2025. — Т 17. — № s5 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/07favn525.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 617.3 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Селиванов, И. А. Применение инструментов искусственного интеллекта для оптимизации управления инцидентами и увеличения надежности IT-продукта / И. А. Селиванов // Вестник Евразийской науки. — 2025. — Т 17. — № s5. — URL: https://esj.today/PDF/07FAVN525.pdf (дата обращения: 13.01.2026).

Применение инструментов искусственного интеллекта для оптимизации управления инцидентами и увеличения надежности IT-продукта

Селиванов Иван Андреевич
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: he1syIVAN@gmail.com

Аннотация. Современная цифровая трансформация предприятий характеризуется экспоненциальным ростом сложности IT-инфраструктуры и увеличением объема инцидентов, при чем согласно исследованию Gartner, к 2026 году более 80 % организаций будут применять генеративный ИИ в своей работе для автоматизации процессов службы поддержки. Предметом исследования выступают методы и технологии применения искусственного интеллекта для автоматизации процессов управления инцидентами в IT-службах, включая системы классификации обращений на основе обработки естественного языка, предиктивную аналитику для прогнозирования инцидентов и голосовые ассистенты для первичной обработки звонков. Рассматриваются современные подходы к внедрению ИИ-решений в системы ITSM, включая применение графовых нейронных сетей для анализа транзакционных данных, методы машинного обучения для автоматической категоризации инцидентов и технологии AIOps для проактивного управления IT-инфраструктурой. Анализ эволюции систем управления инцидентами демонстрирует переход от реактивного подхода к проактивному управлению, при чем по данным отчета Forrester «The State of the Service Desk, 2024», устаревшие модели поддержки на базе тикет-систем становятся источником фрустрации сотрудников, несмотря на усилия ИТ-специалистов. Выявлены ключевые технологические решения, применяемые ведущими российскими и международными компаниями, включая платформы SimpleOne, Naumen Service Desk, ServiceNow, которые интегрируют ИИ-функциональность для автоматизации до 50 % всех запросов службы поддержки. Разработанная концептуальная модель внедрения ИИ-инструментов в процессы управления инцидентами включает уровни сбора и предобработки данных, интеллектуального анализа с применением NLP и машинного обучения, автоматизации маршрутизации обращений и предиктивной аналитики для предотвращения инцидентов. Научная новизна исследования заключается в систематизации подходов к применению технологий искусственного интеллекта в контексте российской специфики импортозамещения ITSM-систем, выявлении закономерностей трансформации процессов технической поддержки под влиянием внедрения голосовых ИИ-ассистентов и разработке комплексной модели оптимизации управления инцидентами. Практическая значимость определяется возможностью сокращения времени обработки инцидентов на 40–60 %, снижения операционных затрат на первую линию поддержки от 50 % до 90 % и повышения общей надежности IT-продуктов через внедрение предложенных решений.

Ключевые слова: искусственный интеллект; управление инцидентами; ITSM; машинное обучение; обработка естественного языка; AIOps; Service Desk; автоматизация; голосовые ассистенты; предиктивная аналитика; цифровая трансформация; IT-инфраструктура

Скачать