Förnya ITSM-processerna med AI - modern onboarding av nya medarbetare

Med nya AI-innovationer som avslöjas varje dag är många ivriga att hoppa på AI-tåget och dra nytta av dess fördelar, inklusive IT-servicedeskar. Lockade av löftet om kraftigt ökade produktivitetsnivåer och överlägsna upplevelser rapporterade 81% av de tillfrågade IT-cheferna att de vill integrera AI i sina IT-tjänsteoperationer över hela organisationen. Den verkliga frågan är dock att identifiera användningsområden där AI kan maximera påverkan och avkastning på investeringen.

I den här artikeln tar vi itu med en av de mest tidskrävande, manuella, men ändå avgörande ITSM-operationerna: anställningsintroduktion eller onboarding av nya medarbetare som vi kallar det i denna artikel. Vi undersöker de utmaningar som finns och utforskar hur AI-funktioner kan integreras i onboardingprocessen för nya medarbetare för att eliminera ineffektivitet och förbättra tjänsteleveransen.

Onboardingprocess för nya medarbetare

Onboardingprocess för nya medarbetare är i grunden komplex på grund av tvärfunktionella beroenden mellan flera team som HR, juridik, IT och fastigheter där varje avdelning har sina egna uppgifter. Efter att rekryteringschefen har skickat in en introduktionsförfrågan granskar och godkänner HR den, juridiska teamet genomför bakgrundskontroller, IT tillhandahåller nödvändig hårdvara och mjukvara, och fastighetsteamet tilldelar en lämplig arbetsplats. Dessa logistiska utmaningar förvärras av att äldre system och osammanhängande verktyg används, vilket leder till processsilos och försvårar samordning och kommunikation. Till exempel kan HR misslyckas med att hålla IT informerad vilket lämnar anställda oförberedda för sin första arbetsdag. Dessutom kan företagsgrupper lägga en oproportionerlig mängd tid och ansträngning på manuella och repetitiva uppgifter vilket leder till ineffektivitet.

Dessa utmaningar kan till viss del åtgärdas genom att anta Enterprise Service Management (ESM) och orkestreringssystem som automatiserar uppgiftsfördelning. Rekryteringschefer kan enkelt fylla i ett enda introduktionsformulär från sin självbetjäningsportal och skicka det till HR.

När HR har kontrollerat, verifierat anställningsinformationen och godkänt ärendet, skapas avdelningsspecifika uppgifter automatiskt i närliggande företagsgrupper vilket etablerar ett delat sammanhang och underlättar samordning.

Dessutom kan visuella arbetsflöden hjälpa team att automatisera onboardingprocesser som är unika för deras avdelning vilket förbättrar produktiviteten. Till exempel kan det juridiska teamet med det berikade sammanhanget definiera och kartlägga stegen i en komplex process som bakgrundsverifiering med visuella arbetsflöden.

Samtidigt kan arbetsflödesmotorer för orkestrering koppla samman olika hybrida verktyg och system vilket ger IT-team möjlighet att orkestrera uppgiftsfördelning från skapandet av en AD-användare till mjukvaruinstallation och databasuppdateringar utan någon manuell inblandning.

Trots användningen av ESM och omfattande arbetsflödesautomatiseringar kan dock olika utmaningar hindra en smidig anställningsintroduktion.

• Manuell ifyllning av långa formulär kan överväldiga rekryteringschefen vilket leder till felaktig informationsinsamling.
• Stel och föråldrad regelbaserad kategorisering, prioritering och tilldelning av introduktionsförfrågningar till en HR-medarbetare kan försena introduktionsprocessen.
• Insamling av information från flera källor, granskning av omfattande dokumentation och säkerställande av efterlevnad av regleringar är tidskrävande och kan försena det juridiska teamets svarstid.

• Ett standardiserat tillvägagångssätt för tilldelning av IT-resurser kan leda till brist på personalisering vilket i sin tur påverkar medarbetarnas upplevelse negativt.

• Felaktig kapacitetsplanering av fastighetsgruppen kan leda till resursbrist och försenad platsallokering för nyanställda.

