فوریه 12, 2026

قابلیت‌های نرم‌افزار PAM360

قابلیت‌های نرم‌افزار PAM360 PAM360 یک راهکار جامع مدیریت دسترسی‌های پرامتی (Privileged Access Management) است که سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا دسترسی به حساب‌های حساس، سرورها، پایگاه‌های داده، برنامه‌ها و زیرساخت‌های شبکه را به‌صورت امن، متمرکز و قابل ممیزی مدیریت کنند. با PAM360، سازمان‌ها می‌توانند: PAM360 با ارائه امکاناتی مثل احراز هویت چندمرحله‌ای، کنترل دسترسی برنامه‌ها، اتوماسیون وظایف پرامتی و گزارش‌گیری پیشرفته، نه‌تنها امنیت را تقویت می‌کند بلکه عملیات روزانه تیم‌های IT و امنیت را ساده و قابل اعتماد می‌سازد. به بیان ساده، PAM360 پلی بین امنیت و بهره‌وری سازمان است که دسترسی‌های حساس را تحت کنترل کامل نگه می‌دارد و ریسک‌های امنیتی را به حداقل می‌رساند. بخش ادمین PAM360 مدیریت و کنترل دسترسی‌های پرامتی به سیستم‌ها، سرورها و اپلیکیشن‌ها به یکی از حیاتی‌ترین چالش‌های امنیتی تبدیل شده است. دسترسی‌های پرامتی، دروازه ورود به منابع حیاتی سازمان هستند و هر نقص در مدیریت آن‌ها می‌تواند تهدیدی جدی برای امنیت داده‌ها، عملکرد سیستم‌ها و تداوم کسب‌وکار ایجاد کند. PAM360 به‌عنوان یک پلتفرم جامع مدیریت دسترسی‌های پرامتی، این چالش را به فرصت تبدیل می‌کند. با امکانات گسترده‌ای همچون مدیریت هوشمند گذرواژه‌ها، احراز هویت چندمرحله‌ای، کنترل جلسات پرامتی، و ادغام با ابزارهای CI/CD و DevSecOps، PAM360 نه تنها امنیت را تضمین می‌کند بلکه فرآیندهای عملیاتی را نیز ساده و خودکار می‌سازد. برای یک ادمین PAM360، این ابزار حکم فرماندهی مرکز امنیت سازمان را دارد: مشاهده و مدیریت منابع حیاتی، تعریف سیاست‌های دسترسی، نظارت بر جلسات حساس و اطمینان از رعایت بهترین استانداردهای امنیتی. به عبارتی، ادمین PAM360 پلی است میان فناوری و امنیت، که با شفافیت و کنترل کامل، سازمان را از تهدیدات داخلی و خارجی محافظت می‌کند. در این بخش، با ابزارها، قابلیت‌ها و تنظیمات کلیدی ادمین PAM360 آشنا خواهید شد تا بتوانید دسترسی‌های پرامتی را به صورت امن، هوشمند و قابل ممیزی مدیریت کنید. ۱. احراز هویت (Authentication) عنوان توضیح جامع مثال کاربردی Active Directory PAM360 می‌تواند به دایرکتوری فعال ویندوز متصل شود تا کاربران، گروه‌ها و کامپیوترها را شناسایی و مدیریت کند. این اتصال باعث می‌شود نیازی به ایجاد کاربران جداگانه در PAM نباشد. وقتی کاربر جدیدی به دامین اضافه می‌شود، حساب او به طور خودکار در PAM360 قابل مشاهده و مدیریت است. Microsoft Entra ID اتصال به هویت ابری مایکروسافت (Azure AD سابق) برای احراز هویت کاربران و دسترسی به منابع ابری و داخلی. وقتی سازمان از Office 365 استفاده می‌کند، کاربران می‌توانند با همان حساب ابری وارد PAM360 شوند. LDAP پروتکل دسترسی به دایرکتوری برای مدیریت کاربران و گروه‌ها، مشابه Active Directory