ITSM мёртв. Да здравствует AISM!

Если вы присутствовали на любой из конференций, посвящённых ITSM, — большей частью очень хороших — вы можете быть уверены, что в программе подобного рода мероприятий обязательно будет сессия или доклад, провозглашающий, что «ITSM мёртв».  Там непременно будет выступать идейный вдохновитель, активно проталкивающий замечательную новую методологию, свод знаний или парадигму, которая по ходу повествования становится удивительно схожей с ITSM. Возможно, что с немного изменённой приставкой перед «SM».

На волне этого хайпа хотел бы прокатиться и Ян Эйтчисон (Ian Aitchison), объявивший не так давно в блоге портала ITSM.tools свою версию «смерти ITSM»...и рождения AISM — Artificially Intelligent Service Management, управления услугами при помощи искусственного интеллекта.

Что такое AISM?

В первую очередь стоит отметить, что основные принципы ITSM весьма здравы, пишет Ян. Услуги, CMDB, инциденты, запросы, изменения и всё остальное, что связано с процессами, по-прежнему остаётся в силе. AISM охватывает идеи и процессы ITSM и использует новые технологии для их развития. Это тот же ITSM, но теперь с немалым слоем искусственного интеллекта (ИИ) — как глазурь на торте.

Немного про основы.

Что такое ИИ?

Речь идёт о применении небольшого числа относительно новых концепций для моделирования, замены или улучшения работы человека. Этими технологиями могут быть машинное обучение, нейросети, глубокое обучение (подмножество самообучающихся нейронных сетей) или обработка естественного языка. Или нечто, что ещё не придумано.

Разве это не то же самое, что и автоматизация?

Говоря об автоматизации, имеют в виду выполнение последовательностей действий при помощи технических средств и технологий. Это не совсем ИИ, автоматизация используется уже довольно давно. Однако, если ИИ  сам может определить необходимое действие, то эта способность ИИ управлять каким-то элементом автоматизации — весьма ценный результат. Без автоматизации ИИ лишь рекомендательный механизм.

Каким же образом применение этих принципов AISM улучшит ITSM? Давайте посмотрим на примеры.

Управление запросами на обслуживание

В традиционном ITSM: пользователь звонит, пишет или регистрирует заявку на портале самообслуживания. Далее выполняются необходимые шаги для выполнения запроса. Проходит определённое время (часы, дни, недели, месяцы) с момента подачи, затем пользователь получает, что запрашивал.

В AISM: пользователь взаимодействует с диалоговым ИИ (в в форме чат-бота или голосового бота). Они уточняют у пользователя, что ему необходимо. И через нескольких секунд или минут запрос выполняется. Почти как в магазине приложений.

Тем не менее, запросы в AISM продолжают создаваться, проходят смену статусов от регистрации до выполнения. ИИ здесь — точка взаимодействия с пользователем. ИИ используется в обработке запроса либо полностью, либо частично, помогая в принятии решений. ИИ автоматически предоставляет запрошенную услугу. С точки зрения организации процесса, отчётности, применение ИИ ничем не отличается от традиционной модели. Однако, всё выполняется чрезвычайно быстро, обеспечивая хороший клиентский опыт.

Управление проблемами

В традиционном ITSM: либо кто-то берётся расследовать тренды в инцидентах и выявить закономерности их появления, либо сотрудники службы поддержки, устав от одних и тех же инцидентов, создают записи о проблемах. Проходит время. Проблема идентифицирована, необходимо изменение. Проходит время. Всё это похоже на постоянно возникающую иконку с часиками «ожидание»...

В AISM: машинное обучение сканирует наборы данных (как исторические, так и в режиме реального времени) и показывает потенциальные “проблемные” области, которые необходимо исследовать. Благодаря обучению и обработке данных, полученных от многих компаний, ИИ может даже предложить необходимое решение. И даже больше: ИИ может создать запрос на изменение с проведённым анализом рисков и последствий, а также с предлагаемыми затратами времени и методом реализации.

Всё как в хорошем ITSM-процессе. Но быстро. И точно.

Управление инцидентами

Самая основная часть ITSM-мира, а также самая первая и главная с точки зрения обеспечения способности реагировать, предлагать решение и вносить корректировки.

