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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 puntuajes dirigidos por datos para priorizar tareas y mejorar la estabilidad del servicio.

            Ediciones necesarias

            Disponible en: Lightning Experience
            Disponible en: Ediciones Enterprise y Unlimited con el complemento Einstein para Servicios de TI y el complemento Acelerador de IA para Servicios de TI.
            • Monitorear tarjeta de predicción de infracción de SLA
              Pronostique probabilidades de infracción de SLA utilizando aprendizaje automático y análisis de datos en tiempo real. Utilice los puntuajes resultantes, que oscilan entre 0 y 100, para dar prioridad a tareas urgentes, gestionar problemas críticos y mejorar la fiabilidad del servicio.
            • Monitorear tarjeta de predicción de incidentes principales
              Pronostique si un incidente tiene probabilidad de convertirse en un incidente importante utilizando aprendizaje automático para analizar datos en tiempo real y patrones históricos. Utilice los puntuajes de riesgo resultantes para iniciar protocolos de respuesta de forma temprana y reducir la repercusión en el negocio.
            • Monitorear tarjeta de predicción de riesgo de cambio
              Pronostique el riesgo de que falle una solicitud de cambio utilizando aprendizaje automático para generar un puntuaje de 0 a 100. Utilice estos puntuajes dirigidos por datos para sustituir evaluaciones subjetivas por un proceso coherente que mejora la estabilidad de TI.
            • Monitorear tarjeta de predicción de criticidad de elementos de configuración
              Pronostique la criticidad de negocio de elementos de configuración (CI) utilizando aprendizaje automático, dependencia de CMDB y análisis de datos de incidentes. Utilice los puntuajes 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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