ما هي إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM)؟ شرح إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات

لقد تطورت إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) لتتجاوز النموذج التقليدي لمكتب الدعم الفني. لم يعد الأمر يقتصر فقط على تسجيل التذاكر وحل المشكلات عند ظهورها. في المؤسسات الحديثة، تربط إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) خدمات التكنولوجيا بنتائج الأعمال وإنتاجية الموظفين والتجربة الرقمية.

ومع تزايد تعقيد بيئات تكنولوجيا المعلومات – التي تشمل السحابة الهجينة، وتطبيقات البرمجيات كخدمة (SaaS)، والعمل عن بُعد، والأنظمة القديمة – أصبح التعامل اليدوي مع التذاكر يمثل عنق زجاجة. تتطلع المؤسسات الآن إلى ما هو أبعد من تتبع سير العمل نحو التنفيذ المدعوم بالذكاء الاصطناعي. هنا يقوم الذكاء الاصطناعي في إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات بإعادة تشكيل عمليات الخدمات.

يتم قياس أداء إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) من خلال مؤشرات رئيسية مثل متوسط وقت الحل (MTTR)، معدل تحويل التذاكر، معدل الحل التلقائي، والالتزام باتفاقيات مستوى الخدمة (SLA)، والتي تعكس مدى كفاءة تقديم خدمات تكنولوجيا المعلومات. تحسن تقنيات الذكاء الاصطناعي والأتمتة هذه المؤشرات الرئيسية للأداء من خلال تسريع تشخيص الحوادث، وتمكين الدعم الذاتي، وحل الطلبات الروتينية دون تدخل بشري. وبالتالي، يمكن للمؤسسات تقليل فترات التوقف، وتوسيع عمليات الخدمة، وتقديم تجارب دعم أسرع وأكثر موثوقية.

تقوم الفِرق بتنظيم حلول المشكلات بدلاً من الاكتفاء بإدارة التذاكر فقط. تظل أهداف إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) كما هي – الموثوقية، واستمرارية التشغيل، ورضا المستخدمين – لكن الأساليب تتغير من العمليات التي يقودها البشر إلى العمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي تُنفذ بشكل متزايد بواسطة الذكاء الاصطناعي.

ماذا يعني مصطلح إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) بالتفصيل؟

إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) هي نهج شامل لتصميم وتقديم وتشغيل وتحسين خدمات تكنولوجيا المعلومات عبر المؤسسة. بدلاً من النظر إلى تكنولوجيا المعلومات كمجموعة من مكونات البنية التحتية والأدوات، تتعامل إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) مع تكنولوجيا المعلومات كمحفظة من الخدمات المقدمة للموظفين ووحدات الأعمال.

تشمل هذه الخدمات كل شيء من تتبع الأصول وصيانة الخوادم إلى توفير البرمجيات وخدمات الأمان. ينصب التركيز على النتائج، وتسأل إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) ليس فقط عما إذا كانت الأنظمة تعمل، بل أيضًا عما إذا كانت التكنولوجيا تمكّن الأشخاص من أداء وظائفهم بفعالية،

مما يعكس تحولاً كبيراً في طريقة التفكير. لم يعد يُنظر إلى تكنولوجيا المعلومات فقط كمركز تكلفة يُقاس بالميزانية ووقت التشغيل. في نموذج إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات الناضج، تعمل تكنولوجيا المعلومات كمزود خدمة يكون منتجه إنتاجية القوى العاملة واستمرارية العمليات التشغيلية.

إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات مقابل مكتبة البنية التحتية لتقنية المعلومات: توضيح الأمور

مكتبة البنية التحتية لتكنولوجيا العلومات (ITIL) هي إطار عمل معترف به عالميًا لأفضل الممارسات في تصميم وتقديم وإدارة وتحسين خدمات تقنية المعلومات بشكل مستمر. بينما تصف ITSM الانضباط العام لإدارة تكنولوجيا المعلومات كمجموعة من الخدمات التجارية، توفر ITIL إرشادات منظمة حول كيفية تنفيذ هذا الانضباط من خلال عمليات وضوابط ونماذج تشغيلية محددة.

