Licenze insufficienti: La maggior parte dei fornitori di software che concede in licenza i propri prodotti per utenti nominali non impedisce l’accesso al software in assenza di una licenza effettiva. Tuttavia, senza un attento monitoraggio dell’utilizzo, potresti ritrovarti con più utenti che utilizzano il sistema rispetto alle licenze disponibili. In genere, il fornitore eseguirà un "true up" delle licenze per allinearle al numero di utenti che hanno utilizzato il software nel periodo considerato.

Casi d’uso ideali

Aziende i cui dipendenti necessitano di accesso garantito al software in ogni momento.
Ambienti in cui l’utilizzo del software è fortemente integrato nei flussi di lavoro quotidiani dei singoli utenti.
Organizzazioni con strutture dei team stabili o che cambiano lentamente.

Che cosa sono le licenze per utenti concorrenti?

Le licenze per utenti concorrenti, note anche come licenze per utenti "flottanti", sono condivise tra un gruppo di utenti e offrono un modello più dinamico e flessibile. Queste licenze limitano il numero di utenti simultanei anziché il numero totale di utenti. Ad esempio, un’azienda potrebbe acquistare 10 licenze concorrenti utilizzabili da qualsiasi dipendente, ma solo 10 persone possono usare il software nello stesso momento.

Vantaggi delle licenze concorrenti

Convenienza economica: Questo modello può essere più economico, soprattutto se non tutti gli utenti hanno bisogno del software nello stesso momento. Si paga per l’utilizzo di picco anziché per l’accesso individuale.
Flessibilità: Le licenze concorrenti offrono flessibilità in un ambiente di lavoro dinamico, in cui utenti diversi potrebbero aver bisogno di accedere al software in momenti diversi.
Massimizzazione delle risorse: Consentono un uso efficiente delle licenze software in base alle esigenze variabili dell’azienda.

Svantaggi delle licenze concorrenti

Determinare il numero di licenze concorrenti può essere un’attività complessa e richiede un monitoraggio costante per individuare l’utilizzo concorrente di picco.
Le licenze concorrenti in genere impediscono agli utenti di accedere al software una volta raggiunto il numero massimo di utenti concorrenti.

Casi d’uso ideali

Aziende con dipendenti che utilizzano il software in modo intermittente o su turni.
Organizzazioni in cui il software è necessario per attività specifiche che non si svolgono quotidianamente.
Ambienti di lavoro con un elevato turnover dei dipendenti o esigenze di progetto variabili.
Organizzazioni che devono estendere l’utilizzo ad altre aree.

Come calcolare il numero di utenti concorrenti

Non esiste una formula valida per tutti per determinare il numero di utenti concorrenti. Può variare in base ai modelli di utilizzo della tua organizzazione. Alcune organizzazioni potrebbero rientrare in un rapporto 3:1, ovvero una licenza ogni tre utenti, ma potresti avere rapporti più alti o più bassi in base ai modelli di utilizzo e all’attività di picco. È comune includere un margine di sicurezza nel calcolo.

Esempio di calcolo delle licenze

Ecco un esempio di calcolo tra licenze nominali e licenze concorrenti:

Un’organizzazione concede in licenza una nuova piattaforma SaaS di IT service management. La distribuzione degli utenti all’interno dell’organizzazione è la seguente:

Totale persone nell’IT: 1.000.

Service desk: 25 utenti su tre turni.

Turno mattutino: 10 utenti.
Turno pomeridiano: 10 utenti.
Turno notturno: cinque utenti.

Change manager: 20.

Asset manager: Cinque.

Consulenti esterni: 20.

HR service management: 10.

	N. licenze nominali richieste	N. licenze concorrenti richieste
Service desk	25	10	Per il service desk, con le licenze nominali è necessaria una licenza per ogni utente del service desk su tutti i turni. Tuttavia, con le licenze concorrenti dobbiamo acquistare solo il numero di licenze necessario per gli utenti di un singolo turno: in questo caso 10.
Change manager	20	6	Per le licenze concorrenti abbiamo ipotizzato che solo sei change manager possano essere attivi in qualsiasi momento.
Asset manager	5	2	Per le licenze concorrenti abbiamo ipotizzato che solo due asset manager saranno attivi in qualsiasi momento.
Consulenti esterni	20	4	Poiché i consulenti esterni devono disporre di una licenza, tutte le licenze nominali sono assegnate anche se potrebbero essere utenti intermittenti.
Analisti dei servizi HR	10	2	Anche l’HR vuole utilizzare la piattaforma, quindi sono state formulate ipotesi sul numero di utenti concorrenti.
	80 nominali	24 concorrenti

Queste licenze per utenti concorrenti non sono limitate a un ruolo specifico e possono essere utilizzate da qualsiasi utente fino a un massimo di 24 utenti concorrenti.