AI-fördelar för onboardingprocess för nya medarbetare

IT bör identifiera de mest lämpliga AI-funktionerna som kan användas för att åtgärda dessa brister i onboardingprocessen. Låt oss fördjupa oss i varje fas av onboardingen för att förstå hur specifika AI-funktioner kan uppfylla dina mål för produktivitet och användarupplevelse.

Skapande av ärende (förfrågan)

När rekryteringschefer manuellt fyller i introduktionsformulär kan det leda till felaktig eller ofullständig informationsinsamling vilket orsakar förseningar i processen. Dessutom spenderas oproportionerligt mycket tid och ansträngning för att manuellt kategorisera och tilldela introduktionsförfrågan till de nödvändiga teamen.

Prediktiv AI kategoriserar och prioriterar förfrågningar genom att analysera faktorer som anställningstyp, plats och starttid. Den kan också ta hänsyn till andra kriterier som avdelning, rekryteringsbrådska och HR-medarbetares expertis, tillsammans med introduktionstrender som säkerställer att förfrågningar tilldelas den mest lämpliga HR-medarbetaren. Med framsteg som automatisk ärendeidentifiering via naturligt språk kan AI-modeller fånga relevanta informationsdetaljer inklusive kandidatens namn, jobbtitel och avdelning från jobberbjudande och HR-e-post, automatiskt fylla i nödvändiga formulär och skapa tjänsteförfrågningar vilket påskyndar introduktionsprocessen.

HR-team

När HR-medarbetare hanterar introduktionsförfrågningar manuellt behöver de gå igenom stora mängder information, från förfrågningsdetaljer till bevis på anställdas behörighet vilket kan leda till att viktiga detaljer missas. Detta är en process med hög risk för fel som kan kräva frekvent kommunikation med rekryteringschefen för att fylla i luckorna korrekt.

Med ärendesummering kan GenAI skapa koncisa översikter från flera olika källor för att samla in anställningsinformation som underlättar HR-arbetet – till exempel uppgifter om lön, provanställning och krav på certifieringar. Vidare kan virtuella supportagenter ingripa för att samla in ytterligare information som krävs genom att kommunicera direkt med rekryteringschefen. Med hjälp av AI-agenter kan en HR-introduktionsagent utföra alla aktiviteter för att hantera introduktionsförfrågan som att hantera kommunikation, inklusive att utarbeta och skicka e-postkommunikation till kandidater och dela en möteslänk för ett online-orienteringsmöte.

Juridiskt team

Under bakgrundsverifiering analyserar det juridiska teamet manuellt omfattande dokument, inklusive jobberbjudanden, anställningsavtal och efterlevnadsformulär. Denna tidskrävande process ökar risken för att missa deadlines för verifieringsuppgifter vilket potentiellt försenar introduktionsprocessen.

Här kan GenAI generera dynamiska sammanfattningar av dessa omfattande dokument genom att lyfta fram viktiga detaljer som kandidatens identitet, anställningstyp, startdatum och mer. Jurister kan också interagera med virtuella agenter som drivs av stora språkmodeller (LLM) och använder retrieval-augmented generation (RAG) för att på ett naturligt språk kontrollera om avtalsvillkor, som arbetstider och förmåner, stämmer överens med regional arbetsrätt och interna riktlinjer. Detta ger kontextbaserade insikter som stöd i beslutsfattandet. När nya utvecklingar sker kan prediktiv AI utlösa intelligenta eskaleringar till rätt intressenter genom att analysera historiska trender, rollens betydelse och juridiska komplexiteter, vilket säkerställer proaktiv slutförande av verifieringsprocessen.

IT-team

IT-team brottas ofta med informationsöverflöd och hanterar förfrågningar om tilldelning av resurser via flera olika kanaler som e-post, telefonsamtal och samarbetsplattformar. Men en stel tillgångstilldelningsmodell baserad på fördefinierade konfigurationer komplicerar saker och misslyckas med att möta unika enhetskrav. Eftersom manuella kunskapshanteringsmekanismer gör det svårt att hålla information aktuell, kämpar anställda ofta med att hitta korrekta detaljer för att till exempel ställa in en VPN och aktivera SSO för programvaruåtkomst. De kan upprepade gånger vända sig till servicedesken för support och lösning.

