Rendere l'help desk ancora più utile

Gli MSP esistono da oltre due decenni, da quando le aziende si sono rese conto che era più conveniente concentrarsi sulle proprie competenze chiave e lasciare che qualcun altro gestisse il proprio IT. Spesso, a uno stesso tecnico dell'help desk di un MSP viene chiesto di risolvere i problemi di più applicazioni che supportano clienti molto diversi nel corso di un solo turno. Tuttavia, anche quando l'help desk chiude un ticket, circa il 50% dei clienti ritiene che il proprio problema non sia stato risolto in modo adeguato.

I fondatori di CrushBank conoscono in prima persona le sfide che il personale di supporto IT deve affrontare nel tentativo di fornire un servizio personalizzato. Per più di 20 anni, hanno gestito un MSP nell'area metropolitana di New York che supportava diverse linee di business per clienti che andavano da studi legali di 100 persone a studi medici di 1.500 persone.

Maggiori informazioni più su IBM Watson Discovery

I tecnici dell'help desk devono essere esperti delle applicazioni IT e delle configurazioni e conoscere a fondo la storia e i problemi specifici dei loro clienti. Quando i clienti si rivolgono all'help desk per un problema, si aspettano che il presunto esperto lo risolva senza scuse e senza ritardi. CrushBank si è resa conto che, a causa dei crescenti livelli di tecnologia che si accumulano nella maggior parte delle aziende, era ormai quasi impossibile per il personale dell'help desk soddisfare le aspettative di risoluzione immediata dei problemi.

Secondo Brian Mullaney, Principal e Chief Revenue Officer di CrushBank, questo attuale modello di fornitura delle informazioni si sta rivelando sempre più inefficiente e costoso per l'MSP per diversi motivi.

In primo luogo, c'è la grande quantità di informazioni che il tecnico dell'help desk deve vagliare. "Per queste organizzazioni è difficile estrarre tutti questi dati e trasformarli istantaneamente in informazioni utili mentre ricevono continue richieste via telefono dai clienti", afferma. “L’80% dei dati a cui accedono le aziende IT non sono strutturati. Non è un campo di metadati che si può estrarre da un database".

Secondo l'esperienza di Mullaney, circa il 50% del tempo di un tecnico viene speso solo nella ricerca di informazioni prima ancora di poter iniziare a risolvere il problema del cliente. Ciò comporta un secondo problema per le aziende: un impatto diretto sui loro profitti. Gli ingegneri dell'help desk sono pagati per risolvere i problemi, ma solo la metà del loro tempo viene spesa per questo. Come sottolinea l'autore, "metà del loro stipendio è destinata al solo reperimento di informazioni prima che la loro competenza tecnica venga sfruttata..." .

Infine, la realtà è che è sempre più difficile trovare e mantenere personale di help desk IT altamente esperto e competente. Attualmente la maggior parte dei laureati in informatica si orienta verso lavori nello sviluppo di applicazioni. Ad aggravare ulteriormente il problema è l’elevato tasso di turnover del personale: 38,3% ogni anno, secondo Mullaney. Pertanto, le aziende che investono sei mesi di tempo e denaro per formare e preparare gli ingegneri dell'help desk vedono uscire i soldi dalla porta solo 18 mesi dopo.

CrushBank si è rivolta a IBM ed è presto diventata uno dei primi partner dell'ecosistema IBM Watson a utilizzare le interfacce di programmazione delle applicazioni (API) di Watson per scopi commerciali. Quando CrushBank ha sperimentato i primi prodotti e le prime API di Watson per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), è stato chiaro che la tecnologia di machine learning e AI poteva essere trasformata in un'offerta valida per altri fornitori di servizi.

All'inizio del 2019, CrushBank ha lanciato la sua soluzione omonima in esecuzione sulla piattaforma IBM Watson Discovery per eseguire ricerche assistite dall'AI che consentono al personale dell'help desk di trovare rapidamente le informazioni più rilevanti per risolvere i problemi dei clienti. La soluzione raccoglie le informazioni di supporto strutturate e non strutturate di un'organizzazione, le interpreta utilizzando algoritmi di machine learning e le presenta al tecnico dell'help desk in un formato utilizzabile.