Va notato che un’organizzazione può optare per una combinazione di licenze nominali e concorrenti.

Individuare il modello più adatto alla tua organizzazione

La decisione tra licenze nominali e concorrenti spesso dipende dall’analisi delle esigenze specifiche della tua organizzazione:

Valuta i modelli di utilizzo: Comprendi con quale frequenza e prevedibilità il tuo team utilizza il software. Le licenze nominali sono più adatte per un uso quotidiano costante, mentre le licenze concorrenti sono ideali per accessi occasionali.
Considera i vincoli di budget: Se il budget è un fattore critico, valuta le implicazioni di costo di ciascun tipo di licenza in base ai tuoi modelli di utilizzo.
Valuta l’onere amministrativo: Considera la facilità di gestione di ciascun tipo di licenza in termini di oneri IT e conformità.

Le licenze nominali e concorrenti offrono alle organizzazioni una maggiore flessibilità e molte scelgono di utilizzare entrambi i tipi contemporaneamente. La decisione tra licenze nominali e concorrenti dipende dalle attività aziendali e dalle esigenze software. Una valutazione attenta di questi fattori consente di scegliere un modello di licenza adatto al budget, in grado di migliorare la produttività del team e allineato ai flussi di lavoro operativi.

Ivanti offre approcci di licensing sia concorrente sia nominale. Scopri di più sulle opzioni flessibili di service management di Ivanti.

Migrazione al cloud: garantire un Enterprise Service Management senza interruzioni

Tue, 27 Aug 2024 09:00:00 Z

Un Enterprise Service Management (ESM) senza interruzioni è essenziale per mantenere produttività aziendale, efficienza e soddisfazione dei dipendenti.

I sistemi ESM tradizionali on-premise possono presentare limiti di scalabilità, non disporre di misure di sicurezza aggiornate ed essere difficili da mantenere e aggiornare. Affidarsi a sistemi on-premise aumenta inoltre il rischio di perdita completa dei dati e riduce la disponibilità dei servizi, a causa della dipendenza da uno o due soli potenziali punti di guasto.

Una soluzione cloud è la chiave per garantire un ESM senza interruzioni, con misure di sicurezza potenziate e backup adeguati.

I rischi dell'Enterprise Service Management on-premise

La transizione al cloud è un passaggio fondamentale per mantenere l'ESM e l'IT Service Management senza interruzioni, poiché i sistemi on-premise comportano rischi intrinseci.

Uno dei problemi principali dei sistemi on-premise è la maggiore probabilità di violazioni dei dati e vulnerabilità di sicurezza. Quando i dati sensibili vengono archiviati in sede, è più probabile che diventino un obiettivo primario per gli attacchi informatici. Una singola violazione può compromettere l'intero sistema. Inoltre, i sistemi on-premise sono più soggetti a tempi di inattività dovuti a guasti hardware o interruzioni di corrente, che possono causare interruzioni del servizio e, potenzialmente, la perdita completa dei dati.

Man mano che le organizzazioni crescono, aumenta il numero di dispositivi nell'ambiente, acquisiti dall'azienda o introdotti dai dipendenti. Gestire e proteggere questi dispositivi aggiuntivi diventa più complesso e richiede più risorse. Infatti, un'organizzazione su tre tra quelle intervistate nel Report Ivanti sullo stato della cybersecurity 2024 non è in grado di monitorare i dispositivi personali nel proprio ambiente.

Scalabilità e flessibilità rappresentano inoltre sfide economiche per i sistemi on-premise, che spesso hanno un costo totale di proprietà superiore rispetto ai sistemi basati sul cloud. Considerando i costi del data center, hardware, software e il personale necessario per mantenere e aggiornare tutti i componenti, il costo di gestione di un sistema on-premise può superarne i benefici.

Vantaggi della migrazione al cloud per l'Enterprise Service Management

I vantaggi economici di un modello cloud basato su SaaS includono spese operative prevedibili e spese iniziali minime rispetto alle soluzioni on-premise.

Una maggiore disponibilità dei servizi è forse un vantaggio ancora più importante. Le soluzioni cloud aiutano le organizzazioni a evitare il rischio di conservare tutti i loro dati in uno o due luoghi. In caso di guasto grave o violazione dei dati in una sede, una soluzione cloud garantisce che le organizzazioni possano comunque svolgere attività di gestione dei servizi come la remediation.