بعبارة بسيطة، إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) هي الهدف – تقديم خدمات تكنولوجيا معلومات فعّالة – وإطار عمل ITIL هو أحد أكثر الأطر استخدامًا لتحقيق ذلك.

التطور الحديث للإطار، ITIL 4، يعكس الحوسبة السحابية، والتسليم المرن (Agile)، وممارسات ديفوبس، والعمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. بدلاً من التركيز فقط على قوائم التحقق الخاصة بالعمليات، تقدم ITIL 4 نظام قيمة الخدمة الأوسع الذي يربط بين الاستراتيجية، والحوكمة، والممارسات، والتحسين المستمر ضمن نموذج تشغيلي واحد.

أحد المفاهيم أساسي في ITIL 4 هو التركيز على تدفقات القيمة، وهي سلسلة الأنشطة المتكاملة المطلوبة لتحقيق نتيجة الخدمة. بدلاً من تحسين العمليات المنفصلة مثل إدارة الحوادث أو إدارة التغيير فقط، تشجع ITIL 4 المؤسسات على رسم وتحسين تدفق العمل بالكامل عبر الفرق والأدوات.

يُعد التركيز على سلسلة القيمة أمرًا بالغ الأهمية بشكل خاص في إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يؤدي وكلاء الذكاء الاصطناعي والأتمتة أفضل أداء عندما يكون سير عمل الخدمة بالكامل محددًا بوضوح، وتكون التبعيات مرئية، ونقاط اتخاذ القرار خاضعة للحوكمة. من خلال هيكلة إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات حول تدفقات القيمة، توفر ITIL 4 الضوابط التشغيلية التي تتيح للذكاء الاصطناعي والأتمتة العاملية التنفيذ بأمان وقابلية للقياس وعلى نطاق واسع.

ببساطة، إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) هي 'الماذا'، ومكتبة البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات (ITIL) هي 'الكيف'.

دور الذكاء الاصطناعي في إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات: متطلب حديث

أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي بسرعة عامل تمييز استراتيجي في بيئات إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات الناضجة، خاصة في الحالات التي تشهد زيادة في حجم التذاكر، وتنوع البنية التحتية، وارتفاع تكاليف العمالة. مكاتب الخدمة التقليدية مصممة لتكون تفاعلية بطبيعتها: يبلغ المستخدم عن مشكلة، يتم إنشاء تذكرة، ويقوم أحد الموظفين بالتحقيق. يغيّر الذكاء الاصطناعي هذا النموذج من خلال تمكين الاكتشاف المبكر، والفرز الأكثر ذكاءً، والإجراءات المؤتمتة.

بعيدًا عن سير العمل التقليدي لمكاتب الخدمة، تولد بيئات عمليات تكنولوجيا المعلومات الحديثة كميات كبيرة من بيانات القياس عن بُعد، بما في ذلك السجلات والتنبيهات ومقاييس الأداء. عند التكامل مع منصات إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM)، يمكن للذكاء الاصطناعي ربط هذه الإشارات التشغيلية بتأثيرها على الخدمات، وإنشاء أو إثراء الحوادث تلقائيًا فقط عندما تكون الخدمات التجارية معرضة للخطر. يساعد هذا الربط بين اكتشاف الإشارات في عمليات تكنولوجيا المعلومات (ITOps) وحوكمة سير عمل إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) في تقليل الضوضاء الناتجة عن التنبيهات، مع ضمان تركيز مكاتب الخدمة على المشكلات المثبتة التي تؤثر على المستخدمين بدلاً من الأحداث الأولية للبنية التحتية. لا يمكن للفرق البشرية معالجة هذا الحجم من البيانات في الوقت الفعلي بشكل واقعي. يعمل الذكاء الاصطناعي كمرشح ذكي، حيث يربط الإشارات عبر الأنظمة ويحدد الأحداث التي تهم فعلياً. بدلاً من الاستجابة للضوضاء، يمكن للفرق التركيز على المخاطر المثبتة.