ولی منعطف‌تر برای دایرکتوری‌های غیر ویندوزی. اتصال به OpenLDAP برای شناسایی کاربران و گروه‌های لینوکس. SAML Single Sign-On ورود یکپارچه با استاندارد SAML؛ کاربران با یکبار ورود می‌توانند به PAM360 و سایر اپلیکیشن‌ها دسترسی داشته باشند. کاربر با ورود به پورتال سازمان، بدون نیاز به ورود جداگانه، مستقیماً به PAM360 دسترسی پیدا می‌کند. RADIUS پروتکل احراز هویت شبکه برای کاربران شبکه و VPN. وقتی سازمان از VPN استفاده می‌کند، PAM360 می‌تواند کاربران را از طریق RADIUS تایید هویت کند. Smart Card / PKI / Certificate استفاده از کارت هوشمند یا گواهی دیجیتال برای ورود امن. ورود به PAM360 تنها با کارت هوشمند صادر شده توسط سازمان امکان‌پذیر است. Two-Factor Authentication احراز هویت دو مرحله‌ای برای امنیت بیشتر؛ معمولاً رمز یکبار مصرف یا تایید اپلیکیشن موبایل. کاربر پس از وارد کردن گذرواژه، یک کد از Google Authenticator برای ورود نیاز دارد. ۲. مدیریت منابع (Resource Management) عنوان توضیح جامع مثال کاربردی Discover Resources شناسایی خودکار سرورها، دیتابیس‌ها، اپلیکیشن‌ها و حساب‌های پرامتی در شبکه. PAM360 شبکه را اسکن می‌کند و همه سرورهای ویندوز و لینوکس و حساب‌های روت/ادمین را پیدا می‌کند. Resource Types دسته‌بندی منابع بر اساس نوع: سرور، پایگاه داده، شبکه، اپلیکیشن و … سرور ویندوز → نوع […]
ژانویه 30, 2026

نسخه جدید ITIL 5 منتشر شد!

ITIL 5 بالاخره فرا رسیده و دقیقا در همان لحظه ای فرا رسیده که تیمهای IT باید کار غیرممکن را انجام دهند: تحویل سریع تر، خودکارسازی بیشتر و پذیرش هوش مصنوعی… همه این ها بدون شکستن اعتماد، قابلیت اطمینان یا تجربه کارمندی است. خبر خوب این است که اگر قبلا از ITIL 4 استفاده می کنید، از صفر شروع نمی کنید. ما در حال بررسی چارچوب جدید بوده ایم و متوجه شده ایم که ایده بزرگ پشت ITIL 5 این است که جهان به سرعت در حال تغییر است و چارچوب در حال پیشرفت است. نحوه ارائه ارزش سازمان ها امروز بیش از هر زمان دیگری به محصولات دیجیتال، خدمات دیجیتال، اتوماسیون و (بله) هوش مصنوعی بستگی دارد. ITIL 5 این واقعیت را منعکس می کند و به تیم های فناوری اطلاعات روشی مدرن تر برای ساختاردهی کامل کار ارائه می دهد. خلاصه اینکه: ITIL 5 یک تکامل است، نه بازآفرینی. اما این مدل به روزرسانی های معناداری در زبان، تمرکز و نحوه ارائه مدل ایجاد می کند. انتشار ITIL 5 و هدف ITIL 5 به عنوان نسخه اصلی بعدی ITIL معرفی شد که برای حمایت بهتر از نحوه ساخت و عملکرد سازمان ها در دنیایی که تحت تأثیر تغییرات مداوم دیجیتال است، ایجاد شده است. جایی که ITIL 4 پیش تر جهش مهمی داشت (با فاصله گرفتن از تفکر فرآیندی خشک به سمت جریان های ارزش، شیوه ها و هم آفرینی)، ITIL 5 یک گام فراتر می رود و چندین موضوع را به مرکز می آورد: هدف واضح است: آنچه از ITIL 4 جواب داده حفظ شود، اما آن را برای آینده تغییر دهد، به ویژه برای سازمان هایی که می خواهند اصطکاک را کاهش دهند، تحویل را تسریع کنند و پیچیدگی فزاینده را مدیریت کنند. ITIL 4 در مقابل ITIL 5: چه تغییراتی با نسخه جدید ITIL رخ داده است؟ در ادامه مقایسه ای سریع از چگونگی تکامل این چارچوب آمده است. (برای زمینه، ITIL v3 را هم اضافه خواهیم کرد.) ITIL v3 در مقابل ITIL 4 در مقابل ITIL 5: نمودار خلاصه مساحت ITIL نسخه ۳ ITIL 4 ITIL 5 رویکرد اصلی چرخه عمر سرویس و فرآیندها سیستم ارزش خدمات، شیوه ها، جریان های ارزش مدیریت محصول و خدمات دیجیتال، جریان انتها به انتها مدل عملیاتی هسته چرخه عمر خدمت (استراتژی – طراحی – انتقال – عملیات – CSI) SVS + زنجیره ارزش خدمات یک مدل انتها به انتها صریح تر (با فعالیت های چرخه عمر) روش ها / فرآیندها به شدت مبتنی بر فرآیند ۳۴ تمرین بر اساس رویکرد تمرینی (هنوز عملی و همچنان مناسب برای پذیرش) ساخته شده است. تمرکز بر دیجیتال / هوش مصنوعی نه مرکزی اهمیت نوظهور تأکید صریح بر موقعیت یابی بومی هوش مصنوعی + حاکمیت هوش مصنوعی مخاطب هدف تیم های مدیریت خدمات فناوری اطلاعات ITSM و فراتر از آن (مدیریت خدمات سازمانی) «فناوری اطلاعات و هر نقش، برای هر سازمان» (فراگیرتر و گسترده تر) حالا بیایید مهم ترین تغییرات در ITIL 5 را بررسی کنیم. ITIL 5 «بومی هوش مصنوعی» است (و حاکمیت هوش مصنوعی را جدی می گیرد) احتمالا این بزرگ ترین «تغییر تیتر» است. ITIL ناگهان به یک چارچوب هوش مصنوعی تبدیل نمی شود، اما هوش مصنوعی را اجتناب ناپذیر می داند. بسیاری از سازمان ها به نوعی هوش مصنوعی را در محیط خود دارند: ITIL 5 اذعان دارد که این قابلیت ها ارزش واقعی ایجاد می کنند، اما همچنین ریسک واقعی را نیز به همراه دارند. بنابراین این چارچوب بر حاکمیت هوش مصنوعی در خود تأکید دارد، با هدف کمک به سازمان ها برای «استفاده و مقیاس پذیری مسئولانه و با اعتماد به نفس از هوش مصنوعی.» در عمل، این موضوع تیم ها را تشویق می کند تا فراتر از سؤال «آیا می توانیم […]
دسامبر 21, 2025

مدیری فضا در سازمان

در ترجمه‌ی واژه‌ی Facilities به فارسی، گزینه‌های مختلفی مثل «تسهیلات»، «تأسیسات»، «خدمات عمومی» یا «پشتیبانی» به‌کار رفته‌اند که هرکدام در بافت زبانی و سازمانی ایران با سوءبرداشت همراه‌اند؛ «تسهیلات» عموماً به وام و امتیاز مالی اشاره دارد، «تأسیسات» ذهن را به لوله‌کشی و برق محدود می‌کند و «خدمات عمومی» بیش از حد کلی و دولتی است. به همین دلیل ما از عنوان «واحد امکانات» استفاده می‌کنیم؛ چون «امکانات» در فارسی معاصر، دقیقاً به مجموعه‌ی فضاها، تجهیزات، خدمات و زیرساخت‌هایی اشاره دارد که تجربه‌ی فیزیکی کاربر در سازمان را شکل می‌دهند، بدون بار مالی یا فنیِ تقلیل‌دهنده. «واحد امکانات» هم برای مخاطب ایرانی قابل‌فهم است، هم دامنه‌ی واقعی Facilities را پوشش می‌دهد و هم با مفاهیم مدرن مدیریت فضا و خدمات سازمانی هم‌خوانی دارد. سناریوی واقعی: وقتی «کمبود فضا» فقط یک توهم است وضعیت قبل یک سازمان بزرگ با حدود ۱۲۰۰ کارمند، سه ساختمان اداری و یک پردیس مرکزی. نتیجه؟