Case study · IT

Zautomatyzowaliśmy wsparcie L1
i integracje systemów

Twój zespół IT obsługiwał ręcznie wysoki wolumen zgłoszeń L1 (resety haseł, nadawanie uprawnień) i utrzymywał kruche integracje punkt-punkt oparte na eksportach CSV. Wdrożyliśmy agenta wsparcia zintegrowanego z ITSM oraz zdarzeniową wymianę danych (webhooki i kolejka, idempotencja i retry), z monitoringiem i alertingiem 24/7.

neurowise-it // automations.log
$ POST /itsm/ticket #4821 reset_password → resolved by agent 12s [SLA ok]
$ webhook crm↔erp → upsert 1 240 rec, 0 conflicts
$ alert api_latency p95 > 800ms → on-call paged
$ provision JML/joiner → RBAC applied, SSO ok
# L1 −65% · szybsza reakcja, dane płyną event-driven
Efekty w liczbach

Co dało wdrożenie

Wyniki po 3 miesiącach od uruchomienia automatyzacji.

0%
mniej ręcznych ticketów L1
0×
szybsza reakcja na zgłoszenia
0×
szybszy provisioning kont (JML/SCIM)
0/7
monitoring i alerting (SLO)
Punkt wyjścia

Wyzwanie i cele

Wyzwanie

  • Wysoki wolumen ticketów L1 (resety haseł, dostępy, FAQ) bez warstwy samoobsługi.
  • Integracje punkt-punkt utrzymywane ręcznie (eksport/import CSV), brak idempotencji i retry.
  • Brak obserwowalności: incydenty wykrywane po zgłoszeniach użytkowników, nie z metryk.
  • Ręczny provisioning/deprovisioning kont, niespójne uprawnienia (brak RBAC).

Cele

  • Deflekcja ticketów L1 agentem AI (RAG) zintegrowanym z bazą wiedzy i ITSM.
  • Zastąpić integracje punkt-punkt architekturą zdarzeniową (webhooki, kolejka, retry).
  • Wdrożyć monitoring, alerting i SLO z eskalacją on-call.
  • Zautomatyzować cykl życia konta (JML) z RBAC oraz SCIM/SSO.
Proces krok po kroku

Jak przeszliśmy to z klientem

Od audytu ticketów i integracji po samodzielnie działające IT.

1

Audyt ticketów i inwentaryzacja integracji

Skategoryzowaliśmy zgłoszenia (L1/L2/L3) i zmapowaliśmy źródła danych oraz istniejące integracje punkt-punkt.

Efekt: % L1 możliwych do deflekcji + mapa przepływów
2

Baza wiedzy + agent AI (RAG) w ITSM

Wdrożyliśmy agenta opartego o RAG, zintegrowanego z ITSM przez API (tworzenie/aktualizacja ticketów), z fallbackiem do operatora.

Efekt: 68% ticketów L1 zamykanych bez człowieka
3

Integracje zdarzeniowe (event-driven)

Zastąpiliśmy eksporty CSV webhookami i kolejką komunikatów; dodaliśmy mapowanie schematów, idempotencję i retry z backoffem.

Efekt: dane near-real-time, 0 ręcznych eksportów
4

Provisioning kont (JML, RBAC, SCIM/SSO)

Zautomatyzowaliśmy joiner-mover-leaver: nadawanie i odbieranie dostępów wg ról przez SCIM/SSO.

Efekt: provisioning konta z ~2 dni do ~15 min
5

Obserwowalność: metryki, logi, tracing

Wdrożyliśmy dashboardy oraz alerty progowe (p95 latency, error rate) z eskalacją on-call.

Efekt: MTTR −75%, incydenty wykrywane z metryk
6

Bezpieczeństwo i zgodność

Automatyczny audyt logów, cykliczne przeglądy uprawnień (least privilege) i raporty zgodności.

Efekt: pełna ścieżka audytu, kontrola dostępu
7

Rollout i optymalizacja

Wdrożenie etapami z runbookami i strojeniem reguł oraz progów alertów.

Efekt: stabilne, samodzielne i monitorowane IT
Przed i po

Twarde liczby

Porównanie kluczowych metryk sprzed wdrożenia i po nim.

MetrykaPrzedPo wdrożeniu
Tickety L1 obsługiwane ręcznie100%32%
MTTR (średni czas naprawy)~4 h~1 h
Provisioning konta (JML)~2 dni~15 min
Integracje danychręczny CSVzdarzeniowe (webhooki/API)
Wykrywanie incydentówzgłoszenia użytkownikówalerty z monitoringu (SLO)
Synchronizacja danychręczna, sporadycznaautomatyczna, ciągła
Zakres

Co konkretnie zautomatyzowaliśmy

Komponenty, które od wdrożenia działają same.

>Agent wsparcia L1 (RAG) zintegrowany z ITSM przez APIAUTO
>Integracje zdarzeniowe: webhooki, kolejka, retry + idempotencjaAUTO
>Provisioning kont JML: RBAC, SCIM, SSOAUTO
>Monitoring, alerting i SLO z eskalacją on-callAUTO
>Audyt logów i przeglądy uprawnień (least privilege)AUTO
>Rutynowe zadania administracyjne (skrypty / harmonogram)AUTO
Tempo wdrożenia

Od startu do efektów

Tydzień 1–2

Audyt

Kategoryzacja ticketów i mapa integracji.

Tydzień 3–5

Agent + event-driven

RAG w ITSM oraz webhooki i kolejka.

Tydzień 6–7

Provisioning + obserwowalność

RBAC/SCIM, dashboardy i alerty.

Po 3 mies.

Pełne wyniki

Samodzielne, monitorowane IT ze stałym MTTR.

„Zdjęliśmy z zespołu pierwszą linię wsparcia i kruche integracje CSV. Tickety L1 deflektuje agent, dane płyną zdarzeniowo, a o incydentach wiemy z metryk, nie od użytkowników.”

Head of IT, firma B2B (klient Neurowise)

Gotowy zautomatyzować swoją sprzedaż?

Umów bezpłatną, niezobowiązującą konsultację. Pokażemy konkretne miejsca, w których AI zwiększy Twoje wyniki.

Umów bezpłatną konsultację →