В традиционном ITSM: специалист поддержки заполняет форму, ищет какую-то информацию, назначает инцидент какой-то команде. Работа в это время находится в ожидании: может, какая-то команда примется за её выполнение, а возможно, что произойдёт переназначение на другую. Затем специалисты проводят диагностику, применяют решение, инцидент закрывается.

В AISM: пользователь сообщает о сбое посредством локально установленного агента самообслуживания. Да, создаётся инцидент, но в то же самое время пользователю предлагаются на выбор решения из Базы Знаний. Если это не помогает, то специалист поддержки начинает предлагать способы решения, информирует о том, кому назначен инцидент, каковы последствия и масштаб. Действия производятся непосредственно в режиме реального времени в рабочем окружении пользователя.

AISM за пределами ITIL

Приведённые выше примеры являются очень характерными для ITSM. Используя понятия «старой школы» ITIL, мы получили отличный опыт их использования в новых условиях. Есть недавно опубликованная Gartner статья о том, что ключевой бизнес-метрикой при применении ИИ в цифровом бизнесе станет «удовлетворённость пользователей». В Gartner подчёркивают, что показатель «удовлетворённость пользователей» должен быть основным KPI для любых стратегий применения ИИ.

Нужно отметить, что реализация AISM возможна только в окружениях, построенных на принципах DevOps, поскольку изменения и принятие решений в AISM не могут позволить себе ждать, когда соберётся следующий CAB.

Последующее развитие AISM

  1. Рекомендации. Конечному пользователю нужно что-то сделать на своём ПК. AISM замечает эту потребность посредством установленных средств управления и предлагает пользователю новое программное обеспечение, в котором он, возможно, нуждается. Руководителю сотрудника направляется согласование, условия лицензирования известны, средства удалённого развертывания производят установку ПО.
  2. Обучение и накопление знаний. Создание свой Базы знаний — непростая работа, верно? Уже нет. При помощи AISM вы можете наблюдать, как ваша База знаний наполняется советами и рекомендациями, созданными ИИ из решений, применённых к конкретным проблемам.
  3. Создание стратегий. Как мы знаем, ITSM в том числе и про улучшения и планирование. К счастью, AISM может определить и дать рекомендации относительно изменений в базовых услугах или инновациях, которые хорошо себя зарекомендовали на примере других организаций.

Похоже, достаточно. Очевидно, что некоторые из примеров пока недостижимы, но другие — вполне. Обсудите их с представителями вашего вендора средства автоматизации ITSM, что они скажут. Попросите их помочь вам на этом пути. Только не расспрашивайте про AISM — это же просто новая, только что придуманная аббревиатура 🙂

ITIL Expert Уверенная дорога до ITIL Expert
 

Экономия на обучении до 30% для тех, кто хочет быстро добраться до высшей ступени в ITIL
 

Узнайте больше!

Комментарии и мнения

  1. Андрей другой

    Утверждать про смерть ITSM/ITIL - это все равно, что утверждать про смерть законов Ньютона, поскольку открыли новые, уточняющие законы Ньютона в неких граничных условиях.

    Про ИИ - большая часть сказанного уже реализована в серийных продуктах:

    постоянный анализ всех данных с автоматическим формированием предложений по :

    -решению, в том числе включая решения из Google или иных поисковиков,

    — по назначению исполнителя на основе целого ряда показателей — число успешно решенных аналогичных инцидентов, коичество «лайков», полученных испольнитетелем и т.д.

    — автоматическое построение тенденций развития ситуации по различным параметрам мониторинга, включая логи.

    НО. Все это не отменяет ITIL/ITSM. Даже если вы автоматизируете процессы, это все равно будут процессы из ITIL и модель этих процессов все равно будет опираться на модель предоставления услуг. Вот правда с моделями в ITIL/ITSM по-прежнему беда. Их нет в классическом понимании этого термина, что порождает постоянные недоразумения у пользователей.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Ближайшие мероприятия

Зарегистрируйтесь, чтобы получить больше полезных знаний:

ДЕК
17
Учебный курс:
Основы DevOps 
ДЕК
20
ДЕК
20