Neta, la piattaforma software di Engineering dedicata al settore Energy & Utilities, è protagonista di una case study pubblicata da Atlassian che racconta il percorso di evoluzione del proprio modello di Application Management Services (AMS) attraverso Jira Service Management, Confluence e l'Intelligenza Artificiale.

L'esperienza descrive come Neta abbia trasformato il proprio approccio alla gestione dei servizi applicativi, rendendo la conoscenza aziendale più accessibile, accelerando la risoluzione dei ticket e migliorando l'efficienza operativa grazie a un ecosistema integrato di Service Management e AI.

Il contesto

Neta supporta aziende del settore Energy & Utilities lungo l'intero processo Meter-to-Cash, attraverso una piattaforma modulare che copre CRM, Billing, Metering, ERP e Workforce Management.

A supporto della piattaforma opera un team di circa 700 professionisti distribuiti tra Italia, Spagna e Brasile, impegnati nell'erogazione di servizi Application Management e nel garantire continuità operativa, supporto agli utenti e governance applicativa.

In un contesto caratterizzato da una crescente complessità operativa e dall'aumento delle richieste di supporto, è emersa la necessità di evolvere il modello di gestione dei servizi, valorizzando il patrimonio informativo aziendale e sfruttando le potenzialità dell'Intelligenza Artificiale.

La sfida

Prima della trasformazione, le informazioni necessarie alla risoluzione dei ticket erano distribuite tra diversi repository e strumenti, rendendo più complessa la ricerca delle conoscenze corrette e aumentando la dipendenza dagli specialisti più esperti.

Molte richieste richiedevano l'intervento del secondo livello di supporto, con conseguente incremento delle escalation e un maggiore carico operativo sui professionisti senior.

L'obiettivo era creare un modello in cui ogni operatore, indipendentemente dall'esperienza maturata, potesse accedere rapidamente alle informazioni necessarie per gestire i ticket in modo autonomo, rapido e consistente.

La trasformazione

La trasformazione è partita dalla centralizzazione della conoscenza aziendale all'interno di Confluence, con oltre 7.000 documenti consolidati in una knowledge base condivisa.

Su questa base è stato costruito un nuovo modello di Service Management basato su Jira Service Management e potenziato da agenti AI sviluppati per supportare specifici processi operativi.

Gli agenti intelligenti analizzano automaticamente i ticket, ricercano informazioni nella documentazione esistente, identificano casi simili già risolti e suggeriscono possibili soluzioni agli operatori. Contestualmente, il sistema automatizza le attività di classificazione e assegnazione delle richieste, indirizzandole direttamente ai team competenti.

Questo approccio ha trasformato la gestione del supporto da un modello reattivo a un sistema basato sulla conoscenza, in cui persone, processi e Intelligenza Artificiale collaborano per migliorare qualità ed efficienza del servizio.

I risultati

I risultati evidenziati da Atlassian confermano il valore del percorso intrapreso:

• Riduzione del 35% delle escalation dal primo al secondo livello di supporto.
• Azzeramento dei tempi medi di assegnazione dei ticket grazie all'automazione.
• Oltre 7.000 documenti centralizzati in una knowledge base condivisa.
• Maggiore autonomia operativa degli operatori AMS.
• Accelerazione dell'onboarding delle nuove risorse.
• Migliore distribuzione dei carichi di lavoro tra i team.

Secondo i dati riportati nella case study, il 69% dei membri del team utilizza attivamente le funzionalità AI, mentre oltre la metà degli utenti dichiara risparmi di tempo compresi tra il 10% e il 30% nella gestione delle richieste.

Un modello per il futuro dell'Enterprise Service Management

L'iniziativa rappresenta un ulteriore passo nel percorso di innovazione di Neta verso un modello di Enterprise Service Management sempre più intelligente, integrato e orientato alla valorizzazione del dato e della conoscenza.

L'obiettivo è estendere progressivamente questo approccio anche ad altri processi aziendali, continuando a mettere l'Intelligenza Artificiale al servizio delle persone per migliorare qualità, velocità e coerenza dei servizi erogati.