هذا التحول يجعل إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات تنتقل من الاستجابة إلى المشكلات إلى نهج أكثر استباقية بشكل متزايد. في البيئات المتقدمة حيث يتم دمج أنظمة المراقبة مع سير عمل إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM)، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الحوادث التاريخية جنبًا إلى جنب مع الإشارات التشغيلية لاكتشاف الأنماط وتسليط الضوء على حالات المخاطر المرتفعة. عندما يتم الوصول إلى حدود المخاطر المحددة، يمكن للذكاء الاصطناعي تفعيل سير عمل ITSM خاضع للرقابة – مثل إنشاء حادثة، أو بدء تحليل الأثر، أو إخطار أصحاب المصلحة – ضمن حدود الحوكمة المحددة مسبقًا. في البيئات الأكثر تقدماً، تقوم تقنيات الذكاء الاصطناعي باتخاذ الخطوات التالية.

يُشار غالبًا إلى هذا التقارب بين منهجية إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) وتنفيذ تقنيات التعلم الآلي باسم إدارة الخدمات الذكية بالذكاء الاصطناعي (AISM). في هذا النموذج، تصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من البنية التشغيلية لإدارة الخدمات بدلاً من أن يكون ميزة إضافية.

5 مزايا استراتيجية للذكاء الاصطناعي في إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات

يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات من خلال نقل مكاتب الخدمة من معالجة التذاكر اليدوية إلى حلول ذكية وقابلة للتوسع. وبدلاً من مجرد تحسين السرعة، تقوم تقنيات الذكاء الاصطناعي بتغيير طريقة إنجاز العمل عبر الحوادث والطلبات والأصول ودعم المستخدمين. تظهر الفوائد الاستراتيجية في خمسة مجالات رئيسية:

1. أتمتة المهام الروتينية: تتعامل تقنيات الذكاء الاصطناعي مع طلبات مكتب الخدمة المتكررة وعالية الحجم مثل إعادة تعيين كلمات المرور والوصول إلى الشبكة الافتراضية الخاصة (VPN) لتحقيق الحلول الذاتية الكاملة دون تدخل بشري. لم تعد هذه الطلبات بحاجة للانتظار في الطوابير لمعالجتها يدويًا، فبفضل وكلاء الذكاء الاصطناعي وتدفقات عمل الأتمتة، يمكن حل العديد من التذاكر بشكل كامل دون تدخل فني، مما يقلل من التراكم ويتيح للموظفين المهرة التركيز على القضايا المعقدة.

2. التحليلات التنبؤية وتخفيف المخاطر: تحلل نماذج التعلم الآلي سجل الحوادث وسلوك البنية التحتية وأنماط التغيير لاكتشاف إشارات الإنذار المبكر. بدلاً من اكتشاف الأعطال فقط بعد تأثر المستخدمين، تقوم تقنيات الذكاء الاصطناعي بتسليط الضوء على المناطق التي يُحتمل أن تكون بها مشكلات وتقدير نطاق التأثير المحتمل للتغييرات المخطط لها. يتيح ذلك لفرق تكنولوجيا المعلومات منع الحوادث، وليس مجرد الاستجابة لها فقط، كما يعزز معدلات نجاح التغييرات مع مرور الوقت.

