# Как SysAid переосмысляет управление ИТ-услугами с помощью искусственного интеллекта

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=KYipuquvRC0
Канал: Eye on AI
Опубликовано: 05.07.2024

---

В новом выпуске подкаста Eye on AI ведущий Крэйг Смит обсудил с генеральным директором компании SysAid Ави Кедми масштабную трансформацию сферы управления ИТ-услугами (ITSM) под воздействием искусственного интеллекта. Собеседники подробно разобрали, как интеграция больших языковых моделей (LLM) позволяет автоматизировать обработку внутренних заявок, снизить нагрузку на системных администраторов и кардинально повысить качество корпоративного сервиса. Ключевой идеей материала стал неизбежный переход бизнеса от классических жестких интерфейсов к гибким экосистемам на базе автономных ИИ-агентов.

## 📈 От прогнозных моделей к генеративному ИИ: путь Ави Кедми в ITSM
[[JUMP:02:00]]

Ави Кедми работает в индустрии высоких технологий более 20 лет. Его практический опыт взаимодействия с алгоритмами начался в середине 2000-х годов, когда он основал стартап, специализирующийся на прогнозном моделировании поведения онлайн-пользователей. Позже этот бизнес был поглощен крупным игроком рынка — компанией LivePerson. В 2012 году Кедми возглавил продуктовые команды LivePerson, застав технологическую революцию перехода от классических live-чатов к обмену мгновенными сообщениями. Этот этап был тесно связан с развитием базовых технологий понимания естественного языка (NLU) и созданием первых диалоговых ассистентов.

Около года назад Кедми занял пост генерального директора компании SysAid, которая является давним игроком в секторе ITSM (IT Service Management) и ESM (Enterprise Service Management). Как отмечает спикер, сфера ИТ-сервисов уникальна: далеко не каждый руководитель корпорации знает, какой именно софт развернут у его сисадминов, но абсолютно каждый CEO регулярно подписывает чеки на оплату подобных систем. Любая организация, в которой работает более 30–40 сотрудников, неизбежно сталкивается с необходимостью создания службы поддержки (Help Desk) для автоматизации внутренних процессов. 

По оценке Кедми, текущий этап развития ИТ-индустрии представляет собой вторую технологическую революцию в секторе автоматизации услуг. Первой волной стал массовый переход ИТ-систем из локальной инфраструктуры (on-premise) в облако, возглавленный на стыке 2000-х годов корпорацией ServiceNow. Сегодня же сектор переживает ИИ-трансформацию. Для SysAid, обладающей пулом из тысяч клиентов в 142 странах мира и поддерживающей 42 языка, этот переход стал стратегическим приоритетом.

## 🤖 Архитектура SysAid Copilot: как превратить хаос данных в автоматизацию
[[JUMP:06:45]]

Флагманским продуктом компании стал ИИ-ассистент SysAid Copilot, позиционируемый как комплексная ИИ-среда для управления сервисами. Спикер подчеркивает, что сфера клиентской и технической поддержки идеально подходит для развертывания генеративного ИИ. Причина кроется в специфике накапливаемых данных:

* Системы годами аккумулируют историю тикетов и подробные диалоги сотрудников со службой поддержки.
* В ИТ-индустрии стандартизирован процесс фиксации решений: в конце каждого закрытого тикета специалист обязан заполнить поле «resolution» с описанием того, как именно была устранена проблема.
* Организации поддерживают обширные базы знаний (Knowledge Base) — от регламентов по замене оборудования до политик информационной безопасности.
* Системы ITSM бесшовно интегрированы со сквозными рабочими процессами (workflow), включая закупки, согласование бюджетов и управление учетными записями.

Архитектура SysAid Copilot обеспечивает автоматическую обработку поступающей информации на 99%. Платформа реализует концепцию гибкого пула данных (Data Pool). Администратор системы может загружать файлы через интерфейс drag-and-drop, подключать внутренние пространства SharePoint, а также индексировать внешние или внутренние HTML-страницы и веб-ресурсы.

