自修复机器人主动解决 IT 问题，提升员工满意度

设想一个 Everywhere Work 环境：IT 问题似乎能在最终用户甚至意识到确实存在问题之前就神奇地自行解决。打印机奇迹般地重新开始工作。登录问题消失无踪。关键应用访问顺畅无阻。

在大家开始相信存在数字童话教母之前，不妨先把功劳归于应得之处：那就是自修复机器人的兴起——这类智能超自动化工具能够主动识别并解决员工的 IT 困扰，从而改善员工体验。

随着网络日益复杂，更多设备从更多地点接入，这些困扰也越来越普遍。然而，聊天机器人等服务台自动化并不一定是万能良方：

• 根据 Ivanti 研究，糟糕的数字体验过于常见：57% 的 IT 专业人员、高管和用户表示“每周至少会遇到一次严重的工作技术摩擦”。
• 61% 的受访者称，糟糕的工作技术体验会影响士气。
• 即使员工可以使用像真人一样有帮助的聊天机器人/自动化工具，仍有 58% 的人更偏好与真人互动。

这给 ITSM 团队带来了一个难题：当一些用户不喜欢数字化修复工具时，他们如何通过“左移”来应对不断增加的事件和问题，并保持良好的数字化员工体验 (DEX)？

自修复自动化机器人提供了一个答案。当机器人在后台修复问题，让员工看不到可抱怨的问题时，员工便可以专注于自己的工作。与此同时，您的 IT 团队也能投入到更具战略性和挑战性的工作中。

能够不受干扰地完成工作的员工，敬业度更高、效率更高，也更积极乐观。这会影响他们服务客户的方式，而客户也会以忠诚度和收入回报供应商。

自修复机器人出现之前的世界

在自修复机器人出现之前，IT 支持采用的是被动响应方式。员工遇到问题时向服务台提交工单，并且可能需要经历漫长等待才能看到问题得到解决。这种方式会导致以下几个问题：

• 工单量增加：服务台会被常见、重复问题造成的积压工单压得不堪重负。
• 延迟和挫败感：员工不得不焦急等待问题解决，而他们的工作和生产力也因此受到影响。
• 主动性有限：IT 团队缺乏识别和预防问题所需的资源，因此只能陷入被动响应。

这一切都凸显出 IT 支持需要采用更主动的方法，并提升其改善员工体验的能力。自修复机器人由此登场。

自修复机器人如何变革 IT

自修复机器人自问世早期以来，已通过多项关键进步不断改进。自修复机器人利用自动化和机器学习，在员工 IT 问题发生之前进行预测和处理。其功能包括：

• 实时监控：自修复机器人持续监控 IT 基础设施和用户活动。
• 预测分析：它们分析历史数据，以识别潜在问题并预测用户需求。
• 主动预防：通过问题检测和分析，机器人不仅能够识别问题，还能采取行动加以修复。
• 网络威胁防护：确保安全访问并防御网络威胁，同时不影响员工从远程地点工作的灵活性。
• 事件升级：对于无法自行处理的复杂问题，它们可以将相关数据一并升级给 IT 团队，以加快解决速度。
• 数据与情绪收集：交互式 ITSM 调查机器人能够收集定性数据和员工服务的定量评分。
• 易用性提升：对于 IT 团队而言，设置和管理自修复机器人变得更加简单。
• 模板库：预构建模板有助于快速部署用于处理常见问题的机器人。
• ITSM 集成：与现有 IT 服务管理工单系统无缝集成，让工作流程更加顺畅。

使用机器人带来的投资回报率

对于任何新技术，最主要的顾虑之一都是能够获得怎样的投资回报，以及需要多长时间才能实现价值。在解决如何提升员工满意度这一问题上，自修复机器人提供了一条清晰的价值创造路径：

