¿Cuál es el futuro del soporte de la mesa de ayuda?

El futuro del soporte de la mesa de ayuda

Como siempre ha sido el caso de las mesas de ayuda, estará conformado por las tecnologías futuras y las necesidades de los técnicos y usuarios finales.

Con base en los desafíos discutidos anteriormente, incluidos los negocios, las necesidades de los usuarios y los cambios tecnológicos, hay algunas formas diferentes en que la mesa de ayuda de TI puede evolucionar:

Autoservicio personalizado en múltiples plataformas

Con el advenimiento de las prácticas centradas en el consumidor en el ámbito de empresa a consumidor (B2C), los usuarios finales del mañana esperarán la misma calidad de servicio de sus equipos de TI.

Como respuesta, los equipos de TI pueden aprovechar tecnologías como la gamificación y la inteligencia artificial para crear una experiencia de autoservicio personalizada que sea consistente en todos los canales.

Automatización cognitiva de las mesas de ayuda

Yendo un paso más allá de la simple automatización de procesos, las mesas de ayuda del futuro pueden utilizar los avances en la tecnología de aprendizaje automático para implementar la automatización cognitiva en sus mesas de ayuda. La automatización cognitiva acelerará el tiempo necesario para identificar y resolver problemas.

Identificación y resolución proactiva

Otra tecnología de próxima aparición es la Internet de las cosas (IoT). Puede vincular todas y cada una de las "cosas" habilitadas para IoT, creando una red prácticamente ilimitada.

Con la ayuda de los sensores de IoT, los equipos de TI pueden monitorear el rendimiento del dispositivo e informar automáticamente los problemas inminentes. Luego, estos problemas pueden resolverse de manera proactiva, mitigando el riesgo de tiempo de inactividad.

Información intuitiva sobre el rendimiento de la mesa de ayuda

Los informes y análisis son una parte crucial de ITSM tal como existe hoy. De cara al futuro, el software de la mesa de ayuda intentará aprovechar la tecnología de big data para capturar más puntos de datos y analizarlos para una mayor eficiencia.

La capacidad de estudiar un mayor volumen de datos generados en las operaciones de TI permitirá a los equipos de TI tomar decisiones más informadas y lograr niveles de rendimiento óptimos.