事實(shí)上，工單從來(lái)就不是為現(xiàn)代企業(yè)環(huán)境的速度、復(fù)雜性和規(guī)模而設(shè)計(jì)的，面對(duì)混合基礎(chǔ)設(shè)施、AI工作負(fù)載，以及對(duì)正常運(yùn)行時(shí)間和用戶體驗(yàn)日益增長(zhǎng)的期望，等待問(wèn)題被報(bào)告后再采取行動(dòng)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，IT需要提前發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，而不僅僅是在問(wèn)題發(fā)生后做出響應(yīng)。
是時(shí)候讓工單不再作為IT工作的默認(rèn)單位了。
反對(duì)工單的理由
讓我們直面工單的本質(zhì)：它是一種權(quán)宜之計(jì)，它是人類作為診斷和解決技術(shù)問(wèn)題唯一手段的時(shí)代遺物。在以人為中心的工作流程中，它有其合理性：記錄問(wèn)題，分配給團(tuán)隊(duì)，然后等待解決，但在大規(guī)模應(yīng)用下，工單顯露出了其摩擦點(diǎn)。
它們耗費(fèi)時(shí)間，它們拖慢了平均修復(fù)時(shí)間(MTTR)，它們?cè)斐闪岁?duì)列堆積，它們讓員工筋疲力盡。在問(wèn)題解決之前，它們往往需要解釋、豐富、分類和升級(jí)。更糟的是，它們強(qiáng)化了一種被動(dòng)反應(yīng)的文化：“你創(chuàng)建工單了嗎?”成了條件反射，而不是“我們是否解決了根本原因?”
從我與全球電信、金融服務(wù)、制造業(yè)和公共部門企業(yè)的合作經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，工單不僅僅是運(yùn)營(yíng)開銷，更是機(jī)會(huì)成本，每分鐘用于打開、路由或等待工單的時(shí)間，都是本可用于解決問(wèn)題或推進(jìn)戰(zhàn)略目標(biāo)的時(shí)間，員工等待有人打開工單，等待有人接手，再等待有人采取行動(dòng)，這不僅僅低效，更是整個(gè)企業(yè)失去了動(dòng)力。
Forrester的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，因IT相關(guān)延遲導(dǎo)致的生產(chǎn)力損失每年可達(dá)每1000名員工150萬(wàn)至300萬(wàn)美元，其中大部分是由于等待，而非修復(fù)，這不是技術(shù)失敗，而是流程失敗。
新模式：主動(dòng)、自主和協(xié)調(diào)
現(xiàn)代IT領(lǐng)導(dǎo)者正在追求一種截然不同的運(yùn)營(yíng)模式，其目標(biāo)是自動(dòng)解決問(wèn)題，在問(wèn)題對(duì)用戶可見或升級(jí)為昂貴事件之前就將其解決，這并不意味著“永遠(yuǎn)沒(méi)有工單”，而是指工單不再是第一道防線。
取而代之的是，智能體、AIOps信號(hào)和智能自動(dòng)化正成為默認(rèn)的工作方式，服務(wù)臺(tái)正在轉(zhuǎn)變?yōu)閰f(xié)調(diào)中心，人則專注于持續(xù)改進(jìn)、治理和復(fù)雜異常處理。
這一轉(zhuǎn)變并非假設(shè)，根據(jù)Gartner的2025年報(bào)告《智能體將變革企業(yè)IT運(yùn)營(yíng)》，到2027年，這些自主系統(tǒng)將處理超過(guò)50%的IT運(yùn)營(yíng)任務(wù)，用智能體主導(dǎo)的解決循環(huán)取代傳統(tǒng)的被動(dòng)工作流程。
進(jìn)入IT的兩大“入口”——用戶提交請(qǐng)求的人類前臺(tái)和基礎(chǔ)設(shè)施及可觀測(cè)性信號(hào)的機(jī)器后臺(tái)——正在被重新構(gòu)想：
• 人類前臺(tái)正在通過(guò)智能虛擬智能體進(jìn)化，這些智能體能夠攔截用戶請(qǐng)求，自動(dòng)解決常見問(wèn)題，滿足訪問(wèn)和配置需求，并隨時(shí)間學(xué)習(xí)交互。
• 機(jī)器后臺(tái)正在形成一個(gè)閉環(huán)：可觀測(cè)性和監(jiān)控工具檢測(cè)異常和性能下降，觸發(fā)自動(dòng)分類和自愈工作流程，無(wú)需人工干預(yù)。
金融服務(wù)和電信領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)已經(jīng)看到，常規(guī)事件和服務(wù)請(qǐng)求無(wú)需人工技術(shù)人員介入即可解決，更重要的是，這一轉(zhuǎn)變重新定義了IT對(duì)所有權(quán)、責(zé)任和服務(wù)交付的理解。
現(xiàn)代化服務(wù)交付所需的條件
