Рабочие места могут извлечь выгоду из ИИ, когда сотрудники, борющиеся с техническими проблемами, неохотно обращаются за помощью. С его ростом ИИ зарекомендовал себя как преобразующая тенденция. ИИ может повысить производительность и эффективность, одновременно защищая от простоев в работе, и может заранее выявлять и решать проблемы ИТ, принося пользу сотрудникам, которые могут не обращаться за помощью, и улучшая их общий опыт.
Эти «молчаливые страдальцы» могут испытывать перебои и проблемы со связью, но неохотно просить о поддержке. Вместо этого они могут попытаться исправить проблемы самостоятельно, что может привести к дальнейшим осложнениям, как немедленно, так и позже, особенно если они усугубляют исходную проблему. Что еще хуже, они могут продолжать игнорировать проблемы вообще. Когда это произойдет, проблемы, которые они терпели — большинство из которых могли бы быть решены ИТ — несомненно, приведут к тому, что эти молчаливые страдальцы станут гораздо менее продуктивными и недовольными на работе.
Так как же ИТ может поддержать этих молчаливых жертв? Во-первых, им нужно понять, почему эти конечные пользователи молчат. Часто молчаливые жертвы не сообщают о проблеме в ИТ, потому что не хотят еще больше влиять на производительность, пока ИТ устраняет проблему, или не задают 20 вопросов, которые задает ИТ, когда не видят проблему. У других могут быть плохие намерения, например, не хотят вызывать ажиотаж или привлекать внимание, или они думают, что могут решить проблемы самостоятельно. Каковы бы ни были их причины, их молчание может стоить компаниям много времени и ресурсов.
С точки зрения технологий ИТ-отделам необходимо собирать данные, чтобы определить, кто эти сотрудники и с какими проблемами они сталкиваются. Вооружившись этой информацией, ИТ-отделы могут получить полное представление о своем ИТ-имуществе, а затем применить ИИ для повышения эффективности.
Достижения в области ИИ действительно меняют способ взаимодействия сотрудников со службой ИТ-поддержки. Технология ИИ может улучшить поддержку молчаливых жертв, ИТ-персонала и организации в целом тремя способами. Джефф Хиксон
Навигация по социальным ссылкам
Вице-президент по разработке решений в Lakeside Software.
Проактивное и предиктивное выявление и решение проблем
Распространенное разочарование в ИТ — незнание того, какое влияние могут оказать какие-либо изменения. ИИ может обрабатывать большие наборы данных для выявления корреляций и прогнозирования потенциальных конфликтов, предотвращая множество цифровых сбоев, которые требуют времени и денег. Эта возможность позволяет ИТ-отделам решать проблемы проактивно.
Например, организация, с которой я работаю, получила два тикета о медленной сети. Пока ИТ-отдел начал работать над этими двумя тикетами как над изолированными проблемами, ИИ проанализировал все ИТ-имущество, чтобы выявить схожие проблемы. ИИ смог дать инженерам более широкое представление о масштабе воздействия, показав, что 800 пользователей столкнулись с той же проблемой, но не сообщили о ней ИТ-отделу. Команда использовала ИИ для проактивных действий вместо того, чтобы ждать сотрудников, которые могли или не могли позвонить в службу поддержки по поводу проблемы. Технология на основе ИИ может выявлять эти незарегистрированные проблемы, обеспечивая своевременное решение, которое может быть развернуто для всех затронутых пользователей.
Подпишитесь на рассылку новостей Ny Breaking и получайте ключевые новости, мнения, функции и советы, необходимые вашему бизнесу для успеха!
Думайте об ИИ как об инструменте, который быстро отмечает аномалии в технической среде. Платформа обнаружения аномалий на базе ИИ непрерывно сканирует системы и сравнивает текущие и исторические данные, чтобы обеспечить беспрецедентную видимость. Этот проактивный подход помогает предотвратить менее критические проблемы, которые затрагивают молчаливых жертв, и масштабные проблемы, которые в противном случае могли бы перерасти в ночные звонки ИТ-директору.