تصمیم‌ها بر اساس حس و تجربه گرفته می‌شود، نه داده. نقطه تغییر سازمان تصمیم می‌گیرد Space Management را با ServiceDesk Plus راه‌اندازی کند. در کمتر از دو هفته: کشف غیرمنتظره بعد از یک ماه گزارش‌گیری: مدیر Facilities می‌گوید: «ما کمبود فضا نداشتیم؛ کمبود دید داشتیم.» اقدام مدیریتی با داده‌های واقعی: نتیجه بعد از ۶ ماه مدیرعامل در جلسه هیئت‌مدیره می‌گوید: «ما ساختمان نخریدیم، ولی جا باز کردیم.» مدیریت فضا یعنی: دیدن آنچه هست، نه ساختن چیزی که فکر می‌کنیم نیست. و دقیقاً همین‌جاست که ServiceDesk Plus از یک ابزار پشتیبانی، به یک ابزار تصمیم‌سازی مدیریتی تبدیل می‌شود. مدیریت هوشمند فضا؛ قلب تپنده‌ی تیم‌های Facilities مدرن در سازمان‌های امروزی، فضا فقط چهاردیواری نیست؛ هر مترمربع، یک منبع استراتژیک است که اگر درست مدیریت نشود، به هزینه، نارضایتی و اتلاف بهره‌وری تبدیل می‌شود.اینجاست که Space Management به‌عنوان یکی از حیاتی‌ترین وظایف تیم‌های Facilities وارد میدان می‌شود. چالش همیشگی: «چه فضایی، کجا، با چه ظرفیتی؟» مدیریت هم‌زمان پردیس‌ها، ساختمان‌ها، طبقات، اتاق‌ها، فضاهای باز و خدمات وابسته به آن‌ها، بدون یک ابزار متمرکز، تقریباً غیرممکن است.ServiceDesk Plus این پیچیدگی را به یک نمای شفاف و قابل‌کنترل تبدیل می‌کند. ارتباط ماژول مدیریت فضا با ماژول‌های سرویس‌دسک و ITIL ماژول / فرآیند ارتباط با مدیریت فضا ارزش مدیریتی ایجادشده فرآیند ITIL مرتبط Incident Management اتصال رخدادها به فضای مشخص (اتاق، طبقه، ساختمان) شناسایی الگوهای خرابی مکانی و کاهش رخدادهای تکراری Incident Management Service Request Management ثبت درخواست‌ها بر اساس فضا (نظافت، جابه‌جایی، تعمیر) افزایش دقت و سرعت پاسخ‌گویی Request Fulfillment Asset Management تخصیص دارایی‌ها به فضاها کنترل مکان دارایی‌ها و کاهش گم‌شدن یا دوباره‌کاری Asset Management CMDB ثبت فضا به‌عنوان CI و ارتباط با سایر CIها ایجاد دید مکانی در CMDB Service Asset & Configuration Management Change Management تحلیل اثر تغییرات بر فضاها کاهش ریسک تغییرات فیزیکی و عملیاتی Change Enablement Problem Management تحلیل ریشه‌ای مشکلات تکرارشونده در یک فضا حذف علت‌های ریشه‌ای خرابی Problem Management Knowledge Management مستندسازی راهنماها و نقشه‌ها برای هر فضا دسترسی سریع به دانش عملیاتی Knowledge Management Service Catalog ارائه خدمات Facilities مبتنی بر فضا شفاف‌سازی خدمات قابل درخواست Service Catalog Management SLA Management تعریف SLA بر اساس نوع فضا یا سطح اهمیت مدیریت هوشمند تعهدات خدماتی Service Level Management Availability Management پایش در دسترس بودن فضاهای کلیدی تضمین تداوم عملیات سازمان Availability Management Capacity