Prevedi le violazioni degli SLA prima che si verifichino con l'intelligenza artificiale

Lo stato degli strumenti di automazione del carico di lavoro

Gli strumenti di automazione dei carichi di lavoro e gli scheduler sono da tempo un punto fermo nelle operazioni IT. Automatizzano le attività di routine, pianificano flussi di lavoro basati su eventi e gestiscono processi batch. Tuttavia, l'ecosistema IT odierno è così complesso che anche questi strumenti critici spesso non dispongono dell'osservabilità predittiva necessaria per evitare violazioni degli SLA.

Fusioni e acquisizioni introducono soluzioni di gestione del carico di lavoro contrastanti. Il turnover del personale crea lacune nella conoscenza. Mentre molte aziende mirano al consolidamento, Per prima cosa, hanno bisogno di una visibilità completa sul funzionamento dei carichi di lavoro, per facilitare una transizione fluida. In che modo l'IT determina quali sistemi gestiscono quali SLA? Come può pianificare i cambiamenti senza interrompere le operazioni aziendali?

La complessità, il rischio e il costo del cambiamento delle soluzioni di automazione del carico di lavoro spesso portano le organizzazioni ad accettare lo status quo. Invece di prevenire le violazioni degli SLA, i team reagiscono convocando esperti per risolvere ogni problema dopo che si è verificato. Ma anche i ritardi più piccoli si sommano. Se solo da cinque a venti membri del team dedicano ore al mese alla risoluzione di problemi relativi agli SLA, si tratta potenzialmente di 40 ore di produttività persa, tempo che potrebbe essere dedicato all'innovazione aziendale.

Se questo ti suona familiare, è il momento di passare dalla risoluzione reattiva dei problemi alla gestione proattiva degli SLA. L'intelligenza artificiale può aiutare.

IA presidiata vs. IA non presidiata

Esistono diversi tipi di intelligenza artificiale e comprenderne il ruolo è fondamentale per una gestione efficace degli SLA.

• Ha frequentato l'AI Richiede l'input umano. Genera risposte quando richiesto, come la creazione di codice, storie o risposte a domande specifiche.
• IA non presidiata, dall'altro, funziona in modo autonomo. Monitora costantemente i carichi di lavoro, prevede violazioni degli SLA e adotta misure correttive, senza attendere l'intervento umano.

Per la gestione degli SLA, l'intelligenza artificiale non presidiata è la scelta più efficace. Invece di reagire alle violazioni degli SLA dopo che si sono verificate, l'intelligenza artificiale valuta costantemente le dipendenze tra i lavori, identifica i flussi di lavoro a rischio e applica misure correttive per prevenire i guasti prima che si verifichino.

Come l'intelligenza artificiale prevede e previene le violazioni degli SLA

L'intelligenza artificiale trasforma la gestione del carico di lavoro eliminando le sorprese e garantendo una risoluzione proattiva dei problemi. Ecco come:

• Analisi predittiva: l'intelligenza artificiale analizza i dati storici per identificare modelli e prevedere le violazioni degli SLA prima che si verifichino. Ciò consente ai team IT di affrontare i rischi in modo proattivo, garantendo una maggiore conformità agli SLA e tempi di risoluzione più rapidi.
• Pianificazione intelligente del carico di lavoro: l'intelligenza artificiale considera la disponibilità delle risorse, le dipendenze e gli SLA per ottimizzare la pianificazione dei lavori e ridurre i colli di bottiglia, consentendo ai team IT di concentrarsi su iniziative strategiche.
• Analisi della causa principale: l'intelligenza artificiale aiuta a individuare la causa principale delle interruzioni del carico di lavoro, consentendo una risoluzione più rapida dei problemi e prevenendo il ripetersi di problemi.
• Osservabilità e prevedibilità: l'intelligenza artificiale e il machine learning forniscono informazioni approfondite sugli ecosistemi dei carichi di lavoro. Rilevando anomalie in tempo reale e imparando dai trend passati, l'intelligenza artificiale migliora la conformità agli SLA e l'efficienza operativa.

Dai sistemi isolati alla vera osservabilità

Per gestire efficacemente gli SLA, l'intelligenza artificiale deve supervisionare l'intero ecosistema dei carichi di lavoro. Che la vostra organizzazione si affidi a mainframe, sistemi aperti o più piattaforme di gestione dei carichi di lavoro, l'intelligenza artificiale fornisce visibilità essenziale e capacità di osservazione predittiva su tutte le soluzioni di automazione.

AI Predictive Pulse è una soluzione di intelligenza artificiale non presidiata che si integra perfettamente con qualsiasi strumento di automazione dei carichi di lavoro di Rocket Software. Fornisce una visione unificata delle prestazioni dei carichi di lavoro e mitiga in modo proattivo i rischi relativi agli SLA.

Le organizzazioni che hanno implementato AI Predictive Pulse stanno già riscontrando notevoli vantaggi:

Tempo medio di previsione di 4 ore per prevedere e prevenire violazioni degli SLA
Riduzione drastica del tempo necessario per pianificare i cambiamenti: da settimane a ore
Precisione del 90% nella previsione dei ritardi nei lavori batch

Per scoprire come AI Predictive Pulse può aiutare la tua organizzazione a prevedere e prevenire le violazioni degli SLA, scarica la nostra scheda tecnica o richiedi una demo oggi stesso.