Будущее IT-поддержки в корпорациях может оказаться не таким, как мы думаем

На самом деле очень мало сотрудников хотят разговаривать с технической поддержкой первой линии. Они просто хотят получить простое и быстрое решение проблемы.

Недавно я столкнулся с ситуацией, которая заставила меня задуматься, что традиционная модель IT-поддержки, возможно, уже устарела.

Мне нужно было обратиться в техподдержку по поводу одного устройства дома. Ничего необычного, рядовая ситуация, в которую мы все время от времени попадаем.

Но, на удивление, сам процесс поддержки работал не так, как мы привыкли.

Я создал запрос в поддержку. Система немедленно начала делать то, что обычно делает специалист первой линии. Она проанализировала проблему, предложила несколько возможных решений, показала пошаговые инструкции и даже включила короткие видео, объясняющие, как исправить проблему.

В конце был задан очень простой вопрос: «Помогло ли это решить вашу проблему?»

Я нажал «Нет».

Примерно через пять минут я получил ссылку. Когда я открыл её на телефоне, запустился прямой видеозвонок с реальным инженером. Что мне показалось особенно умным, так это то, что ссылка оставалась активной в течение 24 часов. Если бы она истекла, система просто сгенерировала бы новую.

Это означало, что мне не нужно было сидеть на телефоне и ждать в очереди технической поддержки.

Вместо этого я подключился позже вечером, когда вернулся домой и у меня было время заняться проблемой. Инженер подключился почти мгновенно. Во время разговора он попросил показать устройство на камеру, сделал несколько снимков во время сессии ошибок, задокументировал проблему и собрал всё в структурированный кейс. Если бы потребовалась эскалация, этот пакет можно было бы отправить напрямую вендору.

Всё прошло невероятно гладко.

Больше всего меня поразило то, что это была не просто автоматизация. Это было похоже на гибридную цифровую модель технической поддержки, где ИИ и человеческий опыт работают вместе очень продуманным образом.

Система взяла на себя большую часть начальной работы:

Инженер подключался только в тот момент, когда требовались реальные знания и опыт.

И этот опыт привел меня к более широкой мысли... А что, если традиционная модель корпоративной IT-поддержки уже устарела?

Во многих крупных организациях поддержка до сих пор строится как классическая лесенка: Заявка -> Уровень 1 -> Уровень 2 -> Уровень 3.

Но если внимательно посмотреть на то, что уже могут делать современные системы ИИ, архитектура могла бы выглядеть совсем иначе.

Я бы описал это как что-то вроде модели поддержки, коорденируемой ИИ.

Уровень 0: Интеллектуальное самообслуживаниею. Система сразу предлагает известные исправления, пошаговые инструкции по устранению неполадок, автоматизированные действия и короткие обучающие материалы, чтобы распространенные проблемы решались вообще без привлечения персонала поддержки. Во многих случаях самое быстрое взаимодействие с поддержкой, то, для которого вообще не требуется человек.

Уровень 1: Сортировка на основе ИИ. Если проблема сохраняется, в дело вступает уровень поддержки на базе ИИ, который начинает взаимодействовать с пользователем. Он собирает информацию, задает диагностические вопросы, проверяет известные шаблоны инцидентов, оценивает возможные корневые причины и решает, действительно ли необходимо вмешательство человека. К этому моменту система уже знает о проблеме гораздо больше, чем могло бы быть указано в типичном описании заявки.

Уровень 2: Инженер по требованию. Если проблема не может быть решена автоматически, система подключает пользователя напрямую к инженеру. Но важное отличие в том, что инженер больше не начинает с нуля. У него уже есть полный набор информации: что пытался сделать пользователь, какие исправления были опробованы, что показывают результаты системной диагностики, а иногда даже фото или видео проблемы. Эти инженеры не обязательно сидят в больших колл-центрах и читают по инструкции. В глобальной компании они могут быть распределены по часовым поясам и работать в различных регионах, чтобы обеспечить доступ к реальным знаниям и опыту 24/7.

Уровень 3: Эскалация специалисту или производителю. Только действительно сложные случаи передаются дальше продуктовым командам, инфраструктурным специалистам или внешним производителям.

Но, пожалуй, самый важный сдвиг в этой модели не сами уровни, то, как определяется приоритет. Скорость поддержки не должна зависеть от порядка заявок в очереди. Она должна зависеть от влияния на бизнес. Если запрос поступает из области, где простои создают операционные, финансовые или репутационные риски, система должна немедленно это распознать и провести эскалацию соответствующим образом. С другой стороны, если проблема затрагивает низкоприоритетную задачу, которая может подождать, система может обработать её иначе, не нанося ущерба бизнесу. Другими словами, будущее корпоративной IT-поддержки может заключаться не в создании более быстрых сервис-десков. Возможно, оно в интеллектуальной маршрутизации экспертизы на основе влияния на бизнес.

ИИ берет на себя повторяющуюся работу. Люди сосредотачиваются на сложных задачах. Экспертиза доставляется именно туда, где она создает ценность. Это не просто автоматизация. Это другая операционная архитектура для технической поддержки.

И организации, которые хорошо спроектируют эту архитектуру, возможно, в итоге достигнут того, что раньше казалось компромиссом: более быстрой поддержки, лучшего пользовательского опыта и более низких операционных затрат одновременно.

Интересно, сталкивались ли уже другие с подобными моделями в корпоративной среде.