Inoltre, la scalabilità intrinseca del cloud consente alle aziende di adattare senza difficoltà le proprie risorse IT in base al variare delle esigenze. Questa flessibilità garantisce che le aziende possano adattarsi alle dinamiche del mercato e supportare la crescita del business senza vincoli infrastrutturali.

Migrando al cloud, le organizzazioni possono ridurre al minimo i rischi e garantire una gestione dei servizi senza interruzioni. Grazie a funzionalità altamente adattabili e scalabili, le soluzioni ESM cloud consentono alle organizzazioni di rispondere rapidamente a esigenze e sfide in continua evoluzione senza ingenti investimenti in hardware o infrastrutture.

Migrare con un piano

La migrazione al cloud è un percorso. È anche un'opportunità per rivalutare i propri sistemi e assicurarsi che siano allineati alla visione a lungo termine dell'organizzazione.

Una pianificazione efficace è essenziale per individuare i passaggi che richiedono maggiore attenzione, come integrazioni e sicurezza. Le organizzazioni dovrebbero definire obiettivi chiari e stabilire una tempistica specifica per una migrazione al cloud fluida, con un'erogazione della gestione dei servizi senza interruzioni.

Best practice per la gestione delle richieste di servizio

Tue, 20 Aug 2024 07:00:00 Z

La gestione delle richieste di servizio è un componente fondamentale dell'IT service management (ITSM), che consente di gestire in modo efficiente le richieste avviate dai dipendenti.

L'implementazione delle best practice per la gestione delle richieste non solo aiuta le organizzazioni a migliorare l'esperienza legata alle richieste di servizio, ma consente anche di semplificare i processi interni e garantire che i servizi di evasione non vengano sovraccaricati.

Che cos'è la gestione delle richieste di servizio?

Le richieste di servizio possono riguardare attività diverse: dall'ordinazione di un nuovo computer all'accesso a un software interno, fino a operazioni semplici come il reset della password. Senza un sistema formale, gestire queste richieste è come orientarsi in un labirinto costellato di richieste smarrite, dipendenti frustrati e team IT sovraccarichi. La gestione delle richieste di servizio porta ordine nell'erogazione dei servizi.

La gestione delle richieste di servizio aiuta le organizzazioni a gestire ed evadere le richieste di servizio offrendo ai dipendenti un unico punto di contatto per richiedere servizi. Questo processo è pensato per essere semplice e per offrire un'esperienza coerente e intuitiva. La gestione delle richieste di servizio aiuta l'IT e i reparti interni a gestire e risolvere le richieste in modo efficace, garantendo al contempo che i dipendenti siano informati sullo stato delle loro richieste e che le loro aspettative vengano soddisfatte.

Implementando la gestione delle richieste di servizio, le organizzazioni possono trasformare l'erogazione dei servizi, facendo sì che dipendenti e team IT collaborino per una maggiore efficienza operativa in una cultura della collaborazione.

Best practice per la progettazione front-end

Al centro di una gestione efficace delle richieste di servizio c'è la capacità di offrire ai dipendenti un'esperienza di livello eccellente. A tal fine, le organizzazioni dovrebbero dare priorità alla creazione di un portale self-service robusto e intuitivo. Questo sarà il principale punto di contatto per i dipendenti che cercano assistenza e dovrebbe semplificare il processo di richiesta dei servizi.

I dipendenti si aspettano la stessa praticità che trovano negli acquisti online. Il portale self-service dovrebbe rispecchiare un'esperienza orientata al consumatore, fungendo da unico punto di accesso per richiedere facilmente servizi, trovare informazioni e monitorare lo stato delle richieste.

Ad esempio, i negozi online spesso mettono in primo piano gli articoli più venduti. Le organizzazioni possono adottare lo stesso approccio rendendo le richieste di servizio più comuni le più facilmente accessibili. Grazie a un accesso semplice ai servizi essenziali, i dipendenti riducono la dipendenza dagli altri e le organizzazioni possono migliorare l'esperienza dei dipendenti attraverso una rapida risoluzione dei problemi. I dipendenti sono più autonomi e più produttivi.

Le organizzazioni più lungimiranti dovrebbero inoltre offrire risorse self-service che consentano ai dipendenti di risolvere i problemi in autonomia. Infatti, secondo il nostro Everywhere Work Report 2024, il 49% dei dipendenti ritiene che una maggiore disponibilità di informazioni self-service li renda più produttivi. Queste risorse possono includere knowledge base dettagliate, guide passo-passo e articoli per la risoluzione dei problemi. Fornendo ai dipendenti gli strumenti per evadere autonomamente le richieste, le organizzazioni possono ridurre le richieste al service desk e promuovere una cultura dell'autosufficienza e della risoluzione dei problemi.

