Implementação de Workbench de inteligência preditiva do ITSM

  • Versão de lançamento: Yokohama
  • Atualizado 30 de jan. de 2025
  • 3 min. de leitura

    • Use aprendizado de máquina para otimizar os processos de negócios Você pode treinar e implementar modelos de caso de uso de Workbench de inteligência preditiva do ITSM para aumentar seus fluxos de trabalho de aplicativo existentes.

    Importante:

    A partir da versão Yokohama, a Workbench de inteligência preditiva do ITSM atingirá o fim da vida útil (EOL) como parte do processo de descontinuação. Ele será totalmente descontinuado e não será mais implantado, aprimorado ou compatível com a versão Yokohama. Para obter a experiência mais recente para esta funcionalidade, você deve instalar o plug-in da aplicação Inteligência para tarefas do ITSM (com.snc.itsm_ml_task). Para obter mais informações, consulte Inteligência para tarefas do ITSM.

    Para ver os detalhes, consulte o artigo Processo de descontinuação [KB0867184] na Now Support Base de conhecimento.

    Explorar modelos de caso de uso

    Usuários com a função piwb_admin ou piwb_manager podem explorar os modelos de caso de uso pré-criados e criar modelos de aprendizado de máquina preditivos. Para criar um modelo de aprendizado de máquina, selecione primeiro um modelo de caso de uso pré-criado. Alguns dos modelos pré-criados são orientados e exibem o sinalizador Configuração assistida. Esses modelos incluem um processo de configuração abrangente para ajudar a facilitar a implementação. Os modelos não orientados exibem o sinalizador de Configuração clássica.

    Figura 1. Modelo de caso de uso guiado do Workbench de inteligência preditiva para ITSM
    Modelo de caso de uso guiado do Workbench de inteligência preditiva para ITSM
    Figura 2. Modelo de caso de uso de configuração clássica do Workbench de inteligência preditiva para ITSM
    Modelo de caso de uso de configuração clássica do Workbench de inteligência preditiva para ITSM

    As versões com modelos pré-treinados disponíveis aceleram o processo de configuração, fornecendo um modelo gerado previamente com base em seus dados. Quando um modelo indica Pré-treinado, isso significa que você pode ir diretamente para a fase de avaliação da configuração do caso de uso. Se o modelo pré-treinado for aceitável, você poderá integrá-lo diretamente aos processos de negócios. Caso contrário, você pode ajustar esse modelo ou criar outro. Você pode mudar o nome e a descrição do caso de uso mais tarde. Modelos pré-treinados exibem a porcentagem estimada de seus incidentes previstos corretamente.

    As versões com modelos pré-treinados disponíveis também exibem a porcentagem estimada dos incidentes previstos corretamente. Se o modelo pré-treinado for aceitável, você poderá integrá-lo diretamente aos processos de negócios. Caso contrário, você pode ajustar esse modelo ou criar outro. Você pode mudar o nome e a descrição do caso de uso mais tarde. Modelos pré-treinados exibem a porcentagem estimada de seus incidentes previstos corretamente.

    Figura 3. Modelo de caso de uso de modelo pré-treinado do Workbench de inteligência preditiva para
    Modelo de caso de uso de modelo pré-treinado do Workbench de inteligência preditiva para

    Os modelos não guiados de Configuração clássica apresentam links para a documentação relevante do produto Workbench de inteligência preditiva ou um link para o aplicativo Inteligência preditiva da plataforma ServiceNow com o botão Leve-me lá.

    Figura 4. Links do Workbench de inteligência preditiva para ITSM para a documentação do produto e a documentação do Inteligência preditiva
    Links do Workbench de inteligência preditiva para ITSM para a documentação do produto e a documentação do Inteligência preditiva

    Fases de criação de caso de uso

    Criar um modelo de aprendizado de máquina preditivo envolve várias fases. Depois de criar e treinar seu modelo, você precisa avaliá-lo e ajustá-lo, testar os resultados de previsão dele e integrá-lo ao seu processo de negócios. As fases de criação do modelo de caso de uso incluem:
    • Criar e treinar modelos: defina parâmetros para criar um modelo que você treinará com base em seus dados exclusivos. É comum criar vários modelos nesta fase. Você ajustará e refinará seus modelos definindo a combinação certa de cobertura e precisão a ser usada.
    • Teste seus modelos: obtenha resultados de previsão de seus modelos para decidir qual deles é melhor para se integrar ao seu processo de negócios. Para ver se um modelo retorna um resultado correto, você pode usar o processo de teste único ou em lote.
    • Integre o melhor modelo: implante o melhor modelo em seu processo de negócios. Depois de determinar qual modelo retorna o melhor e mais correto resultado, integre-o à produção.
      Nota:
      Para obter detalhes sobre a implementação de integração de casos de uso treinados, consulte Integração e personalização de Workbench de inteligência preditiva.