3. إدارة معرفة محسّنة: يحوّل الذكاء الاصطناعي مستودعات الوثائق الثابتة إلى أنظمة معرفة ديناميكية، فبدلاً من إجبار الفنيين والمستخدمين على البحث في مقالات متفرقة وموسوعات (Wiki) قديمة، يمكن للذكاء الاصطناعي تفسير الأسئلة المكتوبة بلغة طبيعية، وتوليد إجابات دقيقة تراعي السياق، وخطوات توجيهية للحل. يُعزز هذا نموذج الدعم "التحول إلى اليسار" من خلال تمكين الخدمة الذاتية الأسرع وتحقيق حلول أكثر اتساقاً في الخطوط الأمامية.

4. إدارة الأصول الذكية (ITAM): تحسّن تقنيات الذكاء الاصطناعي مستوى الرؤية في استخدام الأجهزة والبرمجيات من خلال التحليل المستمر لإشارات الأجهزة وأنماط الاستخدام وبيانات الاستحقاق، وهذا يسهل تحديد التراخيص غير المستغلة، والمعدات القديمة، ومخاطر الامتثال. تساعد عمليات الاسترداد والتحديث المؤتمتة في تقليل الهدر والسيطرة على الإنفاق مع الحفاظ على دقة سجلات الأصول.

5. تجربة مستخدم فائقة التخصيص: تُمكّن تقنيات الذكاء الاصطناعي من توفير تجارب دعم طبيعية وذات جودة عالية للمستخدمين داخل الأدوات التي يستخدمها الموظفون بالفعل، مثل منصات الدردشة والتعاون. يمكن فهم الطلبات بلغة بسيطة، مع تعزيزها بسياق المستخدم، وتوجيهها أو حلها تلقائيًا. والنتيجة هي تفاعلات دعم أسرع وأكثر تخصيصاً تعزز رضا المستخدمين دون زيادة عدد موظفي مكتب الخدمة.

الركائز الأساسية لاستراتيجية إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات الناجحة

حتى مع وجود الذكاء الاصطناعي في العملية، تظل أسس إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات ضرورية. لا تزال إدارة الحوادث والمشكلات تركز على استعادة الخدمة بسرعة ومنع تكرارها من خلال تحليل السبب الجذري. إدارة طلبات الخدمة توحّد كيفية تلبية الاحتياجات المتوقعة بحيث يكون تقديم الخدمة متسقًا وقابلًا للقياس.

يتم في النهاية قياس إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) بناءً على النتائج. بينما تحدد العمليات والأطر كيفية تقديم الخدمات، تكشف مؤشرات الأداء ما إذا كانت تلك الخدمات تعمل على تحسين الموثوقية والسرعة وتجربة المستخدم. ومع تزايد دمج الذكاء الاصطناعي في بيئات إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM)، تظل مؤشرات الأداء الرئيسية التقليدية مهمة، إلا أن العديد من المؤسسات تشهد الآن تحسينات كبيرة فيها من خلال الأتمتة وتدفقات العمل الذاتية.

إدارة الحوادث والمشكلات: تركز إدارة الحوادث على استعادة الخدمة بأسرع وقت ممكن عند حدوث أي عطل، مع تقليل تعطيل الأعمال وتأثير ذلك على المستخدمين. إنها تتحكم في كيفية اكتشاف الحوادث وتصنيفها وتحديد أولوياتها وحلها. تتعمق إدارة المشكلات أكثر من خلال تحليل أنماط الحوادث لتحديد الأسباب الجذرية الكامنة ومنع تكرار الأعطال.

يشير انخفاض متوسط زمن الإصلاح (MTTR)، وهو الوقت الذي يستغرقه حل الحادث من لحظة اكتشافه أو الإبلاغ عنه حتى استعادة الخدمة بالكامل، إلى أن مكتب الخدمة قادر على تشخيص المشكلات وإصلاحها بسرعة، مما يقلل من تعطيل الأعمال. تحسّن تقنيات الذكاء الاصطناعي متوسط زمن الإصلاح (MTTR) من خلال تسريع تصنيف التذاكر، وربط التنبيهات عبر الأنظمة، وتحديد الأسباب الجذرية المحتملة، وتشغيل إجراءات المعالجة تلقائيًا. بدلاً من الانتظار لفرز وتصعيد المشكلات يدويًا، يمكن للأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقليص أوقات حل المشكلات من ساعات إلى دقائق.

