ADM 운영 모델의 서비스 통합 계층

서비스 통합 계층은 비즈니스 요구 사항과 기술 실행 간의 중요한 연결 역할을 하여 IT 서비스 간 상호 작용을 오케스트레이션합니다. AI를이 계층에 통합하면 서비스 관리 및 서비스 거버넌스가 변경됩니다.

서비스 관리

다음 표는 서비스 관리와 관련된 주요 문제에 대한 생성형 AI를 사용하여 현재 상태와 해당 미래 상태를 제공합니다.

현재 상태	생성형 AI를 사용한 미래 상태
내부 지식 기반 검색 및 수동으로 생성한 표준 운영 절차(SOPs 사용하여 자체 지원	엔터프라이즈 리포지토리를 사용하여 동적 SOPs를 생성하는 AI 기반 셀프 서비스 에이전트
데이터 액세스 및 소프트웨어 설치와 같은 표준 서비스 요청을 위한 셀프 서비스 도구	AI 기반 에이전트 워크플로를 사용한 자동화된 서비스 요청
사용자 문의에 응답하는 인간 에이전트	즉각적인 컨텍스트 인식 응답을 위한 AI 기반 챗봇
제한된 언어 및 통신 채널 옵션	채팅, 음성, SMS 및 가상 어시스턴트 전반의 다국어, 다중 채널 지원
대응 문제 관리	일반적인 문제를 예측하고 사용자에게 문제가 발생하기 전에 사전에 솔루션을 제안하는 AI 기반 서비스 데스크

서비스 거버넌스

다음 표는 서비스 거버넌스와 관련된 주요 문제에 대한 생성형 AI를 사용하여 현재 상태와 해당 미래 상태를 제공합니다.

현재 상태	생성형 AI를 사용한 미래 상태
서비스 수준 계약(SLA) 관리에 대한 대응 접근 방식	잠재적 SLA 위반을 예측하기 위한 예측 서비스 수준 관리
수동 가용성 관리	지속적인 서비스 제공을 위한 AI 강화 가용성 관리
정적 용량 및 성능 관리	최적화된 리소스 할당을 위한 지능형 용량 및 성능 관리
수동 서비스 검증 및 테스트	자동화된 서비스 검증 및 테스트
주기적 구성 관리 데이터베이스(CMDB) 업데이트	실시간 CMDB 업데이트를 위한 AI 기반 구성 관리

비즈니스 계층과 서비스 통합 계층을 위한 생성형 AI를 사용한 미래 상태의 이전 예는 시작에 불과합니다. AI 기술이 발전함에 따라 보다 혁신적인 솔루션이 나타날 것으로 예상합니다. 이러한 발전은 선제적이고 효율적이며 자동화된 IT 서비스 관리 및 거버넌스를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

다음 예제를 생성형 AI 변환에 대한 조직의 접근 방식의 출발점으로 사용하세요. ADM 운영 모델 변경 사항과 함께 다음 예제를 고려하세요. 조직의 요구 사항 및 목표에 맞는 새로운 AI 애플리케이션을 지속적으로 평가합니다. 이러한 미래 지향적 접근 방식은 IT 서비스 관리(ITSM) 혁신을 주도하는 데 도움이 될 수 있습니다.