Бэкенд-система SysAid осуществляет сложный препроцессинг данных. Многостраничные документы (например, корпоративные политики на 50 страниц) автоматически разбиваются на логические фрагменты, аннотируются и закладываются в векторные базы данных для последующего семантического поиска. Базы данных в формате Excel обрабатываются с учетом структуры строк и столбцов, а из старых тикетов ИИ изолирует исключительно полезный технический код и текстовые описания финальных решений.

По мнению Кедми, современные LLM совершили качественный прорыв по сравнению с технологиями трех-четырехлетней давности. Прошлые NLU-решения требовали колоссальных массивов обучающих выборок, плохо распознавали контекст и легко ломались пользователем в течение первых нескольких минут нестандартного диалога. Большие языковые модели практически невозможно вывести из строя в рамках их предметной области, если они подкреплены качественными корпоративными данными.

## 🎯 Стратегия на среднем рынке: доступный ИИ против тяжеловесных систем
[[JUMP:34:00]]

По оценкам аналитического агентства Gartner, которые привел Ави Кедми, текущий объем мирового адресного рынка ITSM составляет порядка $10–12 млрд в год, с прогнозом роста до $17 млрд и более в ближайшей перспективе. В условиях жесткой конкуренции SysAid сознательно фокусируется на сегменте среднего бизнеса (Mid-Market) — компаниях с численностью персонала от 250 до 5000 человек, хотя в портфеле вендора есть и крупные заказчики со штатом более 30 000 сотрудников.

Стратегическое позиционирование SysAid строится на философии «ИИ для всех» (AI to all). Кедми отмечает, что многие представленные на рынке ИИ-решения страдают от избыточной сложности внедрения и высокой стоимости владения. На практике компании нередко сталкиваются с ситуацией, когда внедрение систем автоматизации процессов (RPA) требует содержания штата из трех штатных разработчиков на постоянной основе, что нивелирует всю финансовую выгоду от сокращения операторов поддержки. SysAid делает ставку на системы без написания кода (No-Code), где все управление процессами и тонкая настройка происходят через интуитивный визуальный интерфейс.

При разработке Copilot инженеры компании приняли решение не создавать собственную базовую модель ИИ с нуля. По мнению Кедми, заявления некоторых технологических компаний об инвестициях в разработку собственных проприетарных LLM ошибочны, так как шансы обойти по качеству и скорости лидеров рынка вроде OpenAI фактически равны нулю. Стратегия SysAid заключается в том, чтобы «оседлать волну» развития коммерческих моделей, выстраивая над ними собственный слой специализированной бизнес-логики и промпт-инжиниринга.

Компания ежемесячно тестирует качество обработки данных на альтернативных моделях, включая Google Gemini, однако на текущий момент модели от OpenAI стабильно лидируют по производительности в задачах автоматизации SysAid. Гибкость архитектуры подтвердил недавний релиз модели GPT-4o: команда SysAid сумела протестировать и полностью интегрировать новую модель всего за 48 часов, что позволило мгновенно сократить время генерации ответов пользователям в два раза.

## 📊 Снижение потока тикетов на 30%: реальные кейсы внедрения
[[JUMP:41:17]]

Эффективность ИИ-платформы подтверждается практическими результатами клиентов. В качестве примера Ави Кедми привел кейс крупного образовательного учреждения из Северной Америки, являющегося клиентом SysAid на протяжении четырех лет. После подключения модуля ИИ первичная обработка и индексация всей накопленной базы данных заняли всего полчаса. Спустя несколько дней тестирования система была запущена в промышленную эксплуатацию.