Genom att korrelera arbetsbelastning och prestationsbehov med jobbrollen kan prediktiv AI föreslå lämplig hårdvara, programvara och de nödvändiga åtkomstbehörigheterna. GenAI kan ytterligare finjustera detta genom att skräddarsy konfigurationsförslag baserat på säkerhetskrav. För att påskynda detta ytterligare kommer AI-agenter i framtiden att söka nödvändiga godkännanden från tjänsteägare och sedan automatisera tilldelningen av programvara och rollbaserade privilegier genom att utföra åtgärder via relevanta system, från privilegierad åtkomsthantering till UEM.

För att upprätthålla en dynamisk och relevant kunskapsdatabas kan GenAI söka igenom interna och externa källor för att kurera och uppdatera kunskapsartiklar samtidigt som mänskliga agenter granskar och godkänner dem. Genom att utnyttja användarens avsikt och känsla levererar LLM-drivna virtuella agenter personliga svar på användarnas frågor och delar snabbt exakta lösningar hämtade från kunskapsbasen. På detta sätt hjälper AI till att anpassa tjänsteupplevelser och öka produktiviteten samtidigt som det främjar proaktivt stöd för anställda.

Fastighetsteam

Trots att de använder ett centraliserat spårningssystem kämpar fastighets-team med realtidsinsyn i platsbeläggningen. Oklara prognoser för personalstyrka, heterogena arbetsmodeller och plötsliga organisatoriska förändringar hindrar planeringsinsatser. Som ett resultat försenas platsallokering, anställdas behov kan inte uppfyllas och kontorsutrymmet används ineffektivt.

Genom att utvärdera arbetskraftstrender som anställningsmönster, avgångsfrekvenser och säsongsbetonade beläggningsförändringar kan prediktiv AI systematiskt rekommendera utökningar av platskapacitet. GenAI förbättrar detta ytterligare genom att tillhandahålla rollspecifika och användarcentrerade insikter som säkerställer optimal utrymmesanvändning.

I framtida förbättringar kommer realtids GenAI-drivna kommunikationsmekanismer eller dedikerade AI-agenter att hålla teamen väl informerade med realtids, kontextuella uppdateringar om introduktionsprocessen. När onboardingprocessen är avslutad kan AI-agenten skicka ett välkomstmeddelande till den nya medarbetaren, bifoga åtkomstbehörigheter och ett anpassat organisationspolicydokument.

Navigera genom AI-adoptionsresan

Genom att använda AI i ITSM-arbetsflöden, från sammanfattning av ärenden till skräddarsydda virtuella supportagenter, kan företag uppnå maximal effektivitet. En strukturerad AI-adoptionsstrategi som maximerar fördelarna samtidigt som den tar hänsyn till implementeringskostnader är dock avgörande. Börja i liten skala genom att hantera rutinmässiga problem som högvolym L1-ärenden. Till exempel kan AI-drivna virtuella agenter omedelbart tillhandahålla exakta lösningar och åtgärder för vanliga problem som applikationskrascher och avleda L1-ärenden

Testa pilotprojekt med specifika användningsfall och lämpliga AI-teknologier. Därefter, expandera AI till viktiga tjänsteleveransprocesser för att möjliggöra en omfattande företagsförvandling. Denna metod maximerar inte bara AI:s avkastning på investeringar utan påskyndar också resultat vilket gör det möjligt för organisationer att leverera verkligt exceptionella tjänsteupplevelser till optimala kostnader.

Hur kan vi hjälpa er?

Vi har lång erfarenhet av ManageEngine ServiceDesk Plus som finns för Cloud och On-premises och är en helpdesklösning med ITIL-stöd för alla typer av organisationer. Från ärendehantering till avancerade ITSM-funktioner i kombination med användarvänlighet hjälper ServiceDesk Plus support-team att leverera service i världsklass med minskade kostnader. Lösningen har en egen AI-motor som kan kompletteras med en integration med ChatGPT.

För att få en bättre uppfattning om möjligheterna med de olika lösningarna rekommenderar jag att vi bokar ett online-möte där vi kan visa och berätta mer.