這不僅僅是一次技術(shù)升級(jí)，而是IT工作定義、優(yōu)先級(jí)設(shè)定和執(zhí)行方式的變革。CIO和I&O領(lǐng)導(dǎo)者必須在人員、流程和平臺(tái)方面采取全面方法。以下是實(shí)踐中的樣子：
1. 從最常見的工單開始
識(shí)別按數(shù)量排名的前5到10種工單類型;如密碼重置、系統(tǒng)訪問(wèn)和連接問(wèn)題。大多數(shù)企業(yè)發(fā)現(xiàn)，60%到80%的工單屬于少數(shù)幾個(gè)可重復(fù)的類別。
這些是自動(dòng)化的理想候選對(duì)象，特別是如果解決步驟是基于策略、文檔完善的工作流程。
2. 采用結(jié)合智能與行動(dòng)的智能體
傳統(tǒng)聊天機(jī)器人擅長(zhǎng)回答問(wèn)題，但它們不解決問(wèn)題。需要的是自主式AI——能夠解釋上下文、做出決策并采取行動(dòng)的軟件實(shí)體。
這些智能體將自然語(yǔ)言理解與協(xié)調(diào)邏輯相結(jié)合，能夠根據(jù)情況動(dòng)態(tài)選擇正確的流程執(zhí)行，結(jié)果是更快、更準(zhǔn)確的解決，幾乎無(wú)需人工輸入。
3. 整合可觀測(cè)性和自動(dòng)化
許多企業(yè)已在監(jiān)控上投入巨資，但仍將警報(bào)路由到工單隊(duì)列。那不是可觀測(cè)性，那只是大規(guī)模噪音。
將您的監(jiān)控工具與協(xié)調(diào)平臺(tái)連接，以便已知的故障條件自動(dòng)觸發(fā)修復(fù)工作流程。事件關(guān)聯(lián)、影響分析和閾值檢測(cè)都應(yīng)在工單隊(duì)列上游完成。
如果做得好，基礎(chǔ)設(shè)施將實(shí)現(xiàn)自愈。
4. 將人提升為工程師和策略師
一線并未消失，而是進(jìn)化了，智能體不再手動(dòng)履行工單，而是成為流程工程師和服務(wù)設(shè)計(jì)師，他們定義“良好”的標(biāo)準(zhǔn)，他們構(gòu)建可重用的工作流程，他們確保自動(dòng)化是安全、可靠和合規(guī)的。
這不是關(guān)于減少人力，而是關(guān)于轉(zhuǎn)移工作、減少停機(jī)、消除硬性成本，并最終提高標(biāo)準(zhǔn)。
風(fēng)險(xiǎn)所在
這一轉(zhuǎn)變并非關(guān)于虛榮指標(biāo)，而是關(guān)于：
• 增加覆蓋范圍，將重復(fù)性工作量從人員轉(zhuǎn)移到機(jī)器，以便團(tuán)隊(duì)能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)新。
• 加速自主解決，減少需要人工輸入的MTTR。
• 最小化工單隊(duì)列，在需要人工干預(yù)之前解決請(qǐng)求。
• 恢復(fù)生產(chǎn)力小時(shí)數(shù)，消除等待工單、分類和修復(fù)的時(shí)間。
• 通過(guò)工作流程重用實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展，一次構(gòu)建，多次部署。可重用工作流程帶來(lái)復(fù)合回報(bào)。
• 縮短實(shí)現(xiàn)價(jià)值的時(shí)間，更快上線=更快ROI。
• 主動(dòng)預(yù)防事件，在問(wèn)題干擾業(yè)務(wù)之前解決它們。
• 提高業(yè)務(wù)正常運(yùn)行時(shí)間，以直接影響SLA和滿意度的方式減少停機(jī)和升級(jí)。
或許最重要的是，這是關(guān)于使IT結(jié)果與業(yè)務(wù)影響保持一致，以便自動(dòng)化成為戰(zhàn)略倍增器，而不僅僅是技術(shù)項(xiàng)目。
實(shí)際的前進(jìn)路徑
這一新模式對(duì)每個(gè)組織來(lái)說(shuō)都不會(huì)相同，有些將從服務(wù)臺(tái)開始，有些將從AIOps開始，關(guān)鍵是從能快速看到影響的地方開始，然后從那里擴(kuò)展。
• 選擇一兩個(gè)高容量用例進(jìn)行完全自動(dòng)化
• 衡量節(jié)省的時(shí)間、轉(zhuǎn)移量和滿意度
• 將收益再投資于額外的體驗(yàn)改進(jìn)
• 為解決速度、成本節(jié)約和首次呼叫解決率(FCR)建立關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI)
• 宣傳成功并建立內(nèi)部動(dòng)力
這不是一夜之間的轉(zhuǎn)變，但它是必要的，舊的玩法——路由、分類、分配、升級(jí)——是為另一個(gè)時(shí)代設(shè)計(jì)的，我們今天支持的業(yè)務(wù)無(wú)法承受等待隊(duì)列。
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