Management تحلیل ظرفیت واقعی فضاها جلوگیری از توسعه‌ی غیرضروری Capacity Management Event Management ثبت رویدادهای محیطی و مکانی پیشگیری از بحران‌های عملیاتی Event Management Reporting & Analytics گزارش‌گیری از اشغال، خرابی و هزینه فضاها تصمیم‌سازی مدیریتی مبتنی بر داده Continual Improvement Continual Service Improvement بهبود مستمر بر اساس داده‌های فضایی افزایش بلوغ فرآیندها CSI / ContinualImprovement ماژول مدیریت فضا فقط یک قابلیت Facilities نیست؛ بلکه یک لایه مکانی (Spatial Layer) است که به تمام فرآیندهای ITIL معنا، دقت […]
دسامبر 16, 2025

مدیریت حادثه با هوش مصنوعی

در فناوری اطلاعات، خطا یک احتمال نیست یک قطعیت است. مسئله این نیست که Incident رخ می‌دهد یا نه، مسئله این است که آیا سازمان پیش از فروپاشی، آنرا می‌فهمد یا بعد از آن. هوش مصنوعی قرار نیست جای انسان را بگیرد؛ قرار است او را از آتش‌نشانیِ کور به جراحیِ دقیق برساند. ببینیم مدیریت حوادث با هوش‌مصنوعی چه فرقی با روال سنتی دارد؟ «همه‌چیز، همیشه، خراب می‌شود» این جمله‌ی معروف ورنر فوگلز، CTO آمازون، هنوز هم حقیقتی بی‌رحم را یادآوری می‌کند: در دنیای دیجیتال، شکست استثنا نیست؛ قاعده است. نمونه‌اش کم نیست؛ از فاجعه‌ی CrowdStrike در سال گذشته گرفته تا قطعی گسترده‌ی AWS. دو بازیگر کاملاً متفاوت، اما یک الگوی مشترک: یک خطای کوچک که به‌سرعت به یک اختلال زنجیره‌ای و فراگیر تبدیل شد. کاربران نهایی زمین‌گیر شدند و تیم‌های IT، به‌معنای واقعی کلمه، با زمان مسابقه می‌دادند. این بحران‌ها یک نکته‌ی اساسی را روشن کرده‌اند: بعضی اختلالات اجتناب‌ناپذیرند و معمولاً هم غافلگیرکننده رخ می‌دهند. بنابراین مسئله دیگر این نیست که «آیا حادثه رخ می‌دهد یا نه»، بلکه این است که «چقدر سریع، دقیق و هوشمند به آن پاسخ می‌دهیم». اینجاست که محدودیت‌های مدیریت سنتی Incident خودش را نشان می‌دهد. رویکردهای قدیمی بیش‌ازحد به قوانین ایستا، بررسی‌های دستی و واکنش‌های دیرهنگام متکی‌اند. نتیجه؟ فرسودگی تیم‌ها، اتلاف زمان و افزایش هزینه‌ی کسب‌وکار. برای همین تیم‌های IT ناچارند رویکرد خود را متحول کنند و هوش مصنوعی را به قلب فرایند پاسخ به رخداد تزریق کنند. هوش مصنوعی کمک می‌کند ناهنجاری‌هایی دیده شوند که ممکن است از چشم تحلیل‌گران انسانی پنهان بمانند. با ورود به عصر Agentic AI، نقش AI از یک ابزار کمکی فراتر رفته و به یک بازیگر فعال در تشخیص، تحلیل و حتی حل Incidentها تبدیل شده است. در سال‌های گذشته، استفاده از یادگیری ماشین باعث بهبود دسته‌بندی رخدادها، پیش‌بینی زیر‌دسته‌ها و تخصیص هوشمند تکنسین‌ها شد. سپس با ظهور GenAI در پلتفرم‌های ITSM، زمان رفع مشکل کاهش یافت و کاربران نهایی توانستند سریع‌تر و حتی به‌صورت خودخدمت مشکل خود را حل کنند. اما در Incidentهای بحرانی، این تازه شروع ماجراست. امروز AI می‌تواند تحلیل تأثیر و ریشه‌یابی علت