CrushBank ospita la soluzione Software as a Service (SaaS) per MSP e clienti del settore su base individuale. Viene fornita precaricata e preaddestrata con la documentazione dei principali produttori, come Microsoft, e con gli aggiornamenti degli esperti della community di StackExchange. CrushBank aggiunge quindi tutte le informazioni di supporto pertinenti dai sistemi dei suoi clienti, inclusi i dati non strutturati come i registri delle chiamate e le note dei ticket, nella piattaforma IBM Watson Discovery.

Per trovare rapidamente informazioni sui prodotti e sui clienti, i tecnici dell'help desk sono in grado di richiedere tutte le risorse che normalmente recupererebbero da sistemi separati utilizzando un'unica interfaccia web. Le funzionalità di machine learning della soluzione IBM Watson Discovery perfezionano e migliorano continuamente le funzionalità di ricerca e risultati. Questo filtraggio continuo crea in ultima analisi una banca dati di proprietà intellettuale a cui gli operatori dell'help desk possono attingere per ottenere risposte immediate.

Anche la più piccola azienda con 5-10 dipendenti può utilizzare la soluzione CrushBank. Inoltre, in un mercato che cambia costantemente attraverso un numero crescente di fusioni e acquisizioni, la soluzione diventa ancora più preziosa e importante, secondo Mullaney. "Ogni volta che due aziende si uniscono, si hanno due sistemi che non comunicano tra loro", afferma. "CrushBank può mettere insieme questi sistemi e renderli intelligenti e leggibili da un'unica dashboard".

Fin dall’inizio, CrushBank si è resa conto che la collaborazione con IBM le avrebbe consentito di concentrarsi sull’interfaccia utente (UI) front-end e sull’esperienza utente (UX), mentre IBM avrebbe continuato a migliorare e potenziare la tecnologia AI alla base della sua soluzione. "Siamo un'organizzazione più veloce, più reattiva e più agile perché qualcuno di più grande e più bravo di noi si occupa della piattaforma", afferma Tan.

CrushBank ha recentemente lanciato due nuovi servizi basati sulla sua offerta proprietaria e sulla tecnologia IBM Watson Discovery.

Il primo, Resolve, semplifica ulteriormente il lavoro dei tecnici dell'help desk. Selezionando un ticket assegnato e facendo clic su "work on ticket", l'applicazione CrushBank restituisce le migliori informazioni suggerite dalle risorse disponibili. "I risultati vengono raggruppati in un'unica finestra, elencati in base alla loro identificazione e alla loro affidabilità", spiega Tan. Questo sistema accelera ulteriormente il processo di risoluzione dei problemi e fornisce informazioni che un nuovo utente potrebbe non sapere di dover cercare o prendere in considerazione.

L'altro servizio, Insight, come suggerisce il nome, si avvale della potenza della piattaforma IBM Watson Discovery per aiutare gli MSP a scoprire insight che in precedenza giacevano sepolti nel vasto archivio dei dati di interazione dell'help desk. Una caratteristica chiave del modulo Insight è l'analisi delle cause principali. Prima dello sviluppo questa soluzione, un cliente avrebbe potuto non notare un problema emergente con uno dei suoi sistemi supportati a meno che i ticket non fossero stati ben categorizzati ed etichettati in anticipo, cosa che non accade di frequente. Anche se 10 chiamate o ticket avevano in comune la stessa causa principale, un problema poteva manifestarsi in modi diversi o essere segnalato in modo diverso dagli utenti finali.

Tan spiega: “A volte qualcuno chiama e dice: 'non riesco ad accedere al mio sistema'. Altre volte qualcuno dice di non riuscire ad accedere a Citrix. Altre volte ancora qualcuno dirà: "la mia password non funziona". Tutti questi problemi potrebbero avere la stessa identica causa e risoluzione. E una volta che le persone iniziano a lavorarci e inseriscono le loro note, [Insight] può evidenziarle, estrarle e rendere disponibili quelle informazioni".

Infine, le soluzioni CrushBank consentono ai dipendenti dell'help desk di lavorare in modo più intelligente, non più difficile, con l'aiuto dell'AI. Come dice Mullaney, “Si tratta di prendere le soluzioni più efficienti disponibili e trasmetterle ai dipendenti per renderli dipendenti migliori”.