يحدث معدل تحويل التذاكر الأعلى، وهو عدد طلبات الخدمة التي يتم حلها دون إنشاء تذكرة على الإطلاق، من خلال بوابات الخدمة الذاتية أو مساعدي المعرفة المدعومين بالذكاء الاصطناعي أو أدوات استكشاف الأخطاء وإصلاحها المؤتمتة. عندما يتمكن الموظفون من حل المشكلات بأنفسهم – مثل إعادة تعيين كلمة المرور أو تثبيت البرامج المعتمدة – تقل طوابير مكتب الخدمة ويمكن للفنيين التركيز على الأعمال ذات القيمة الأعلى. لقد زادت أنظمة المعرفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وواجهات المحادثة بشكل كبير من معدلات التحويل في بيئات إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات الناضجة.

إدارة طلبات الخدمة: تتولى إدارة طلبات الخدمة تلبية احتياجات تكنولوجيا المعلومات اليومية مثل طلبات الوصول، وتثبيت البرامج، وتوفير الأجهزة، وتغيير الصلاحيات. والهدف هو تحقيق الاتساق والسرعة من خلال سير العمل المحدد مسبقًا، ومسارات الموافقة، وخطوات التنفيذ. من خلال توحيد هذه الطلبات، تقلل المؤسسات من التباين، وتحسن تجربة المستخدم، وتوفر الظروف المثالية للأتمتة وعوامل الذكاء الاصطناعي لتقديم تنفيذ بدون تدخل أو بتدخل محدود على نطاق واسع.

نسبة الحوادث أو طلبات الخدمة التي يتم حلها بالكامل من خلال الأتمتة دون تدخل بشري تُعد مؤشراً رئيسياً للأداء. وتشمل أمثلة ذلك توفير الحسابات تلقائيًا، وتخصيص التراخيص، أو معالجة النظام التي يتم تنفيذها استجابةً لتنبيهات المراقبة. ومع تبني المؤسسات للوكلاء الذكاء الاصطناعي ومنصات الأتمتة، تصبح معدلات الحل التلقائي مؤشراً رئيسياً لقابلية التوسع التشغيلي. وتعني النسبة الأعلى أن قسم تكنولوجيا المعلومات يمكنه دعم عدد أكبر من المستخدمين والأنظمة دون زيادة عدد الموظفين بشكل متناسب.

اتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs)، وهي مؤشر أداء رئيسي أساسي لإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM)، تحدد أوقات الاستجابة والحل المتوقعة لأنواع مختلفة من الحوادث وطلبات الخدمة. تُنشئ هذه الاتفاقيات المساءلة بين قسم تكنولوجيا المعلومات والأعمال من خلال وضع توقعات واضحة بشأن التوفر وجودة الدعم والجداول الزمنية للتسليم. تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي والأتمتة المؤسسات على تحقيق أو تجاوز أهداف اتفاقيات مستوى الخدمة من خلال إعطاء الأولوية للحوادث بشكل ذكي، والتنبؤ بالتأخيرات، وتنفيذ الإصلاحات الروتينية تلقائيًا قبل تجاوز المواعيد النهائية.

إدارة التغيير والإصدار: تتحكم إدارة التغيير والإصدار في كيفية تنسيق التحديثات مع تقليل المخاطر على الأعمال إلى أدنى حد. والهدف هو تمكين التقدم دون إدخال أي حالة من عدم الاستقرار. تعزز الأساليب الحديثة هذه الركيزة من خلال تحليل الأثر والمحاكاة المدعومين بالذكاء الاصطناعي، مما يساعد الفِرق على فهم تأثيرات الاعتماد المتبادل وتقليل احتمالية الإصدارات الفاشلة أو المسببة للاضطرابات.