را انجام دهد، ارتباطات زمینه‌مند و دقیق با ذی‌نفعان برقرار کند و کل چرخه‌ی مدیریت بحران را روان‌تر سازد. حالا با ظهور AI Agentها، امکان طراحی گردش‌کارهایی فراهم شده که نه‌تنها اثر تجاری Incidentهای بزرگ را به حداقل می‌رسانند، بلکه حتی به پیشگیری از آن‌ها کمک می‌کنند. فرض کنید یک زنجیره‌ی خرده‌فروشی جهانی تصمیم می‌گیرد پروژه‌ی تحول دیجیتال گسترده‌ای اجرا کند. بخشی از این پروژه، ارتقای پایگاه‌داده به نسخه‌ی جدید SQL Server است. مدت کوتاهی بعد، سیستم‌های فروش (POS) در چندین شعبه از کار می‌افتند. صف مشتریان طولانی می‌شود و عملیات فروش عملاً متوقف می‌گردد. بعدها مشخص می‌شود که نسخه‌ی جدید پایگاه‌داده با نرم‌افزار POS سازگار نبوده و چون تست سازگاری انجام نشده، مشکل از قبل شناسایی نشده است. در مدل سنتی، سیل تیکت‌ها به سمت Service Desk سرازیر می‌شود، قوانین از پیش‌تعریف‌شده تریاژ را انجام می‌دهند و تکنسین‌ها به‌صورت دستی به‌دنبال الگو و ارتباط بین رخدادها می‌گردند. داده‌ها از منابع مختلف جمع‌آوری می‌شود، زمان زیادی صرف بحث درباره‌ی علت احتمالی می‌گردد و در نهایت، پس از یک فرایند طولانی، تیم متوجه می‌شود ارتقای دیتابیس عامل مشکل بوده و به نسخه‌ی قبلی بازمی‌گردد. مشکل حل می‌شود، اما با هزینه‌ی زمانی و انسانی بالا. در نسخه‌ی پیشرفته‌تر با AI کمکی، تیکت‌ها هوشمندانه دسته‌بندی و خوشه‌بندی می‌شوند، ارتباطات به‌جای پیام‌های خشک و قالبی، به‌صورت پویا و متناسب با مخاطب تولید می‌شوند و خلاصه‌های هوشمند، تیم پاسخ‌گویی را سریعاً در جریان وضعیت قرار می‌دهند. زمان تشخیص و مستندسازی به‌طور محسوسی کاهش می‌یابد. اما در مدل Agentic AI، داستان کاملاً متفاوت است. عامل هوشمند پیش از انفجار بحران، افزایش خطاهای POS را در لاگ‌ها تشخیص […]
دسامبر 6, 2025

هوش مصنوعی در ITSM

حضور حیاتی AI در ITSM هوش مصنوعی در ITSM دیگر یک بحث آینده‌نگرانه نیست؛ اکنون بر اساس داده‌های شفاف، تجربه‌های واقعی سازمان‌ها و ده‌ها پروژه عملی، می‌توانیم ببینیم شرکت‌ها دقیقاً در چه مرحله‌ای از بلوغ هوش مصنوعی قرار دارند. عبارت «ما هوش مصنوعی را پذیرفته‌ایم» دیگر کافی نیست؛ زیرا ممکن است از یک چت‌بات ساده تا عوامل هوش مصنوعی چندعاملی خودگردان را شامل شود. سناریو: یکی از شرکت‌های ارایه دهنده خدمات اینترنت، ماهانه‌ حدود ۱۲هزار تیکت از مشتریان و کاربرانش دریافت می‌کند. تیم IT همیشه با سه مشکل اصلی روبه‌رو بود: در سال ۱۴۰۴، شرکت تصمیم گرفت ۳ نوع هوش مصنوعی را وارد چرخه ITSM کند. با چنین ساختاری در جدول زیر…. مرحله نوع هوش مصنوعی توضیح اتفاق نتیجه ۱. پیش‌بینی خرابی سرور Predictive AI تحلیل لاگ‌ها و دما → تشخیص احتمال ۸۵٪ خرابی طی ۷۲ ساعت هشدار ۱۶ ساعت زودتر ثبت شد؛ جلوگیری از بحران ۲. کمک به مهندس شیفت GenAI خلاصه‌سازی ۱۳۴ Incident مشابه + ارائه راهکارهای آماده براساس دانش پایه کاهش زمان تحلیل از ۲ ساعت به ۵ دقیقه ۳. رفع خودکار مشکل Agentic AI انتقال بار پردازشی، بررسی دما، مشورت با Agent شبکه، ری‌استارت نرم، بررسی مجدد حل کامل Incident در ۴۸ ثانیه بدون دخالت انسان ۴. نتایج یک‌ماهه — کاهش Incidentهای تکراری، کاهش MTTR، کاهش بار L1، بهبود کیفیت خدمات کاهش Incident تکراری: ۴۲٪ → ۱۸٪ / زمان رفع: ۲.