Evoluția suportului IT în organizațiile mari tinde să mute treptat sarcinile repetitive către inteligența artificială și automatizare, păstrând totuși controlul și procesele existente ale platformei ServiceNow. Un model mai autonom permite angajaților să ceară accesul la aplicații sau ajutor tehnic într-un limbaj natural, iar AI-ul interpretează cererea, completează informațiile lipsă și conectează solicitarea la baza de cunoștințe sau la echipele relevante, fără a elimina tichetul formal din sistem.
Într-un exemplu concret, un angajat care solicită acces la o aplicație de raportare financiară poate primi aprobarea automată dacă sistemul identifică regulile și nivelul de access standard. Dacă există o excepție, specialistul preia cazul cu contextul deja format. Solicitățile pot veni prin conversație, e-mail sau apel vocal, dar regulile de serviciu, catalogul și fluxurile de aprobare rămân aceleași, iar intervenția umană este rezervată pentru deciziile cu risc mare.
Experiența Devhd ilustrează această tranziție prin două proiecte relevante. Pentru o companie din industria tehnologiei auto, firma a automatizat 70% din solicitările de servicii IT conectând catalogul ServiceNow la sistemele cliente pentru gestionarea accesului, conturilor și proceselor HR. Într-un alt caz, din domeniul life sciences, un asistent AI extern a deschis automat 35% dintre cazuri în ServiceNow pe o perioadă de 60 de zile, preluând contextul din apeluri și e-mailuri.
Importanța unei fundații solide este confirmată și de studiile de caz internaționale, precum cel al companiei Fonterra, unde implementarea unei baze de date de configurare (CMDB) fiabile și monitorizarea evenimentelor au dus la o reducere cu 90% a tichetelor de incident tehnice și o îmbunătățire cu 92% a timpului mediu de rezolvare pentru incidentele critice.
Ghidul executive al Devhd, disponibil în engleză, propune un traseu practic în patru etape: alegerea unui proces frecvent și măsurabil, transformarea mesajelor angajaților în solicitări structurate, rularea noii experiențe în paralel cu procesele existente și măsurarea rezultatului prin indicatori precum timpul de rezolvare sau efortul angajatului. Doar astfel, extinderea autonomiei AI se face în condiții de securitate și guvernanță.