Come il supporto con l’aiuto dell’Intelligenza Artificiale può risolvere in maniera più veloce e tempestiva i problemi tecnici degli utenti che lavorano in smart working.
Con l’aumento delle postazioni da remoto, il supporto IT non ha vita facile.
Subentrano nuovi problemi, soprattutto con l’introduzione dei dispositivi personali degli utenti (i cosiddetti BYOD, Bring Your Own Device). Quest’ultimi spesso non sono registrati negli inventari degli asset aziendali, per cui banalmente non si hanno nemmeno informazioni su come sono configurati.
Se il sistema operativo non supporta le applicazioni aziendali l’utente lo scopre solo al momento dell’avvio. Ecco, ed è subito un brusco arresto alla produttività.Sistemi non funzionanti per la mancata applicazione delle policy aziendali, problemi di rete, basse performance, crash per l’installazione di software non autorizzati… per svariati motivi, l’utente non riesce a lavorare e chiama in causa il supporto per la risoluzione del problema.
Ma attenzione, non siamo più all’interno del perimetro aziendale. Il supporto non si limita a intervenire su dispositivi e infrastrutture controllati e posizionati all’interno di sedi ben definite, ma deve rispondere ovunque la connettività lo consenta, perché potrebbe esserci un utente da remoto in attesa di risposte.
Non è semplice perché:
● non sempre è chiaro il contesto dove si trova il device (a quale rete si collega? Come è configurato? Quali azioni sono state eseguite?). Spiegarsi con l’utente è difficile, non sempre riesce a fornire una descrizione dettagliata dell’area di intervento. Solo dopo diversi scambi verbali (e tante imprecazioni silenziose!) si arriva al punto.
● il supporto non ha la possibilità di intervenire fisicamente. Anche qui ci ricolleghiamo al punto sopra. L’utente agisce dietro direttive del tecnico di Help Desk, ma è inesperto per cui ha bisogno di training.
● se ci sono stati problemi/incidenti in passato, non si ha a disposizione uno storico dati per capire meglio come intervenire. Banalmente si rischia di perdere tempo per un problema che era già stato risolto e per cui basterebbe ripetere/automatizzare l’operazione.
Il supporto ha bisogno dell’agilità dell’Intelligenza Artificiale
Con lo smart working, c’è stato un boom di richieste al supporto. Ce lo confermano anche i dati forniti da DeepCoding:
Considerando che, secondo un sondaggio di Gartner, il 90% delle aziende continuerà a permettere ai dipendenti di lavorare da remoto anche dopo l’ampia adozione del vaccino, il supporto deve trovare un modo per stare dietro alle richieste.
A un aumento del volume dei ticket corrisponde anche un aumento dei costi per il maggior numero di ore-uomo impiegate (assunzione nuove risorse, spostamento da altre attività ecc.).
Automatizzare è l’unica soluzione per rendere agile il supporto e l’AI ha un ruolo rilevante in questo perché il suo utilizzo rende i costi inversamente proporzionali al numero di ticket gestiti. Si tratta del paradigma “shift-left”, ovvero spostamento delle competenze a sinistra.
Shift-left, Intelligenza Artificiale, supporto: quale relazione
Nella gestione dei ticket da parte del supporto, abbiamo più livelli di competenza. Più il livello è alto, maggiore è la competenza (e il costo) del tecnico coinvolto.
In un ipotetico grafico (vedi sotto), partendo dal centralino fino ad arrivare al tecnico esperto, più mi sposto a destra più crescono i costi, perché utilizzo risorse con elevate expertise. L’AI, e nello specifico i bot di automazione, mi permettono di spostare a sinistra le competenze, azzerando i costi.
Gli algoritmi di machine learning, infatti, possono guardare ai problemi/incidenti avvenuti nel passato e imparare a risolverli, proprio come avrebbe fatto il tecnico. E in più, hanno il vantaggio che sono:
● operativi 24hx7gg
● non richiedono un intervento umano
● non sbagliano mai, perché sono macchine
Perché incentivare una gestione “self-healing”
Abbiamo parlato di costi, certo, e in più anche della possibilità di liberare risorse per impiegarle in attività di valore. Ma il beneficio maggiore è legato alla proattività, ovvero alla capacità di rilevare e risolvere i problemi tecnici PRIMA ancora che l’utente se ne accorga o che li segnali.
Questo è possibile con piattaforme iper-automatizzate di gestione dei device: esse utilizzano dei “neuroni”, ovvero dei bot di automazione, che regolarmente effettuano dei controlli su tutti i device dell’azienda per determinare dove gli utenti stanno incontrando delle difficoltà.
Essi rilevano le situazioni potenzialmente critiche, come lunghi tempi di login, errori di applicazione, mancanza delle impostazioni di sicurezza richieste… tutto quello che può rallentare la produttività o minacciare la sicurezza.
Una volta rilevate, le risolvono automaticamente secondo workflow prestabiliti: in presenza di determinate condizioni (ad es. spazio disco all’80%) vengono configurate delle azioni di risposta (“libera spazio disco”). Quando è richiesto un intervento complesso, creano automaticamente il ticket con tutti i dati, velocizzando l’intervento del supporto.
Con un “cervello” IT e i suoi neuroni, problemi e incidenti tecnici vengono risolti in anticipo! Ecco perché qualsiasi azienda dovrebbe considerarli per gestire i suoi device:
● gli utenti sono sicuri e produttivi anche da remoto
● non si verificano battute d’arresto al business
● si risparmia sui costi di gestione dei ticket
● si possono utilizzare le risorse più skillate in attività di valore (ad es. innovare l’azienda)
