Fem byggstenar för framgångsrik AI-baserad IT
Framsteg inom maskininlärning och NLP har öppnat portarna och AI håller nu på att växa fram som den definitiva förändringstekniken för vår tid. Enligt en nyligen genomförd IDG-studie har 93 % av yrkesverksamma inom IT-branschen redan använt eller börjat utforska AI för att förbättra sina ITSM- och ITOM-moderniseringar. Det är helt klart att AI är på väg in på våra arbetsplatser snabbare än vi har trott.
Med all uppståndelse och entusiasm kring AI-baserade ITSM-lösningar kan det vara lockande att hoppa på tåget och skynda sig att införa dem och börja använda dem. Men oftast blir det inte riktigt som man hoppas med sådana implementeringar, helt enkelt för att företagen inte är medvetna vad den nya tekniken innebär. För att kunna göra verklighet av AI måste IT-personalen fullt ut förstå vilka möjligheter det finns med AI men också vilka begränsningarna är.
Det här blogginlägget beskriver de viktigaste delarna för att införa och skala upp AI i din verksamhet. Vi har listat fem byggstenar som kan hjälpa dig att påskynda ditt införande av AI – allt från att skapa realistiska förväntningar till att välja rätt AI-leverantör.
1. Hitta rätt tillämpningsområden och fastställ de resultat du vill uppnå.
Det är viktigt att känna till hur din servicedesk-verksamhet ser ut idag och även vara på det klara med vad som behöver förbättras. Den här utvärderingen gör det lättare för dig att hitta rätt användningsområden och prioritera vilka områden du ska satsa på. Det säkerställer dessutom att din strategi för teknikanvändning är i linje med verksamhetens övergripande affärsmål och målsättningar. En vanlig myt kring AI-projekt är att det är dyrt och komplicerat att bygga AI-system. För att bemöta den här missuppfattningen letar företag efter billigare och snabbare sätt att införa AI utan att egentligen ha tänkt igenom vad man vill ha och hur man ska införliva det, och därmed misslyckas man med att ta vara på de möjligheter som finns med AI-baserade lösningar. För att undvika sådana problem måste man ha en tydlig uppfattning om vilka affärsmässiga resultat man vill uppnå genom införandet av tekniken och välja rätt användningsområden.
2. Hitta rätt AI-alternativ för din ITSM-miljö
Det är visserligen viktigt att ta till sig ny teknik för att främja innovation, men det är lika viktigt att du vet vad en AI-baserad ITSM ska göra för dig. Att tillämpa AI-teknik på undermåliga eller bristfälliga förfaranden leder till exempel inte till någon optimal lösning för din servicedesk. Detta leder istället till att företagen snabbare får ett undermåligt resultat. Så lösningen är att byta till ett modernt ITSM-verktyg snarare än att använda AI-lösningar för att komma tillrätta med ett ineffektivt befintligt system.
3. Ha realistiska förväntningar
Att använda sig av en ny teknik som AI har sina för- och nackdelar. AI kan visserligen bidra till att ditt supportteam kan arbeta smartare och snabbare med intelligenta rekommendationer, men det är viktigt att vara medveten om att det krävs rätt infrastruktur, rätt användningsområden och relevanta data för att du ska kunna uppnå dina slutmål. Om du inser både vad AI utlovar och var begränsningarna ligger kan du lättare formulera realistiska förväntningar för att uppfylla behovet för din verksamhet. Börja i liten skala med enkla tillämpningsfall och se hur du lyckas och optimera kontinuerligt innan du ger dig in i storskaliga och komplexa tillämpningar.
4. Ha en tillförlitlig praxis för datahantering.
En av de mer problematiska punkterna för flesta AI-projekt är att ha alla relevanta uppgifter på plats. Även om det numera är enkelt att samla in data är hanteringen och tillgången till tillförlitliga, relevanta data av hög kvalitet fortfarande en svårighet för många verksamheter. AI kräver stora mängder data för att lära sig och ge intelligenta rekommendationer till ditt supportteam. Brist på tillförlitlig datahantering och förvaltningspraxis begränsar tillgången till avskilda data och blir till ett hinder för ett lyckat sätt att införa AI- och ML-projekt. Företag måste se till att först ha en väldefinierad och välförvaltad datastrategi och datapraxis innan de kastar sig in i användningen av AI.
5. Välj rätt AI-leverantör att samarbeta med i det här projektet
Enligt en nyligen genomförd IDG-studie är snabbhet i genomförandet och integrering med befintlig teknik en av de största svårigheterna när det gäller att tillämpa AI-teknik inom ITSM. De flesta organisationer hamnar i en komplicerad integreringsprocess med AI genom att välja en leverantörsplattform som kräver avancerad kodning och färdigheter i skript för att kunna integreras med befintliga system. Det tar företag flera veckor att från det att de först systemet till att de fullt ut kan använda sig av det. För att undvika sådana förluster måste företagen se till att göra sin research och välja rätt AI-leverantör. Om du räknar med att få problem med integrering bör du välja en leverantör som erbjuder integrering utan eller med begränsad kodning. De flesta leverantörer erbjuder numera färdiga funktioner/arbetsflöden och vanliga IT-plugins. Moderna leverantörer kan snabbt hjälpa dig att integrera AI-lösningar med befintliga system så att du redan från dag ett kan dra nytta av fördelarna med AI.
Sammanfattningsvis bör du se till att sätta upp realistiska mål, sammanställa dina krav, förstå ditt nuvarande IT-system och välja rätt leverantör. Med dessa byggstenar kan du övergå från en opportunistisk, taktisk väg mot AI till en mer strategisk väg mot det.
