5 previsioni sul monitoraggio dell'esperienza digitale, 2025

Mentre ci lasciamo alle spalle le previsioni delineate per il 2024, è sempre più chiaro che l'esperienza digitale dei dipendenti è un fattore fondamentale, sia in termini di agilità dell'organizzazione che di soddisfazione della forza lavoro.

Alcuni recenti studi evidenziano la portata delle sfide di oggi: la ricerca di Gartner suggerisce che i dipendenti possono perdere fino al 20% del loro tempo a causa di strumenti inefficaci e disfunzioni digitali. Uno studio di Forrester Consulting ha rivelato che semplificare gli strumenti di collaborazione può far risparmiare fino a 100 ore di tempo produttivo per utente all'anno. Inoltre, la ricerca di IDC indica che la gestione proattiva dell'esperienza digitale può ridurre i tempi di inattività dell'IT e le chiamate all'assistenza tecnica di circa il 20%, mentre i dati di McKinsey riferiscono che i lavoratori che usano strumenti cognitivi e collaborativi, i cosiddetti "knowledge worker", trascorrono circa 9,3 ore alla settimana a ricercare e consolidare informazioni tra sistemi disconnessi.

Queste statistiche evidenziano un tema comune: l'attuale ambiente digitale, caratterizzato da strumenti dispersi, rallentamenti frequenti e modelli di supporto reattivi, sta facendo perdere tempo prezioso e sta compromettendo i risultati aziendali. Entro il 2025, prevediamo un cambiamento radicale. Le organizzazioni faranno sempre più affidamento su soluzioni AI per identificare e prevenire i problemi prestazionali, integreranno assistenti intelligenti nei flussi di lavoro quotidiani e trasformeranno l'assistenza tecnica in una risorsa orchestrata e automatizzata. Il risultato sarà una nuova era di esperienze digitali in cui i dipendenti trascorreranno meno tempo a risolvere i problemi e più tempo a innovare, collaborare e favorire la crescita strategica.

1‭ᵃ previsione: gli assistenti digitali basati sull'AI diventeranno strumenti endpoint standard

Nel 2025, la forza lavoro moderna non dovrà basarsi solo sulle pagine delle FAQ o sugli articoli informativi di base. Interagirà invece con assistenti digitali intelligenti che risiederanno direttamente nel loro flusso di lavoro, su dispositivi, applicazioni e reti, integrandosi perfettamente con le architetture zero trust. Questi assistenti forniranno:

• Risoluzione contestuale dei problemi: quando un dipendente riscontra prestazioni lente con un'applicazione, l'assistente AI identificherà immediatamente se il problema è dovuto allo stato del dispositivo, alla latenza della rete o a un bug noto nel software, quindi guiderà l'utente attraverso una correzione automatica o avvierà uno script di correzione, il tutto garantendo la conformità con le policy zero trust.
• Guida proattiva: prima che l'utente subisca un rallentamento, interverranno algoritmi di AI sintonizzati con la telemetria del dispositivo e i pattern storici di utilizzo. L'assistente potrebbe chiedere preventivamente a un utente di riavviare un particolare processo in background o di aggiornare un driver appena possibile, contribuendo al contempo a preservare rigidi protocolli di sicurezza.

Risultato: i dipendenti trascorreranno meno tempo a svolgere lavori di routine digitali e avranno più tempo a disposizione per concentrarsi sulle attività strategiche. Questo porterà a una maggiore soddisfazione, a un completamento più rapido dei progetti e a un impatto misurabile sui principali risultati aziendali, il tutto mantenendo un elevato livello di sicurezza.

2‭ᵃ previsione: l'assistenza tecnica si evolverà in una piattaforma di orchestrazione automatizzata

Le tradizionali code per i ticket e i modelli di supporto a più livelli hanno moltissime possibilità per essere reinventati. Nel 2025, l'assistenza tecnica si trasformerà in una piattaforma di orchestrazione dinamica che instraderà automaticamente i problemi, impiegherà il machine learning per l'analisi delle cause radice e userà bot per eseguire script di correzione collaudati su larga scala, il tutto nel rispetto dei principi dello zero trust. Questo modello offre:

• Triage e routing automatizzati: anziché categorizzare e instradare manualmente i ticket, le piattaforme di assistenza tecnica acquisiranno dati di AI per individuare istantaneamente i problemi, identificare i gruppi di utenti interessati e inviare la procedura di risoluzione corretta, risolvendo così molti problemi prima che sia necessario l'intervento umano.
• Script e bot autoriparanti: i bot basati sull'AI gestiranno una libreria di correzioni automatiche per i problemi noti. Quando attivati, questi script funzioneranno silenziosamente dietro le quinte, consentendo agli utenti di continuare a lavorare senza interruzioni.
• Assegnazione predittiva delle risorse IT: analizzando i trend dell'assistenza tecnica, che vanno dai problemi prestazionali delle applicazioni a quelli di configurazione degli endpoint, gli algoritmi di AI prevedranno i futuri picchi nel carico di lavoro dell'assistenza. Questo porterà a una gestione più strategica del personale e dei fornitori, garantendo agli utenti una risoluzione più rapida anche nei periodi di massimo carico.

Risultato: l'assistenza tecnica sposterà l'attenzione dalle attività reattive di rottura-riparazione alla progettazione e all'ottimizzazione dell'assistenza strategica. Il personale IT impiegherà meno tempo a lavorare sugli incidenti ripetitivi e avrà a disposizione più tempo da dedicare a migliorare l'ecosistema digitale nel suo complesso, con una conseguente riduzione dei periodi di inattività e un miglioramento delle esperienze utente, il tutto all'interno di un framework zero trust sicuro.

3‭ᵃ previsione: i KPI saranno ridefiniti sulla base di approfondimenti basati sull'AI

Attualmente, la misurazione dell'esperienza digitale si concentra su parametri come il tempo medio di risoluzione (MTTR), il numero di ticket chiusi e il tempo medio di risposta. Nel 2025, le organizzazioni daranno priorità a indicatori chiave di prestazione (KPI) più olistici e in grado di catturare la vera dimensione dell'esperienza, soprattutto negli ambienti zero trust:

• Punteggi sulla qualità dell'esperienza: le metriche generate dall'AI che combinano latenza, disponibilità, feedback degli utenti e impatto aziendale sostituiranno i tradizionali numeri isolati sulle prestazioni, offrendo una visione completa dell'esperienza digitale.
• Percentuale di correzioni proattive: un KPI centrale misurerà la percentuale dei problemi prevenuti; ad esempio, la "percentuale di problemi risolti prima dell'impatto sull'utente" diventerà una delle metriche principali, in modo che le policy zero trust non siano solo applicate, ma anche ottimizzate per l'esperienza utente.
• Tempo restituito agli utenti: invece di monitorare solo la rapidità con cui l'IT chiude i ticket, le organizzazioni misureranno quanto tempo produttivo i dipendenti recupereranno come risultato diretto degli interventi proattivi sull'esperienza digitale basati sull'AI.

Risultato: spostando i KPI su misurazioni incentrate sui risultati, i responsabili dell'IT e gli stakeholder aziendali otterranno un quadro più chiaro del ROI relativo all'esperienza digitale. Saranno in grado quindi di correlare i miglioramenti con il fatturato, il coinvolgimento dei dipendenti e le iniziative strategiche, il tutto nel contesto sicuro dello zero trust.

4‭ᵃ previsione: gli strumenti di monitoraggio dell'esperienza basati sull'AI si integreranno con l'intero ecosistema

Le aziende non operano più in modo isolato. Nel 2025, svaniranno i confini tra monitoraggio della rete, gestione degli endpoint, prestazioni delle piattaforme SaaS, applicazione della sicurezza e assistenza tecnica. Uno dei principali elementi di differenziazione sarà la capacità degli strumenti di monitoraggio dell'esperienza basati sull'AI di integrarsi tra questi diversi ambiti, offrendo:

• Visibilità unificata: un unico pannello di controllo fornirà ai team IT e ai responsabili delle unità aziendali informazioni olistiche, da dati sulle prestazioni del Wi-Fi alla WAN fino allo stato delle app SaaS, alimentando motori di AI che ottimizzeranno il rilevamento delle cause radice e l'analisi delle tendenze.
• Orchestrazione tra diversi ambiti: quando si verificherà un rallentamento legato a un conflitto nelle policy di sicurezza o a un errore di configurazione nella gestione delle identità e degli accessi, la piattaforma di servizi basata sull'AI avviserà automaticamente i sistemi interessati o applicherà le corrette modifiche alle policy, garantendo l'equilibrio tra sicurezza ed esperienza utente.
• Cicli di miglioramento continuo: ogni problema che si presenterà avrà un impatto sulla conoscenza che l'AI avrà dei flussi di lavoro degli utenti e delle interazioni con gli strumenti e, con il passare del tempo, l'intero ecosistema digitale sarà in grado di ottimizzarsi automaticamente.