Когда возникают более серьезные проблемы, такие как сбой в работе ИТ, многие организации прибегают к реактивному подходу: ждут сбоя, создают военную комнату и работают до поздней ночи, часто с большим количеством указаний пальцем на сетевую команду, команду приложений, команду настольных компьютеров, команду безопасности и т. д. Чтобы предотвратить это, организациям необходимо заранее собирать критически важные данные. Вместо этого, используя ИИ и МО (машинное обучение), обученные на этих ИТ-данных, компании могут быстро выявлять и предотвращать проблемы, обеспечивая непрерывность бизнеса.
Предоставление всем сотрудникам, особенно молчаливым жертвам, автоматизированного самообслуживания
Молчаливые жертвы часто предпочитают решать проблемы самостоятельно, и со сменой поколений на рабочем месте эта тенденция, вероятно, сохранится. Поколения, основанные на технологиях, выросли, решая свои собственные проблемы на своих устройствах, и они хотят делать то же самое на своих рабочих устройствах. Хотя изменение этого мышления может быть сложным, вы можете предоставить им автоматизированные, основанные на технологиях решения. Например, инструменты на основе ИИ могут сочетать информацию об устройствах в реальном времени с автоматизацией, позволяя пользователям решать повторяющиеся проблемы без необходимости обращаться в службу поддержки. Например, один многонациональный банк автоматизировал решение для часто запрашиваемого ключа восстановления, сократив количество звонков в службу поддержки примерно на 800 в месяц.
Рост «самовосстанавливающихся» ИТ-инструментов означает, что проблемы можно решать проактивно. Автоматизированные инструменты тестирования выявляют и предотвращают проблемы, возникающие из-за постоянно меняющихся пользовательских интерфейсов, веб-приложений и других популярных платформ и систем. Когда проблема обнаружена и правильное решение уже известно, его можно реализовать немедленно, не дожидаясь, пока пользователи сообщат о ней.
Этот подход к автоматизированному разрешению идеально подходит для молчаливых страдальцев, которые предпочли бы вообще избегать взаимодействия с ИТ, поскольку инструмент самовосстановления может решать проблемы автономно, без ручного вмешательства. Хорошо продуманные ИТ-решения также могут быстро масштабироваться, предоставляя сотрудникам немедленную помощь, что, в свою очередь, только помогает облегчить нагрузку на и без того перегруженные ИТ-команды. Устранение пробелов в знаниях
Сотрудники, особенно молчаливые жертвы, часто тратят время на поиск ИТ-решений. Они ищут в Интернете, просматривают интрасеть или спрашивают коллег, могут ли они найти ответ быстрее, чем позвонить в службу поддержки. Но все они тратят ценное рабочее время, чтобы избежать службы поддержки и не ждать ИТ-поддержки. Служба поддержки на базе искусственного интеллекта может радикально сократить это время ожидания, предоставляя немедленные ответы на вопросы ИТ-агентов. Благодаря высококачественным данным ИИ может значительно расширить базу знаний ИТ-поддержки, сделав ее доступной для более широкой аудитории. Улучшение ИТ-поддержки в масштабах всей организации
Используя ИИ для преобразования опыта ИТ-справочной службы, можно автоматизировать поддержку самообслуживания, быстрее предоставляя лучшие ответы и предотвращая возникновение проблем. И это то, что может оценить каждый. Используя ИИ в управлении ИТ-справочной службой, компании могут оптимизировать операции и повысить производительность агентов. Это освобождает ИТ-отдел, чтобы сосредоточиться на предоставлении высококачественной поддержки там, где требуется человеческий опыт, и передавать менее сложные проблемы ИИ, когда они не требуются.
Вместо ИТ-справочной службы, которая может быть не одинаково эффективна для всех сотрудников, молчаливые жертвы могут стать более счастливыми и более вовлеченными сотрудниками, внедрив интеллектуальное решение ИИ, которое работает в тандеме с ИТ-командой. Мы выделили для вас лучшее HR-программное обеспечение.
Эта статья была подготовлена в рамках канала Expert Insights Ny BreakingPro, где мы демонстрируем лучшие и самые яркие умы в технологическом секторе сегодня. Высказанные здесь взгляды принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения Ny BreakingPro или Future plc. Если вы заинтересованы в содействии, вы можете прочитать больше здесь: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
Статья добавлена ботом, с использованием машинного перевода : https://nybreaking.com/category/tech/
