Как применить ИИ в service desk: тенденция 2025

Привет! Это Андрей Фитисов из ITSM 365. Сегодня расскажу, как ИИ может трансформировать работу в service desk и улучшить бизнес-результаты компании.

ИИ больше не воспринимается как эксперимент — он становится частью повседневной работы в компаниях. Интеллектуальные ассистенты уже встроены в офисные платформы, CRM и сервисные системы. По данным Gartner, к 2026 году около 80% компаний будут использовать генеративные модели в своей деятельности. Это направление называют «новой промышленной революцией», и оно затрагивает не только программные продукты, но и сами процессы.

Service desk — один из первых блоков, где ИИ начинает работать на результат: снижает нагрузку на сотрудников, сокращает время обработки заявок и позволяет бизнесу поддерживать высокий уровень сервиса без чрезмерных расходов.

В этой статье разберем, как технологии ИИ внедряются в системы Service Desk, на какие задачи они влияют и какие эффекты уже получают компании.

Современная концепция, предполагающая интеграцию ИИ с service desk, называется AISM — Artificial Intelligence Service Management. Встроенные LLM-модели обрабатывают большие массивы данных по установленным алгоритмам, чтобы эффективно решать следующие задачи:

1) Классификация заявок. При небольшом количестве обращений в первую линию поддержки можно легко автоматизировать работу с помощью service desk. Для этого необходимо создать список услуг, установить соглашение SLA, добавить специалистов в систему и закрепить за ними зоны ответственности. Правила автоматизации, встроенные в service desk, обеспечат более точное распределение обращений. Например, в системе можно создать правило, которое автоматически перенаправит заявку профильному специалисту.

Но при масштабируемости бизнеса количество обращений в поддержку растет, в таком случае ручная сортировка заявок начинает давать сбои — возрастает число ошибок, замедляется обработка. В этой ситуации на выручку приходит ИИ: он анализирует содержание заявки и сам определяет, какой тип договора и услуги требуется.

2) Суммаризация данных. Искусственный интеллект способен анализировать значительные объемы данных и кратко излагать их суть. В системах service desk эта функция может быть полезна, например, при эскалации обращений: ИИ автоматически анализирует историю переписки, избавляя руководителя отдела от необходимости читать длинную переписку и комментарии. Вместо этого он может изучить подготовленную с помощью ИИ выжимку и быстрее решить спорную ситуацию.

3) Анализ схожих кейсов. Интеллектуальная система service desk способна идентифицировать аналогичные запросы в архиве решенных обращений. Это позволит сотруднику быстро ознакомиться с проверенными решениями и применить их к текущей ситуации.Еще одна возможность использования ИИ в службе поддержки — это подбор проверенных решений на основе анализа прошлых обращений. При поступлении новой заявки специалист быстро получает список похожих кейсов и может оперативно применить уже отработанный способ решения. Такой подход не только ускоряет обработку запросов, но и повышает стабильность качества обслуживания.

4) Генерация текстов. Генеративные модели искусственного интеллекта применяют не только копирайтеры и дизайнеры — их также используют специалисты поддержки для формирования ответов заявителям. В промте задаются стандарты tone of voice и критерии адаптации сообщений под пользователя. Эта функция ИИ имеет ключевое значение для внешних коммуникаций: грамотные формулировки являются частью хорошего обслуживания клиентов, повышают их лояльность и в итоге улучшают финансовые показатели компании.

5) Предиктивный анализ. Искусственный интеллект можно использовать не только для ответа на тикеты. Он также помогает заглянуть чуть дальше — предсказать, где и когда «что-то пойдет не так». Например, система может анализировать историю инцидентов с оборудованием и показывать, где возможны нарушения и насколько они могут затянуться. Это позволяет заранее принять меры: перейти от тушения пожаров к плановому обслуживанию, адекватно оценить ресурсы и заранее закупиться нужными комплектующими.

6) Раскрытие потенциала базы знаний. ИИ оптимизирует выдачу статей в базе знаний: вместо ручной привязки материалов к услугам (где возможны ошибки классификации), алгоритмы анализируют содержание заявки и выдают релевантные статьи. Дополнительно искусственный ассистент может генерировать готовые ответы на основе информации из базы знаний, экономя время пользователей.

Итак, мы выяснили — внедрение искусственного интеллекта в службы поддержки открывает актуальные перспективы для бизнеса. Ниже рассмотрим, в чем же выгода таких решений.

Внедрение искусственного интеллекта в service desk выходит далеко за рамки тренда. Этот инструмент позволит компаниям совершить качественный скачок в производительности и оптимизации процессов.

ИИ-модуль в сервисных системах значительно ускоряет внедрение изменений: можно гибко настроить любые решения — от классификации заявок до новых процессов. Все это создается через удобный визуальный интерфейс и моментально настраивается в системе.

В скором времени применение ИИ в рабочих процессах станет обыденностью для сервисов поддержки. Однако такие решения вряд ли смогут заменить человека, поскольку необходимо перепроверять и настраивать работу ИИ.

Подробнее про инструменты читайте в блоге.

А узнать о наших обновлениях, вы можете в телеграм-канале.