• 主动提升效率：机器人处理常规问题，减少工单量和积压，让 IT 团队能够专注于更复杂的任务，从而充分发挥其技能价值。
• 降低成本：将手动问题管理从 IT 团队的工作中移除，可降低流程成本。
• 加速解决：事件管理和问题解决实现自动化后，速度显著提升，而且大多在后台无感完成。
• 更好的 DEX：更快的解决时间和主动的问题处理，可带来更满意的员工。
• 提高生产力：因 IT 问题导致的停机时间减少，意味着员工生产力得到提升。
• 深入监控：机器人的全面诊断能力可以检测此前未报告的问题和变更，并通知 IT。
• 数据驱动的洞察：自修复机器人提供有关用户行为和 IT 基础设施健康状况的宝贵数据。

在组织中实施机器人

如果您正在考虑部署自修复机器人，以下是一份帮助您起步的基本路线图，并最终助力改善员工敬业度。

第 1 步：分析数据，识别“适合机器人处理”的问题

在启用新的机器人之前，关键是先明确它们在早期可以处理哪些任务。为什么？这样您就能学习并优化其能力，同时向利益相关者或管理层展示成效。具体方法如下：

• 检查过往支持工单数据：利用分析和报告工具发现最常见、重复性最高的问题。这些就是非常适合初始自动化工作的“低垂果实”。
• 识别模式：查找频繁出现的重复问题，例如登录故障、密码重置请求或软件设置咨询。
• 根据潜在影响进行选择：不仅要考虑问题发生的频率，还要考虑其对用户效率的影响。将广泛存在但较为简单的问题解决流程自动化，可让您的人工团队专注于更复杂的挑战。

第 2 步：选择最适合机器人的任务并确定优先级

并非每个问题都同样适合交给自修复机器人处理。“低垂果实”指的是那些最适合由自动化工具成功处理的 IT 问题。

• 锁定常规任务：机器人等自动化工具在处理一致且重复的任务时最为有效。识别流程清晰、结果明确的任务。
• 评估复杂性：需要细致人工判断的复杂问题，应继续由经验丰富的 IT 人员处理。请自动化那些步骤和解决方案明确的问题。
• 评估对 DEX 的影响：确保您的机器人部署真正改善员工体验。优先选择那些需要一致、准确响应的问题进行自动化。

第 3 步：全面实施前先运行试点项目

首次推出机器人工具是一次试运行，可让您在大规模采用前微调方法，并发现任何潜在问题。

• 从小规模开始：选择一个范围较小、易于管理的问题进行自动化。目标是促进学习和调整，而不是一开始就打造终极工具。
• 征求用户和 IT 员工的反馈：主动了解他们对工具有效性的看法。这些反馈对于发现改进空间并确保平稳过渡至关重要。
• 监控重要指标：跟踪解决速度、用户满意度以及该工具处理的工单量。这些信息对于评估扩大自动化范围的可行性至关重要。

第 4 步：优化、改进、增强，并持续重复

您的机器人或许从一开始就表现出色，但仍需要定期关注和更新，才能持续发展。

• 了解其学习能力：一些由 AI 驱动的自修复机器人旨在基于用户交互进行学习。请监控这些能力及其成效。
• 利用用户反馈：用户洞察极具价值，因此应持续审视这些反馈，从中发现增强机器人的机会。更新响应、微调决策流程，并确保它们不断学习、提升能力。
• 定期审查和调整：持续评估该工具对问题解决时间、用户满意度和 IT 团队工作负载的影响。利用这些数据优化机器人，并扩展其能力以处理更多任务。

修复 Everywhere Work 的未来

自修复机器人是帮助 IT 团队支持 Everywhere Work 和实现“左移”目标的一大进步，也可以成为提升员工敬业度的关键工具。通过主动解决问题、加快左移并支持顺畅的 DEX，它们能够在组织的各个层面产生影响。对于这些隐形却不知疲倦的工作者而言，这是一项令人瞩目的贡献。

随着自修复机器人技术不断发展，我们可以期待更先进的功能和更深入的集成。最终，它们将帮助开启一个 IT 支持几乎隐形的未来——能够预见需求、主动响应，同时以不打扰的方式支持 Everywhere Work。

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