Vi è mai capitato di presentare un report mensile impeccabile, con tempi di risposta e risoluzione perfettamente allineati ai target, eppure percepire un clima di tensione, se non di aperta ostilità, da parte degli utenti aziendali? È la frustrazione silenziosa di molti IT Manager: la dashboard segna “verde”, ma i colleghi sono pieni di lamentele, e il team di supporto naviga a vista, schiacciato tra la burocrazia dei ticket e la richiesta di empatia umana.
Il problema non è una misurazione sbagliata. Il problema è misurare l’output tecnico, ignorando quasi totalmente l’outcome, ovvero il risultato percepito.
Se nel panorama dell’IT Service Management acronimi consolidati come SLA (Service Level Agreement) e OLA (Operational Level Agreement) rappresentano le fondamenta contrattuali e operative ormai note a tutti, il concetto di XLA (Experience Level Agreement) è ancora un territorio inesplorato per molti. Spesso meno diffuso e talvolta fraintes.
In questo articolo non ci limiteremo a definire cos’è un XLA. Andremo oltre la teoria per capire come questo approccio possa trasformare un Service Desk reattivo in un asset strategico, riducendo il rumore di fondo e permettendo al team di concentrarsi su ciò che conta, senza stravolgere i processi che funzionano già.
Cosa sono gli XLA
Per anni, l’ITSM è stato dominato da una logica binaria: rotto/aggiustato, aperto/chiuso, in tempo/in ritardo.
Questa mentalità ha generato il “Paradosso della Conformità”.
Immagina questo scenario: il server di posta aziendale ha un uptime del 99,9% (SLA rispettato), ma a causa di una latenza di rete intermittente, gli allegati impiegano tre minuti per essere scaricati. Per la vostra dashboard di monitoraggio, sta andando tutto bene, il servizio è attivo.
Per il commerciale che deve inviare offerte urgenti, il servizio è, di fatto, inutilizzabile.
Qui risiede il limite strutturale degli SLA e degli OLA: misurano l’Output (la prestazione tecnica o procedurale). Mentre gli XLA, invece, misurano l’Outcome (il risultato di business e l’impatto sul lavoro dell’utente).
- SLA (Service Level Agreement): “Il tecnico ha risposto al ticket in 10 minuti e lo ha chiuso in 30.”
- XLA (Experience Level Agreement): “La soluzione fornita in 30 minuti è stata risolutiva, o l’utente ha dovuto riaprire il ticket il giorno dopo perché il problema si è ripresentato?”
Il rischio di affidarsi solo agli SLA è creare un Service Desk ottimizzato per soddisfare le metriche, non per supportare le persone.
Adottare gli XLA non significa eliminare gli SLA, che restano essenziali per il controllo contrattuale. Significa aggiungere uno strato di intelligenza che contestualizza quei numeri: la velocità è inutile se la direzione è sbagliata.
L’Intelligenza Ibrida come motore degli XLA
Spesso si legge che l’Intelligenza Artificiale “rivoluzionerà l’esperienza utente” semplicemente e automatizzando le risposte. In Deepser abbiamo una visione diversa.
L’automazione cieca, se non governata, rischia di peggiorare. Non c’è nulla di più frustrante per un utente in difficoltà che ricevere una risposta generica immediata ma senza contesto.
La nostra strategia si basa sul concetto di Intelligenza Ibrida. L’AI non deve sostituire l’agente del Service Desk, ma deve agire come un filtro intelligente che rimuove il rumore di fondo, permettendo alle persone di occuparsi delle relazioni con empatia.
In questo modo, l’AI diventa uno strumento pragmatico per elevare l’Experience Level Agreement:
1. L’AI come “Termometro Silenzioso” (Analisi del Sentiment)
Il metodo classico per misurare la soddisfazione degli utenti è inviare sondaggi di soddisfazione (CSAT) dopo ogni ticket.
Tuttavia, molto spesso gli utenti smettono di rispondere o cliccano a caso per chiudere la finestra.
L’Intelligenza artificiale invece può analizzare il tono delle comunicazioni all’interno del ticket, mentre questo è ancora in lavorazione.
Così da distinguere tra un “Grazie” di cortesia e un “Grazie, finalmente!” di soddisfazione.
2. Classificazione Intelligente per eliminare i tempi morti
Spesso l’esperienza utente crolla non per incompetenza tecnica, ma per burocrazia: il ticket viene rimpallato tra tre gruppi diversi prima di trovare l’assegnatario giusto.
Utilizzare algoritmi per classificare e instradare immediatamente la richiesta al team corretto (es. distinguere un problema applicativo SAP da un problema infrastrutturale) riduce drasticamente l’attrito.
In questo caso, l’AI non “risolve” il ticket, ma ottimizza il flusso, permettendo all’agente di intervenire subito.
3. Un XLA perfetto è un ticket mai aperto
Il massimo livello di esperienza si raggiunge quando l’utente non si accorge nemmeno dell’esistenza di un problema.
Operativamente, questo scenario si concretizza attraverso l’integrazione tra la piattaforma ITSM e gli strumenti di monitoraggio (RMM).
Immagina un workflow che, analizzando i trend di utilizzo, rilevi una saturazione imminente dello spazio disco o un picco anomalo nell’utilizzo della memoria: il sistema genera autonomamente un ticket di manutenzione preventiva, assegnandolo al team competente.
L’intervento tecnico avviene dietro le quinte, eliminando il disservizio prima ancora che si manifesti all’utente finale.
È il paradosso del ‘servizio invisibile’: l’utente non aprirà mai un ticket di ringraziamento per un guasto che non è avvenuto. Tuttavia, il valore di questo silenzio si riflette nella metrica XLA più critica: la continuità operativa. Non stiamo più misurando solo la velocità di riparazione, ma la capacità di proteggere il tempo di lavoro delle persone.
Conclusione
La formula vincente, dunque, non è la sostituzione ma la cooperazione. Deleghiamo agli algoritmi l’analisi dei pattern ripetitivi e la gestione dei dati strutturati, restituendo agli analisti il tempo necessario per gestire le eccezioni complesse e la relazione umana. È questo cambio di passo che permette all’IT di evolvere da centro di costo a vero abilitatore di business.
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