El futuro de la mesa de ayuda

Como siempre ha sido el caso con las mesas de ayuda, el futuro dependerá de las próximas tecnologías y las necesidades de los técnicos y usuarios finales.

En base a los desafíos discutidos anteriormente, que incluyen las necesidades de los usuarios y negocios y los cambios tecnológicos, la mesa de ayuda de TI puede evolucionar de distintas maneras:

Autoservicio personalizado en múltiples plataformas

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

Como respuesta, los equipos de TI pueden aprovechar ciertas tecnologías como la gamificación y la inteligencia artificial para crear una experiencia personalizada de autoservicio 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 usar los avances en la tecnología de machine learning para implementar la automatización cognitiva en sus mesas de ayuda. La automatización cognitiva acelerará el tiempo necesario para identificar y resolver los problemas.

Identificación y resolución proactiva

Otra tecnología inminente es el Internet de las cosas (IoT). Puede vincular todas las "cosas" compatibles con IoT, creando una red prácticamente ilimitada.

Con la ayuda de sensores IoT, los equipos de TI pueden monitorear el rendimiento del dispositivo y reportar automáticamente los problemas latentes. Estos problemas se pueden resolver proactivamente, mitigando los riesgos relacionados con el tiempo de inactividad.

Información intuitiva sobre el rendimiento de la mesa de ayuda

Hoy en día, los informes y los análisis son una parte crucial de la ITSM. Mirando hacia el futuro, el software de mesa de ayuda intentará aprovechar la tecnología de datos masivos (big data) para capturar más puntos de datos y analizarlos a fin de mejorar la eficiencia.

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