قاعدة بيانات إدارة التكوين (CMDB): يسجل نظام إدارة قاعدة بيانات إدارة التكوين (CMDB) العلاقات بين أصول تكنولوجيا المعلومات مثل التطبيقات، والخوادم، والأجهزة، والخدمات، والاعتمادات المتبادلة. وتُمكّن قاعدة بيانات إدارة التكوين (CMDB) الموثوقة الفرق من فهم ما يتأثر عند حدوث الحوادث أو عند اقتراح التغييرات. يدعم التشخيص الأسرع، وتخطيط التغييرات بشكل أكثر أمانًا، والامتثال الأقوى للحفاظ على دقة بيانات قاعدة إدارة بيانات التكوين (CMDB) وتحديثها بشكل مستمر، مما يحولها إلى "مصدر وحيد للحقيقة" حي لجميع أصول تكنولوجيا المعلومات.

مستقبل الاستقلالية الذاتية: الذكاء الاصطناعي الوكيل في إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات

ركز الذكاء الاصطناعي في بداياته في إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات على الدردشة الآلية ومحركات الاقتراحات. كان بإمكان هذه الأنظمة الإجابة عن الأسئلة وتقديم التوصيات، لكنها لم تصل إلى مرحلة التنفيذ. يظهر نموذج جديد يتجاوز ذلك: الذكاء الاصطناعي الوكيل.

لقد صُممت أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلية ليس فقط لفهم الطلبات، بل أيضًا لتنفيذ الأعمال متعددة الخطوات. فهي تقوم بالاستدلال من خلال السياق، واختيار الأدوات، وتنفيذ سير العمل، والتحقق من النتائج. هذا هو أساس الأتمتة الذاتية للعمليات، حيث ينتقل الذكاء الاصطناعي من دور المستشار إلى دور المنفذ.

عملياً، هذا يعني أن وكيل الذكاء الاصطناعي يمكنه اكتشاف أي خلل في الأداء، وإنشاء سجل الحادث المناسب، وتشغيل سير عمل المعالجة عبر الأنظمة، وإخطار أصحاب المصلحة، وتوثيق الحل – وكل ذلك ضمن حدود الحوكمة المعتمدة. بدلاً من الانتظار لقيام الأشخاص بالتنقل بين عدة وحدات تحكم يدوياً، يتم تنظيم مسار الحل تلقائياً. لا يكتفي الوكيل الذكي بإبلاغك بأن الخادم ساخن؛ بل يقوم بتحليل البيانات بشكل مستقل، وإنشاء تذكرة، وتنفيذ بروتوكول التبريد، ثم إغلاق التذكرة.

تقوم البيئات الأكثر تقدماً بنشر عدة وكلاء متخصصين يتعاونون معاً. قد يتولى وكيل واحد إدارة الفرز، ووكيل آخر التزويد، وآخر التحقق من الأمان. معًا، ينفذون سير عمل خدمات معقدة مثل إجراءات انضمام الموظفين الجدد عبر أنظمة الهوية والأجهزة والتطبيقات والامتثال في جزء بسيط من الوقت التقليدي.

كيف تعزز Automation Anywhere إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) بالذكاء الاصطناعي

منصات إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات الحديثة هي أنظمة قوية لتسجيل البيانات، فهي تقوم بتسجيل التذاكر وسير العمل والموافقات. لكنها لا تنفذ دائمًا العمل المشترك بين التطبيقات المطلوب لحل تلك التذاكر. طبقة التنفيذ تلك هي المكان الذي تعمل فيه منصات الأتمتة الذكية.

في هذا الهيكل، يحتفظ نظام إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) بحقيقة العمليات بينما تعمل منصة الأتمتة كنظام التنفيذ. توفّر الأتمتة من Automation Anywhere القدرة على التنفيذ – أي "الأيدي" – التي تقوم بأداء المهام على منصات مثل ServiceNow وJira.

