Где искусственный интеллект даёт заметный эффект в работе IT-службы

Искусственный интеллект (AI) — это класс технологий, которые позволяют системе анализировать данные, выявлять закономерности и автоматизировать часть операций без ручного участия. В сервисных процессах AI используется для поиска релевантной информации, оценки контекста обращения и выбора сценария обработки.

Вокруг AI много внимания, но для IT-руководителя важнее не сама технология, а то, как она помогает и упрощает ежедневную работу команды поддержки.

Такой эффект появляется там, где уже сформирована единая сервисная среда.

Когда все обращения проходят через одну систему, накапливается база знаний и сохраняется история решений, AI можно встроить прямо в процесс обработки заявок. В этом случае система не просто ищет статьи по ключевым словам, а подбирает релевантные фрагменты и формирует готовый ответ на их основе.

В этом механизме задействованы два уровня технологии.

• AI отвечает за анализ запроса, поиск релевантной информации и выбор логики обработки обращения.
• LLM (Large Language Model — большая языковая модель) формирует связный и понятный текст ответа, адаптируя его под корпоративный стиль и стандарты коммуникации.

Сотрудник может подтвердить этот ответ или отправить его автоматически — в зависимости от выбранного сценария. Пользователь задаёт вопрос привычным способом и быстрее получает результат.

Для IT-службы это означает меньше ручной работы и больше времени для сложных и нетиповых задач.

Важно, что такой механизм легко измеряется — по доле подтверждённых ответов, по сокращению времени обработки обращений и по нагрузке на первую линию поддержки.

В этих точках AI становится не отдельной технологией, а естественной частью операционной работы IT-службы.

Эффект AI подтверждают исследования

В глобальном исследовании Deloitte «The State of AI in the Enterprise – 2026» приняли участие более 3000 руководителей бизнеса и IT-лидеров из разных стран. 

Ключевые выводы:

• 66% отмечают рост операционной продуктивности — сотрудники быстрее выполняют ежедневные задачи и тратят меньше времени на ручные действия.
• 60% фиксируют улучшение качества решений — AI помогает работать с данными и принимать более обоснованные операционные и управленческие решения.
• 53% видят снижение операционных затрат за счёт автоматизации рутинных процессов.

Большая часть респондентов связывает успех AI именно с тем, что искусственный интеллект встроен в повседневные рабочие задачи, а не существует отдельно от основной операционной модели. Это подтверждает, что эффект AI зависит не от технологии сам по себе, а от того, насколько глубоко она интегрирована в работу организации.

Точно так же, как в сценариях автоматической обработки обращений в IT-службе. 

Как это реализуется на практике в 1С:ITILIUM

В ITSM/ESM-системе 1С:ITILIUM AI встроен в существующий процесс обработки обращений и связан с тремя ключевыми элементами: SLA, базой знаний и логикой статусов обращения.

1. Привязка к SLA
Автоответы настраиваются в рамках конкретного соглашения об уровне услуг. Система понимает, для каких обращений можно применять AI, в какие статусы переводить заявку после ответа и как встроить этот шаг в действующий сценарий обработки.

2. RAG-поиск по базе знаний
AI использует не абстрактные данные, а ваш набор базы знаний. Перед включением можно протестировать, какие фрагменты система находит по типовым вопросам и задать порог уверенности поиска.

3. Три режима работы

• Полная автоматизация — ответ уходит клиенту без участия оператора.
• Режим подтверждения — сотрудник проверяет сгенерированный текст.
• Первичная обработка — для входящих писем без выбранной услуги.

Кроме скорости и разгрузки первой линии важен и уровень коммуникации. Здесь используется LLM-модель, которая формирует текст ответа на основе найденных фрагментов базы знаний.

4. Прозрачные статусы в списке обращений
Оператор видит, где обращение «ожидает обработки AI», где «ожидает подтверждения», а где уже «доступно для ручной обработки». Это позволяет управлять приоритетами, а не реагировать постфактум.

5. Подтверждение со стороны клиента
В письмо добавляются ссылки «Подтвердить» и «Отклонить». Реакция пользователя автоматически фиксируется в системе и используется для оценки качества ответов.

6. Отчёты по эффективности AI
Доступны отчёты по доле подтверждённых ответов, удовлетворённости пользователей и общей эффективности автоответов. Это даёт IT-руководителю не ощущение, а цифры.

AI становится частью операционного процесса — уменьшается среднее время обработки заявок, сокращается объём ручной работы и рациональнее используется ресурс команды.

Если вам интересно увидеть, как подобные механизмы встроены в работу IT-поддержки компании разработчика ITSM/ESM-системы 1С:ITILIUM — приглашаем на онлайн-экскурсию.

Покажем, как организована работа с обращениями, как выстроена логика SLA и статусов, и как оценивается эффективность сервисных процессов.
Это возможность посмотреть на систему в рабочей среде и задать вопросы по своим задачам.

Занять место на экскурсию по ссылке