Il tecnico di supporto dell'help desk in grado di trovare rapidamente risposte e risolvere i problemi degli utenti di applicazioni IT è l'eroe sconosciuto di qualsiasi reparto o azienda IT, soprattutto per i provider di servizi gestiti (Managed Service Provider, MSP).
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.
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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.
Miglioramento della produttività
Il personale IT ha aumentato le risoluzioni dei ticket dell'help desk del 40% al giorno
TTR ridotto
Tempo totale di risoluzione (TTR) ridotto del 45%, migliorando la soddisfazione dei clienti
Per CrushBank era chiaro che le aziende IT che continuavano a operare con questo modello di help desk tradizionale sarebbero andate sicuramente incontro a una quarta conseguenza: un duro colpo per la loro customer experience e una riduzione della soddisfazione dei clienti.
I fondatori di CrushBank hanno deciso di voler rivoluzionare il tradizionale modello di help desk del supporto IT utilizzando la tecnologia AI per vagliare rapidamente sia i dati strutturati che quelli non strutturati per rivoluzionare il modo in cui gli MSP e altre società di servizi IT forniscono informazioni e servizi ai propri clienti.
"Questo è un problema che ha infestato questo ambito, questo settore, per molto tempo", afferma David Tan, Chief Technology Officer e Co-fondatore di CrushBank. “Avevamo bisogno di una piattaforma davvero potente che potesse aiutarci a combinare tutte queste informazioni, compilarle e presentarle agli utenti finali. Quando abbiamo scoperto Watson e abbiamo visto cosa stava facendo IBM, sapevamo che sarebbe stato perfetto per la soluzione che stavamo realizzando".
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”.
I risultati per i clienti di CrushBank che hanno incorporato la soluzione nel workflow del loro help desk e hanno richiesto ai propri ingegneri di utilizzarla sono stati a dir poco fenomenali. Dal suo lancio all'inizio del 2019, la soluzione CrushBank, basata sulla tecnologia IBM Watson Discovery, ha gestito circa 500.000 richieste e questo numero aumenta in modo esponenziale man mano che altre aziende la adottano.
La soluzione CrushBank, basata sull'AI, riduce in modo significativo il tempo medio di risoluzione dei ticket dell'help desk, spesso del 40%-50%. Inoltre, i tempi di risoluzione più rapidi consentono all'help desk di chiudere più ticket in un giorno.
"Stiamo assistendo a un aumento di circa il 40% del numero di ticket che i nostri clienti possono chiudere ogni giorno", spiega Tan. "Questo significa ovviamente che possono far crescere l'attività". Possono attrarre più clienti, possono espandersi senza dover aumentare il personale".
"CrushBank non è uno strumento", afferma Mullaney. "CrushBank è una funzione di efficienza occupazionale. Offre la possibilità a un'azienda di prendere la tecnologia e rendere la sua struttura più costosa, il libro paga, molto più efficace e molto più redditizia".
Per gli MSP che spendono fino a metà del proprio fatturato in buste paga, avere uno staff efficiente ed efficace può generare un grande ritorno in termini di scalabilità e profitti. "Si tratta semplicemente di efficienza, e l'efficienza equivale al profitto", conclude Mullaney.
Mullaney chiarisce che l'obiettivo dell'utilizzo delle applicazioni CrushBank non è quello di ridurre l'organico. "Usiamo il termine 'partnership dipendente-macchina'", spiega. "Non stiamo cercando di sostituire le persone. Cerchiamo di rendere le persone migliori nel loro lavoro, più veloci e più efficienti. E stiamo cercando di rendere il lavoro all'help desk un'esperienza migliore per il dipendente e allo stesso tempo per la persona che viene assistita".
Le aziende che utilizzano le applicazioni CrushBank segnalano una maggiore soddisfazione da parte dei propri clienti e una migliore esperienza per il cliente. Tassi di risoluzione di primo livello più elevati, una risoluzione più rapida delle chiamate e un maggiore senso di intimità con il cliente contribuiscono a determinare queste metriche.
Gli help desk hanno ampiamente sostituito i tecnici dell'assistenza in loco, ma grazie a CrushBank non devono sentirsi distanti e impersonali. "La possibilità [per il tecnico dell'help desk] di recuperare informazioni storiche e interazioni di due settimane, due mesi o due anni prima e di fare riferimento a ciò che è accaduto in quel periodo ricrea quell'intimità e rende l'esperienza del cliente migliore e anche più veloce", afferma Mullaney.
Secondo Mullaney, le soluzioni CrushBank si sono dimostrate preziose in modi inaspettati per gli MSP che le utilizzano. A luglio, i dipendenti di uno dei clienti di CrushBank hanno nominato l'applicazione CrushBank "dipendente del mese", rivelando quanto possa essere stretta la collaborazione tra dipendente e macchina. "Più si personifica CrushBank, più è facile comprendere il suo impatto e capire dove si inserisce nella struttura dei costi della propria azienda", suggerisce. "Il valore, l'interazione, il modo in cui lo si usa, è tutta una questione di efficienza e del considerare CrushBank come parte del proprio team e non solo come un altro strumento".
Inoltre, le applicazioni CrushBank aiutano i provider di servizi gestiti a ridurre l'impatto negativo dell'elevato turnover del personale e i tempi e i costi della formazione e dell'onboarding di nuovo personale. Le aziende non perdono le conoscenze istituzionali degli ingegneri che se ne vanno: i loro registri e ticket entrano a far parte del corpus di conoscenze della soluzione CrushBank. "Immagina di assumere l'ingegnere più intelligente della tua organizzazione e clonarlo 50 volte, in modo che ora tutti siano quella persona", afferma Tan. "Con Watson nel proprio help desk, tutto questo diventa possibile".
Inoltre, tutte le informazioni dell'organizzazione fanno parte della soluzione CrushBank, che semplifica la formazione perché il nuovo personale non deve sapere dove cercare le soluzioni, ma deve solo usare la dashboard. "Le persone ora arrivano e risolvono i problemi dopo sei settimane perché non hanno bisogno di sapere tutto", dice Mullaney. "Possono trovare tutto con una ricerca di una sola frase".
Sebbene la sua quota di mercato tra gli oltre 30.000 MSP possa essere piccola, CrushBank prevede di perseguire la sua traiettoria di crescita. Il servizio IBM Watson Discovery sottostante conferisce credibilità alla soluzione CrushBank, che a sua volta rende disponibile la potenza della tecnologia IBM Watson AI anche alle aziende più piccole. "Stiamo prendendo questa tecnologia e la stiamo democratizzando in un modo davvero gestibile per le piccole e medie imprese e per i consumatori. E questo rende l'AI molto più pervasiva", afferma Mullaney.
Fondata nel 2017 a Syosset, New York, da due veterani titolari di MSP, ciascuno con oltre 25 anni di esperienza, CrushBank (link esterno a ibm.com) ha sviluppato la prima applicazione di help desk IT basata sull'intelligenza artificiale. Utilizzando la cognizione, che è il processo di acquisizione della conoscenza, la soluzione CrushBank pensa, impara e influenza le decisioni nello stesso modo in cui fanno gli ingegneri e i team di supporto. CrushBank ottimizza le operazioni di help desk, riducendo le escalation al livello 2 e superiori. I tecnici dell'help desk registrano un aumento della produttività e gli utenti sono più soddisfatti grazie a un maggior numero di risoluzioni al primo contatto.
Legale
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Prodotto negli Stati Uniti d'America, maggio 2021.
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