Les agents sont souvent surchargés par les tâches de routine telles que l'attribution des tickets, la résolution de problèmes urgents, etc. Les technologies optimisées par l'IA boostent la productivité et permettent aux agents de résoudre les problèmes complexes de niveau II et III en automatisant ces activités de routine.
Gestion des connaissances
La gestion des connaissances optimisée par l'IA fournit une solution au problème en se basant sur la base de connaissances si cette dernière est disponible, ou recherche dans le cloud pour proposer une solution appropriée. De plus, elle crée de nouveaux articles s'ils ne sont pas déjà disponibles et fournit des suggestions intelligentes aux agents informatiques lorsqu’ils sont en train de procéder à une résolution. La technologie d'apprentissage profond, ou deep learning, est utilisée dans la gestion des connaissances afin de proposer des recommandations de solutions aux agents et aux utilisateurs finaux.
Analyse émotionnelle
La satisfaction et l'expérience utilisateur sont devenues des indicateurs clés qui mesurent la réussite du service desk. Prédire le sentiment des utilisateurs finaux au moment de soumettre les tickets en fonction de l'utilisation des mots et des résultats CSAT précédents aide les agents à répondre et améliore le taux de CSAT. Les tendances ITSM impliquant l'intelligence artificielle et le machine learning jouent un rôle essentiel afin que cette analyse devienne proactive.
Maintenance prédictive
Les solutions ITSM s'intègrent à d'autres applications d'entreprise telles que les outils de supervision, la gestion des moyens généraux, etc. Le service desk alimenté par L’IA et le ML crée automatiquement des tickets dans le cas où une infrastructure particulière tombe en panne ou un autre élément se détériore. Il informe également les utilisateurs qui pourraient être affectés et crée un ticket relatif au problème afin de déclencher l'analyse de la cause première.
Gestion proactive des changements
La gestion des changements minimise les risques et leurs impacts. Le machine learning évalue le risque potentiel et avertit le gestionnaire des changements afin que ce dernier exécute le plan de retour arrière. Le ML apporte également son aide durant l'évaluation et le planning du changement pour planifier cette demande de changement de manière judicieuse.
Gestion des actifs
Le cycle de vie et la performance des actifs peuvent être supervisés de manière efficace par les technologies de l'IA. Si la performance d'un actif se détériore, le ML l'identifie en se basant sur les tendances précédentes et avertit le gestionnaire des actifs afin de que dernier remplace l'actif en question. Il envoie une demande de service automatique pour remplacer l'actif concerné.
IA & Utilisateur final
Conversation personnalisée
Les chatbots et les AI agents garantissent des interactions cohérentes, personnalisées et en temps réel avec les utilisateurs finaux, augmentant ainsi les niveaux de satisfaction client. Les chatbots permettent également de maintenir la cohérence en termes de langage, de temps de réponse et de disponibilité. Toutefois, ils ne remplacent pas les agents humains qui sont impliqués dans la résolution des demandes complexes de niveau II et III.
Classification des incidents vs demande de service
Les utilisateurs finaux ont souvent du mal à comprendre la différence entre un incident et une demande de service. La technologie de l’IA identifie le type de ticket en fonction de ses apprentissages passés et le classe pour les agents du service desk. Cela élimine la tâche de routine qu'est la classification du ticket effectuée par les agents.
Résolution automatique des tickets
Les technologies alimentées par l'IA répondent aux demandes des utilisateurs finaux au moyen de solutions en temps réel, et ce sans aucune intervention humaine. Les technologies recherchent des solutions dans la base de connaissances. Si celles-ci ne sont pas disponibles, elles vont suggérer des solutions à partir du cloud et créer de nouveaux articles qui peuvent être ajoutés au répertoire.
Approbation automatique des éléments de services
Lorsque les utilisateurs finaux envoient une demande de service, le machine learning vérifie la disponibilité de l'élément de service et approuve automatiquement la demande sans aucune intervention humaine. L'approbation est traitée en fonction de la priorité, de l'historique et de l'impact de l'élément demandé.
IA & Management
Prise de décision stratégique
Les analyses prédictives analysent les résultats passés et effectuent des projections, notamment sur le chiffre d'affaires, la satisfaction client et la planification des ressources. Cela permet au management de prendre des décisions éclairées pour les prévisions et la gestion des dépenses. Les analyses fournissent également des informations sur la performance des agents et du centre de services.
Prévision des infractions aux SLA et au contrat
En se basant sur les tendances précédentes, on peut identifier les futures infractions aux SLA et avertir le bon agent. C’est effectué en fonction du volume de tickets, de la charge de travail saisonnière, des pannes d'infrastructure et des problèmes de ressources. L'accord contractuel est respecté, et les problèmes clients sont résolus à temps.
Optimisation de la charge de travail
Les agents du service desk passent une grande partie de leur journée de travail à classer et assigner les tickets. Les technologies de l’IA sont chargés d'identifier le bon groupe et le bon agent. Elles envoient également des suggestions à la direction concernant l'embauche du personnel en fonction de la charge de travail, ainsi que sur la planification des futures ressources.
Évaluation des préparatifs à l'IA