Результаты внедрения ИИ-ассистента:

* Общий объем тикетов, поступающих к живым ИТ-специалистам, мгновенно снизился на 30%. Подобные заявки получили статус «AI-contained» — они были полностью разрешены машиной без вовлечения человека.
* Организация получила возможность перенаправить высвободившиеся человеческие ресурсы на решение сложных стратегических задач ИТ-инфраструктуры.
* Индекс удовлетворенности конечных пользователей (CSAT) вырос, поскольку сотрудники начали получать точные ответы на свои запросы мгновенно, в режиме реального времени.

Кедми обращает внимание на то, что классические NLP-проекты прошлого требовали не менее шести месяцев работы интеграторов до получения первых вменяемых результатов. Современные генеративные инструменты SysAid выводят бизнес на окупаемость и демонстрируют значимое снижение нагрузки на службу поддержки уже через 1–2 месяца после старта.

Дополнительным преимуществом является способность ИИ работать с «живыми» динамическими данными, а не только со статичными мануалами. В ИТ-индустрии распространена проблема, когда сотрудники не успевают актуализировать базу знаний. Кроме того, по словам Кедми, молодое поколение работников ментально не готово читать пятистраничные инструкции в формате PDF для решения мелкой технической проблемы. ИИ нивелирует этот барьер, вычленяя точечное решение из контекста ИТ-систем.

Платформа SysAid также способна автоматизировать обработку нетекстовых данных. В Copilot интегрирована функция распознавания изображений: если пользователь прикрепляет к заявке скриншот экрана с ошибкой, ИИ распознает характер сбоя без открытия файла оператором, автоматически связывает его с логами операционной системы Windows и выявляет критическое исключение.

## 🚀 Будущее автоматизации: автономные скрипты и расширение запросов
[[JUMP:45:00]]

На текущем этапе SysAid Copilot берет на себя рутинные операции: автоматически определяет категорию проблемы (софт, железо, периферия), выставляет уровень критичности и заполняет метаданные, избавляя пользователей от долгого заполнения форм. Например, если сотрудник пишет в чат простую фразу «Мне нужна новая мышь», бэкенд самостоятельно выполнит всю цепочку категоризации и маршрутизации заявки.

Развитие платформы идет по пути внедрения так называемого «расширения запросов» (Query Expansion). Если пользователь задает короткий вопрос: «Когда я могу заменить свой ноутбук?», ИИ-ассистент обращается к внутренним базам данных, обогащает промпт информацией о том, что данный сотрудник работает на текущем устройстве уже почти три года, сопоставляет это с регламентом компании и выдает максимально точный, контекстуальный ответ.

По прогнозам Ави Кедми, ИТ-индустрия находится на пороге перехода к полностью автономным организациям, управляемым ИИ. Следующим этапом развития станет наделение ИИ-агентов правом совершать прямые действия в инфраструктуре компании — например, генерировать и исполнять скрипты PowerShell на компьютерах пользователей для устранения багов.

Внедрение этой технологии сопряжено с вопросами доверия. На первом этапе ИИ будет работать в режиме суфлера для администратора, предлагая готовое решение: «Я собираюсь исправить проблему следующим образом, вы согласны?». По мере накопления успешного опыта и роста доверия со стороны cисадминов, алгоритмы будут забирать под свой прямой контроль все большее количество задач, выходящих за рамки простой смены паролей или выдачи доступов к серверам AWS.

В завершение беседы Кедми призвал предпринимателей и ИТ-директоров полностью пересмотреть свои технологические планы (roadmaps) в пользу генеративного ИИ. По его мнению, старые инструменты, такие как жестко прописанные корпоративные BI-системы отчетности, полностью теряют смысл: их разработка занимает месяцы, а ИИ способен генерировать любые аналитические графики и таблицы на лету по устному запросу. Руководитель SysAid уверен, что компании, игнорирующие ИИ-трансформацию сегодня, в краткосрочной перспективе проиграют конкурентам, которые за счет высокой автоматизации высвободят бюджеты для более агрессивного маркетинга и масштабирования.