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            Trabajar con acciones predictivas para servicios de TI

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            3. Servicio de TI Agentforce

            Trabajar con acciones predictivas para servicios de TI

            Utilice modelos predictivos para automatizar la gestión de riesgos en el entorno de TI. Pronostique infracciones de SLA, distribuciones de incidentes importantes, fallos de solicitudes de cambio y criticidad de elementos de configuración utilizando datos en tiempo real. Identifique registros de alto riesgo, desencadene respuestas proactivas y utilice puntuaciones dirigidas por datos para dar prioridad a tareas y mejorar la estabilidad del servicio.

            Ediciones necesarias

            Disponible en: Lightning Experience
            Disponible en: Enterprise Edition y Unlimited Edition con el complemento Einstein for IT Services y el complemento Acelerador de IA para IT Services.
            • Supervisar tarjeta de predicción de infracción de SLA
              Pronostique probabilidades de infracción de SLA utilizando aprendizaje automático y análisis de datos en tiempo real. Utilice las puntuaciones resultantes, que oscilan entre 0 y 100, para dar prioridad a tareas urgentes, gestionar problemas críticos y mejorar la fiabilidad del servicio.
            • Supervisar tarjeta de predicción de incidentes importantes
              Pronostique si es probable que un incidente se convierta en un incidente importante utilizando aprendizaje automático para analizar datos en tiempo real y patrones históricos. Utilice las puntuaciones de riesgo resultantes para iniciar protocolos de respuesta de forma temprana y reducir la repercusión comercial.
            • Supervisar tarjeta de predicción de riesgo de cambio
              Pronostique el riesgo de que falle una solicitud de cambio utilizando aprendizaje automático para generar una puntuación de 0 a 100. Utilice estas puntuaciones dirigidas por datos para sustituir evaluaciones subjetivas por un proceso coherente que mejore la estabilidad de TI.
            • Supervisar tarjeta de predicción de criticidad de elementos de configuración
              Pronostique la criticidad comercial del elemento de configuración (CI) utilizando aprendizaje automático, dependencia de CMDB y análisis de datos de incidentes. Utilice las puntuaciones resultantes, que oscilan entre 0 y 100, para priorizar incidentes, mejorar decisiones de riesgo de cambio y centrar recursos en los activos más críticos para el negocio.
             
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