La trasformazione di MRI software: da ServiceNow a Jira Service Management
Come l’azienda è passata da ServiceNow a Jira Service Management e quali sono stati i vantaggi ottenuti fin dal primo giorno, supportati dai dati.
A proposito di MRI Software
I team IT e di ingegneria di MRI Software operano su scala globale, supportando sia le operazioni interne sia il dlivery continuo di innovazioni di prodotto. Tuttavia, con l'IT che tradizionalmente opera in ServiceNow e i team di ingegneria che lavorano all’interno dell’ecosistema Atlassian, si è creata una frammentazione di strumenti, processi e dati, limitando la collaborazione e la visibilità tra le diverse funzioni.
Overview dei requisiti
Passaggio dalla sostituzione degli strumenti alla trasformazione del modello operativo
Semplificare e standardizzare i processi chiave ITSM sfruttando le best practice ITIL
Stabilire una base scalabile orientata alla piattaforma
Abilitare l'automazione e l'IA
La sfida
Lavorare su più piattaforme (tra cui ServiceNow per l'IT e strumenti Atlassian per l'ingegneria) ha creato frammentazione, dati isolati e modalità di lavoro incoerenti. Questa mancanza di connettività ha limitato la collaborazione e ridotto l'efficienza operativa.
Allo stesso tempo, l'organizzazione ha faticato a ottenere valore dai propri investimenti esistenti. Alti costi di licenza, scalabilità limitata e lacune nelle capacità critiche, come il CMDB e l’intelligenza artificiale, hanno reso la piattaforma ormai inadatta allo scopo.
MRI ha riconosciuto che semplicemente migrare gli strumenti non avrebbe risolto questi problemi. Al contrario, l'organizzazione aveva bisogno di una trasformazione completa del suo modello operativo di gestione dei servizi, ponendo uguale attenzione a persone, processi e tecnologia.
La soluzione
MRI Software ha collaborato con Adaptavist per realizzare una trasformazione da ServiceNow a Jira Service Management, supportata dall'ecosistema più ampio di Atlassian.
Piuttosto che una tradizionale migrazione di tipo “lift-and-shift', il programma è stato progettato come una trasformazione a partire da zero, ripensando i flussi di lavoro, standardizzando le pratiche e integrando il cambiamento organizzativo fin dall'inizio.
L'obiettivo era creare una capacità di gestione dei servizi moderna, scalabile e abilitata dall'intelligenza artificiale, allineata alle migliori pratiche ITIL e in grado di supportare le operazioni globali e la crescita futura di MRI.
Fase 1: Onboarding e allineamento con gli stakeholder
Il progetto è iniziato con l'identificazione dei principali portatori di interesse che sarebbero stati maggiormente influenzati e in grado di sostenere la trasformazione.
La leadership esecutiva, che include CTO, VP e direttori IT, ha definito la visione strategica e i criteri di successo, garantendo un’unica direzione prima di un coinvolgimento più ampio. Questo allineamento dall’alto verso il basso ha creato una solida base per il cambiamento.
Adaptavist ha facilitato gruppi di indirizzo con i team operativi, concentrandosi sui punti critici, le aspettative e gli obiettivi desiderati. Piuttosto che limitarsi a raccogliere requisiti, le sessioni hanno riformulato il pensiero verso un modello operativo futuro, allineando gli stakeholder intorno a una visione condivisa di trasformazione.
Fase 2: discovery e design
Con un allineamento chiaro stabilito, Adaptavist ha condotto workshop strutturati di scoperta e sprint decisionali per definire i requisiti e il progetto della nuova soluzione.
Questa fase ha dato priorità a:
- Collegare i requisiti funzionali alle esigenze aziendali
- Progettare flussi di lavoro incentrati sull'utente
- Convalidare i concetti precocemente attraverso un approccio orientato all'utente e all'esperienza utente
Coinvolgendo le parti interessate in ogni fase del processo di progettazione, il software MRI ha evitato gli errori più comuni, come i rifacimenti e le aspettative disallineate. Il risultato è stato un progetto validato, incentrato sull’esperienza, che rifletteva sia le esigenze operative sia l’esperienza degli utenti.
Fase 3: Implementazione e validazione
La fase di implementazione ha seguito un approccio incentrato sul valore, fornendo funzionalità incrementali e validandole continuamente con gli stakeholder.
Una decisione strategica chiave è stata non migrare i dati legacy da ServiceNow. Invece, MRI Software ha adottato un approccio da zero, semplificando i processi ed evitando la complessità delle inefficienze storiche. I dati legacy sono rimasti accessibili per motivi di conformità, ma la nuova piattaforma è stata costruita per il futuro.