۱ ساعت → ۱۲ دقیقه در ادامه این سناریو، ۴ نکته کلیدی درباره وضعیت «هوش مصنوعی در ITSM در سال ۲۰۲۵» را مدانت شرح داده؛ نکاتی که می‌توانند مسیر تصمیم‌گیری سازمان شما را مشخص کنند. ۱. مشخص‌سازی دلیل استفاده از هوش مصنوعی سازمان‌ها معمولاً به دو دلیل سراغ هوش مصنوعی می‌روند: الف) دلایل داخلی – حل مشکلات ساختاری IT طبق نظرسنجی جهانی AI in ITSM 2025، عوامل انگیزشی اصلی عبارت‌اند از: چالش سازمان‌ها درصد ذکرشده خودکارسازی کارهای تکراری ۴۵٪ بهبود تجربه کاربری ۴۵٪ همسویی ITSM با اهداف کسب‌وکار ۳۴٪ مدیریت هزینه بدون افت کیفیت ۳۰٪ مثال واقعی: یک شرکت مخابراتی اروپایی با حجم ۵۸هزار تیکت ماهانه، تنها با فعال‌کردن «پیشنهاد خودکار راه‌حل» زمان رسیدگی به تیکت را ۳۹٪ کاهش داد. ب) دلایل رقابتی – عقب نماندن از رقبایی که AI را پذیرفته‌اند حتی اگر وضع فعلی سازمان مناسب باشد، عدم استفاده از AI می‌تواند در ۲ سال آینده شما را از رقابت کنار بگذارد، چون: ۲. انواع هوش مصنوعی در ITSM و تفاوت کاربرد آن‌ها واژه «AI» خیلی کلی است. شما در واقع با سه خانواده اصلی سروکار دارید: الف) هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده (Predictive AI) تمرکز: پیش‌بینی، تحلیل، هشدار کاربردها: مثال: یک سازمان مالی با مدل‌های Predictive AI توانست ۲۵٪ از تغییرات پرریسک را پیش از وقوع، Re-schedule کند. ب) هوش مصنوعی مولد (GenAI) تمرکز: تولید محتوا، خلاصه‌سازی، تعامل انسانی کاربردها: مثال: GenAI در یک شرکت SaaS، ۶۵٪ از مقالات KB را خودکار به‌روزرسانی کرد. ج) هوش مصنوعی عامل (Agentic AI / Autonomous Agents) تمرکز: انجام کار بدون انساناینجا دیگر AI فقط مشاوره نمی‌دهد؛ کار انجام می‌دهد. کاربردها: مثال: یک شرکت نفت و گاز، با Agentsهای خودگردان، ۱۸٪ از Incidents را بدون لمس انسانی رفع کرد. جدول مقایسه انواع هوش مصنوعی در ITSM نوع AI نقش اصلی نمونه کاربرد ارزش افزوده Predictive AI پیش‌بینی و تحلیل ریسک تغییر، SLA کاهش خطا و Downtime GenAI تولید محتوا و تعامل Ticket Summary، KB افزایش سرعت پاسخ Agentic AI اقدام مستقل رفع Incident کاهش نیاز به نیروی انسانی ۳. فرق عوامل مجازی (Virtual Agents) و عوامل هوش مصنوعی (AI Agents) این تفاوت برای آینده ITSM حیاتی است. Virtual Agent چیست؟ مثال:کاربر می‌پرسد: «پسورد من ریست می‌شه؟»Virtual Agent لینک ریست پسورد را می‌دهد. AI Agent چیست؟ مثال:AI Agent درخواست تغییر سخت‌افزاری را: بدون اینکه انسان وارد شود. ۴. انتخاب درست […]
Chat Icon
error: ياد بگيريم از کپي کردن حذر کنيم×| مدانت