IT-Service-Management senza liste Excel e ticket via mail

Registra incidenti, richieste di servizio, problemi e change secondo ITIL 4. I ticket ricevono automaticamente priorità, timer SLA e percorso di escalation, e l'helper IA classifica le mail in entrata e propone la categoria corretta. Gli utenti finali lavorano nel portale self-service con integrazione della knowledge base, il tuo reparto IT nel cockpit tecnico con layout multi-monitor. I report SLA per tempo di reazione e di risoluzione per ciascun livello di servizio li generi con un clic. In caso di escalation, team leader e direzione vengono avvisati automaticamente. Cinque workflow standard sono preconfigurati, ovvero onboarding, offboarding, richiesta hardware, installazione software e guasto, e si adattano alla struttura della tua organizzazione. I workflow personalizzati li costruisci nell'editor drag-and-drop, senza alcuna conoscenza di programmazione.

L'agente RMM di DARION-AI riconosce ogni endpoint Windows, macOS e Linux nella rete e crea automaticamente un profilo asset, comprensivo di specifiche hardware, programmi installati, stato delle licenze e livello di patch. Vedi a colpo d'occhio quali macchine sono criticamente obsolete e quali licenze sono sature. Il ciclo di vita dell'asset è documentato dall'acquisto fino allo smaltimento, con cronologia di manutenzione, dati di garanzia e assegnazione al collaboratore. L'inventario software riconosce le installazioni prive di licenza e le segnala al responsabile IT. Per revisori o audit NIS2 c'è l'export della CMDB in formato CSV e XML. La pianificazione del refresh hardware ti mostra automaticamente quali dispositivi andrebbero sostituiti nei prossimi 12 mesi, sulla base della scadenza di garanzia e dei dati di performance.

Automatizza gli aggiornamenti Windows, le patch macOS e i pacchetti Linux per tutti gli endpoint gestiti. Definisci finestre di manutenzione, gruppi di test e piani di rollback, e DARION-AI distribuisce la patch in sequenza: parte dai dispositivi pilota e passa a tutte le macchine solo dopo 24 ore di stabilità. In caso di CVE critiche (CVSS maggiore o uguale a 9) il patching out-of-band parte automaticamente, se vuoi con approvazione della direzione tramite notifica push. I report sulle patch mostrano per ogni asset quando sono stati installati quali aggiornamenti. È importante per l'obbligo di documentazione NIS2 e per le assicurazioni cyber. La funzione di rollback ripristina lo stato precedente in caso di errore, e tutti i passaggi finiscono nel log di audit, documentati con utente, marca temporale ed esito.

L'agente RMM esegue in modo snello su ogni endpoint, raccoglie metriche di CPU, RAM, disco e rete e segnala gli alert in tempo reale. Le soglie le definisci per classe di asset, perché i server hanno bisogno di limiti diversi rispetto ai notebook. In caso di disco pieno, carenza di memoria o crash di un servizio ricevi subito una notifica via push, mail o webhook Teams. Shell remota, trasferimento file e condivisione dello schermo li avvii direttamente dal ticket, senza dover prima aprire AnyDesk. Gli script li esegui su tutti gli endpoint di un gruppo (PowerShell, Bash), ad esempio per configurazioni di massa. I trend di performance per asset degli ultimi 90 giorni ti mostrano i colli di bottiglia hardware, così pianifichi il refresh hardware sulla base dei dati e non a sensazione.

DARION-AI mostra il tuo grado di maturità NIS2 secondo le 10 misure obbligatorie del § 30 BSIG. Per ogni misura vedi stato, responsabile, evidenza e la prossima data di revisione. L'helper IA risponde a domande come 'Quali patch mancano per il nostro report NIS2?' direttamente in chat, senza che tu debba confrontare liste Excel. L'incident reporting dopo 24 ore, 72 ore e 30 giorni è preconfigurato come workflow, e la segnalazione al BSI la avvii con un clic dal ticket. Sono inclusi i modelli di documentazione per analisi del rischio, piano BCM, valutazione dei fornitori e formazione di sensibilizzazione. Il report sul grado di maturità per la direzione mostra i trend mensili e il confronto con la media di settore.

Carica un ticket in entrata e l'helper IA (Qwen3, self-hosted nell'UE) lo classifica automaticamente per categoria, priorità e servizio interessato. Le soluzioni proposte provengono dalla tua knowledge base interna e da ticket storici simili. Il tasso di successo, dopo 100 ticket, supera tipicamente il 75 percento. L'helper IA impara dalle tue correzioni e con il tempo conosce il tuo linguaggio, i tuoi strumenti e le tue regole di escalation. I dati sensibili non lasciano l'UE, e l'isolamento multi-tenant tramite Postgres Row-Level Security è obbligatorio. Dopo ogni risoluzione di un ticket il sistema propone automaticamente un articolo di knowledge base. Così costruisci la tua knowledge base interna nel lavoro quotidiano, senza sforzo aggiuntivo.