Risultato: le aziende passeranno dalla risoluzione reattiva di problemi isolati a un modello unificato basato sull'intelligence, per assicurarsi che i dipendenti dispongano degli strumenti, delle reti e degli ambienti migliori possibili per svolgere il proprio lavoro, il tutto nel rispetto dei principi dello zero trust.

5‭ᵃ previsione: la rete diventerà la struttura per l'AI e il calcolo distribuito

Nel corso del 2025, la rete sarà un elemento fondamentale per i workload AI e i servizi cloud distribuiti. L'adozione rapida dell'AI, in particolare con l'uso di GPU distribuite, graverà notevolmente sull'infrastruttura di rete sottostante, rendendo le prestazioni un fattore determinante per l'efficienza delle applicazioni e l'esperienza utente.

Per i servizi cloud, Internet continua a essere la principale causa del peggioramento delle prestazioni, spesso dovuto a congestione, incremento di latenza e colli di bottiglia imprevedibili. I protocolli di routing tradizionali, pur essendo efficaci nel garantire la connettività, sono limitati nella loro capacità di ottimizzare la latenza e la produttività, e spesso trascurano quei segnali che rivelano informazioni sulla performance in tempo reale.

Il futuro delle reti intelligenti

Per mitigare queste sfide ed evitare problemi prestazionali, è essenziale implementare nuove metodologie basate su approcci che includano capacità di autoriparazione e reindirizzamento dinamico del traffico. Ed è qui che le piattaforme come quella di Zscaler possono ridefinire l'esperienza digitale. La nostra vasta rete di punti di presenza (PoP) situati vicino agli utenti, combinata con una dorsale altamente interconnessa e relazioni di peering solide in data center ben collegati, consente una gestione intelligente del traffico. A differenza dei tradizionali provider di dorsali di rete, l'architettura pensata per il cloud di Zscaler garantisce:

1. Rilevamento della latenza in tempo reale: identifica e affronta in modo proattivo i problemi prestazionali di rete prima che influiscano sugli utenti.
2. Allerte intelligenti sul traffico: le allerte sono basate sui percorsi ottimali che danno la priorità alla latenza minima e al throughput massimo, anziché garantire semplicemente la connettività.
3. Infrastruttura distribuita: la rete di PoP globale fornisce molteplici percorsi ottimizzati, consentendo di ridurre la dipendenza da un singolo fornitore o da una singola connessione.

Risultato: per le aziende che si affidano all'AI distribuita o ad applicazioni sensibili alla latenza, questa struttura di rete intelligente può offrire:

• Prestazioni costantemente elevate: prestazioni ottimali anche in caso di congestione di Internet o problemi con l'ISP.
• Tempi ridotti di training dell'AI: utilizzo efficiente delle GPU e training accelerato dei modelli distribuiti.
• Esperienza utente più fluida: un'esperienza fluida e affidabile per dipendenti e clienti, indipendentemente dalla loro posizione.

Conclusione

Con l'avanzare del 2025, il futuro del monitoraggio e del supporto dell'esperienza digitale risiederà in un'implementazione basata sull'AI, in particolare negli ambienti zero trust. Incontrando gli utenti ovunque si trovino e integrando soluzioni intelligenti nei flussi di lavoro quotidiani, le organizzazioni ridurranno drasticamente l'attrito digitale e forniranno ai propri team strumenti migliori, soluzioni tempestive e una guida proattiva.

Il risultato finale sarà un ecosistema in grado di auto-ripararsi e di ottimizzarsi costantemente, che considererà l'intero ciclo di vita dell'esperienza utente come una risorsa strategica. Con l'AI al centro, che trasforma l'assistenza tecnica in hub di orchestrazione e gli assistenti digitali in colleghi quotidiani, le organizzazioni potranno raggiungere nuovi livelli di produttività, soddisfazione e innovazione, mantenendo al contempo i più elevati standard di sicurezza negli ambienti zero trust.

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