Cicli di feedback regolari e test di accettazione utente hanno garantito che la soluzione rimanesse allineata agli obiettivi di business, mentre la flessibilità ha consentito di adattarsi ai requisiti in evoluzione durante la consegna.
Fase 4: Enablement e adozione
Il successo di una trasformazione dipende dalle persone. Una fase di abilitazione dedicata ha preparato gli utenti al nuovo sistema e ai nuovi modi di lavorare.
Adaptavist ha potuto deliverare:
- Formazione basata sul ruolo e sugli strumenti, personalizzata in base alle esigenze specifiche degli utenti
- Materiali di apprendimento online e asincroni per una forza lavoro globale
- Piani di comunicazione supportati e loro attuazione
- Abilitazione alla gestione delle soluzioni per l'autonomia nella manutenzione continua
Questo approccio ha permesso un apprendimento scalabile e flessibile, garantendo al contempo elevati livelli di adozione tra team distribuiti geograficamente. Ha anche integrato nuovi modi di lavorare, non solo nuovi strumenti.
Fase 5: I benefici ottenuti, supportati dai dati
L'ultima fase si è concentrata sull'ottimizzazione continua e sulla realizzazione dei benefici. MRI ha stabilito un solido quadro di miglioramento continuo, affrontando l'efficienza dei costi ripensando il valore e gli investimenti, mentre gestiva proattivamente le sfide di adozione attraverso un coinvolgimento precoce delle parti interessate, una comunicazione strutturata e una formazione mirata degli utenti. L'approccio ha anche mitigato i rischi regolamentari e operativi grazie a requisiti funzionali e non funzionali accuratamente progettati, e ha reso possibili le capacità di intelligenza artificiale fin dal primo giorno integrando l'integrazione e l'utilizzo nel design della piattaforma centrale.
Durante la prima settimana:
50% di espansione da 400 a 600 utenti ITSM a un costo inferiore
Riduzione prevista del 50% dei costi della piattaforma nonostante l’aumento degli utenti
Punteggio di 4.9/ 5 CSAT nella prima settimana di operazione
94.7% di conformità allo SLA sui tempi di risoluzione
Oltre 7.735 avvisi hanno registrato un MTTA inferiore a 10 minuti e un MTTR di 1 ora
Servizio potenziato dall'IA
Raggruppamento di avvisi grazie all’IA
MRI Software, come azienda di sviluppo software con un'infrastruttura estremamente vasta, dispone di un ampio sistema di allarmi di monitoraggio. Oggi, utilizzano il raggruppamento degli allarmi tramite intelligenza artificiale per migliorare la visibilità sull'elevato numero di avvisi generati. Questo permette al loro team NOC (Centro Operativo di Rete) di identificare meglio gli incidenti sottostanti agli allarmi, riducendo il tempo necessario per passare dagli avvisi agli incidenti gestibili.
Agente AI di assistenza in prima linea
L'agente di servizio è stato configurato per utilizzare conoscenze IT e una configurazione ottimizzata dell'agente per:
- Chiarire la richiesta del cliente e invitarlo a fornire le informazioni corrette in base ai dati storici delle richieste già risolte
- Identificare l'umore dell'utente e adattare di conseguenza il comportamento in base al tono del cliente
- Provare a deviare la richiesta fornendo una risposta basata sulla knowledge base per consentire al cliente di auto-servirsi
- Aprire un ticket per conto del cliente come soluzione di riserva o se il feedback del cliente peggiora.
Risultati dell'agente di servizio AI nella prima settimana:
- Agenti utilizzati in media da 21 utenti al giorno
- Il 14% di 1.200 richieste di assistenza (166 conversazioni) sono state gestite finora senza intervento umano.
Questa è una fase in corso, che garantisce che la piattaforma si evolva insieme alle esigenze aziendali e continui a offrire valore nel tempo.
Impatto sul business
La trasformazione ha generato un valore immediato e misurabile. Consolidando l'uso di Jira Service Management, MRI ha ridotto i costi aumentando al contempo la capacità di gestione dei servizi.
I team ora operano su una singola piattaforma, consentendo una collaborazione senza soluzione di continuità tra IT, ingegneria e funzioni aziendali.
Fondamentalmente, l'organizzazione ha raggiunto la creazione di valore fin dal primo giorno, con miglioramenti della produttività e della soddisfazione degli utenti evidenti immediatamente dopo il go-live.
Piani futuri
Stabilizzazione della piattaforma del modello operativo nei prossimi 6 months
Aumentare la copertura dall’80% al 100% a livello aziendale
Continuare con enablement e formazione basati sui ruoli
Espandere e far evolvere la CMDB per ottenere insight basati sull’IA
Esplorare le capacità del Customer Service Management (CSM) grazie a Atlassian Service Collection
Estendere la piattaforma ad altre business essenziali
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