Best practice per un'esperienza amministrativa fluida

Per offrire un'esperienza back-end eccellente nella gestione delle richieste di servizio, è possibile implementare diverse best practice.

Innanzitutto, centralizzare tutte le richieste di servizio in un unico sistema. In questo modo, tutte le richieste sono visibili e accessibili al personale autorizzato, così gli amministratori non devono cercare in più canali o sistemi.

Successivamente, sfruttare la potenza dell'automazione per creare workflow chiari. Questo riduce al minimo le attività manuali e consente agli amministratori di concentrarsi su responsabilità più complesse e strategiche.

È inoltre importante definire un processo di approvazione chiaro e ben strutturato. Evitate i colli di bottiglia e garantite decisioni tempestive senza compromettere le approvazioni necessarie. La semplificazione del workflow di approvazione consente un'evasione più rapida delle richieste ed evita ritardi inutili nella risoluzione.

Per migliorare ulteriormente l'esperienza back-end, gli amministratori possono sfruttare strumenti di analisi e reporting per monitorare e analizzare le tendenze delle richieste, individuare aree di miglioramento e prendere decisioni basate sui dati. Gli amministratori possono perfezionare e ottimizzare continuamente la gestione delle richieste di servizio, mantenendola allineata agli obiettivi organizzativi e alle aspettative degli utenti.

Rivedere e aggiornare regolarmente policy, procedure e documentazione per la gestione delle richieste di servizio è essenziale per mantenere un sistema ad alte prestazioni. Questa valutazione continua consente di integrare best practice, tendenze del settore e lezioni apprese. Mantenendo la documentazione aggiornata e facilmente accessibile, gli amministratori possono fornire in modo efficiente indicazioni e supporto agli utenti, garantendo un'erogazione dei servizi coerente ed efficace.

Infine, promuovere un ambiente collaborativo in cui amministratori, richiedenti e altri stakeholder possano partecipare attivamente e fornire feedback è fondamentale per il miglioramento continuo della gestione delle richieste di servizio. Favorendo canali di comunicazione efficaci, gli amministratori possono raccogliere insight preziosi, affrontare le preoccupazioni e gestire le sfide in modo proattivo. Questo aumenta la soddisfazione degli utenti e l'eccellenza complessiva del servizio.

Man mano che le richieste diventano più complesse, il workflow della richiesta potrebbe dover passare a un sistema esterno per l'evasione. Un esempio è l'ordinazione di un computer, che richiede di accedere al sistema di procurement per acquistare il nuovo computer dal fornitore. Una solida integrazione bidirezionale consente di automatizzare l'intero processo, indipendentemente dal sistema e dal processo.

Estendere la gestione delle richieste di servizio oltre l'IT

Adottando le best practice nella gestione delle richieste di servizio, i vantaggi possono estendersi ben oltre il reparto IT. Anche reparti come HR, gestione delle strutture e marketing possono migliorare le proprie attività.

L'automazione continua a essere la chiave per ridurre il lavoro manuale e aumentare la produttività. HR può automatizzare le richieste di ferie e l'onboarding, mentre la gestione delle strutture può automatizzare gli ordini di lavoro e il monitoraggio degli asset. In questo modo tutti i dipendenti hanno più tempo per concentrarsi sul lavoro strategico.

Implementando un processo di approvazione ben definito, le richieste vengono indirizzate in modo efficiente alle persone giuste, garantendo approvazioni tempestive. HR può semplificare i rimborsi spese e le richieste di ferie. Il reparto facilities può accelerare le approvazioni per manutenzione e ristrutturazioni. Workflow adeguati fanno un ulteriore passo avanti definendo la sequenza delle attività e automatizzando le transizioni tra di esse. Questo aiuta i reparti a creare procedure chiare, migliorare la responsabilizzazione e ottimizzare l'allocazione delle risorse.

Una gestione adeguata delle richieste di servizio aumenta la produttività e l'efficienza dell'intera organizzazione. Un portale semplificato evita che i dipendenti perdano tempo a cercare le richieste di servizio corrette, mentre i workflow automatizzati ottimizzano l'allocazione delle risorse per gli amministratori. Questo non solo aumenta la disponibilità dei servizi, ma offre anche maggiori opportunità alle organizzazioni di scalare e innovare, aprendo la strada alla crescita.

Inoltre, una documentazione meticolosa e processi di approvazione accurati rafforzano la compliance e la gestione del rischio. Adottando queste pratiche, le organizzazioni possono migliorare l'efficienza IT e aumentare la produttività del personale IT e degli utenti finali, garantendo un'esperienza migliore per tutti i dipendenti.