يعمل 'مساعد الأتمتة' (Automation Co-Pilot) على إنشاء واجهة 'التدخل البشري' (human-in-the-loop) التي تدمج مساعدة الذكاء الاصطناعي مباشرة في المتصفح أو تدفقات عمل إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM). يمكن للفنيين تشغيل أو توجيه أو الموافقة على الإجراءات المؤتمتة من داخل أدواتهم الحالية بدلاً من الانتقال إلى بيئات أخرى.

هذا النهج يقلل من الأعمال اليدوية المتكررة ويمكّن من تحقيق تدفقات حل شاملة من البداية إلى النهاية. وبنفس القدر من الأهمية، يتم الحفاظ على حوكمة المؤسسة. يمكن تسجيل كل إجراء آلي وتدقيقه والتحكم فيه من خلال سياسات قائمة على الأدوار، مما يضمن الامتثال لمعايير الذكاء الاصطناعي.

الأسئلة الشائعة حول إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM)

ما هو أحد أمثلة الذكاء الاصطناعي في إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات؟

مثال بارز على ذلك هو عملية تأهيل الموظفين المدعومة بالذكاء الاصطناعي. عندما يقدم مدير التوظيف طلبًا معتمدًا، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إنشاء حسابات المستخدمين تلقائيًا، وتوفير الوصول إلى التطبيقات، وتكوين أذونات الأمان، وتشغيل إجراءات إعداد الأجهزة، وإخطار أصحاب المصلحة. بدلاً من أن تتولى عدة فِرق معالجة تذاكر منفصلة، يقوم الذكاء الاصطناعي بتنسيق وتنفيذ مسار الحل الكامل من البداية إلى النهاية، مع نقاط تحقق لموافقة بشرية عند الحاجة.

ما هي المراحل الخمس لإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM)؟
 

تُوصف إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) عادةً بأنها دورة حياة تتكون من خمس مراحل: الاستراتيجية، التصميم، الانتقال، التشغيل، والتحسين المستمر للخدمة. تحدد الاستراتيجية ما هي الخدمات التي يجب أن تكون موجودة وسبب وجودها. وتصميم خطط لكيفية بناء تلك الخدمات وقياسها. تشرف مرحلة الانتقال على كيفية انتقال التغييرات والإصدارات بأمان إلى بيئة الإنتاج. تشمل العمليات تقديم الخدمات اليومية والدعم. يضمن التحسين المستمر تقييم الخدمات بانتظام وتحسينها استنادًا إلى الأداء والملاحظات.

هل ServiceNow أداة لإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM)؟

نعم. المنصات مثل ServiceNow هي منصات إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM) تعمل كنظام سجل، وتدير التذاكر وسير العمل والموافقات وبيانات الخدمات. ومع ذلك، فإنها عادةً ما تنسق العمل بدلاً من تنفيذ كل إجراء عبر الأنظمة بنفسها. Automation Anywhere هي محرك الأتمتة الذي يدير العمليات اللازمة داخله لحل التذاكر عبر العديد من تطبيقات المؤسسات.

كيف يُحسّن الذكاء الاصطناعي متوسط​وقت الحل (MTTR)؟

تحسن تقنيات الذكاء الاصطناعي متوسط وقت الإصلاح (MTTR) من خلال تقليص أكثر أجزاء معالجة الحوادث استهلاكاً للوقت. يمكنه تصنيف وتحديد أولويات التذاكر تلقائيًا، وربط التنبيهات ذات الصلة، وتحديد الأسباب الجذرية المحتملة، وتفعيل إجراءات المعالجة فورًا. من خلال إزالة الفرز اليدوي، وتأخيرات التوجيه، والخطوات التشخيصية المتكررة، تختصر تقنيات الذكاء الاصطناعي المسار من اكتشاف الحوادث إلى حلها المؤكد.