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IT行業該如(rú)何應對AI帶來的(de)技術變革
我們的(de)家庭生活越來越多地(dì)開始使用智能設備和(hé)智能應用程序，這些設備和(hé)應用都是為(wèi)了及時滿足我們的(de)需求。像Alexa和(hé)Siri這樣的(de)服務意味着，簡單地(dì)大聲說話就能立即獲取信息或完成任務。這一(yī)趨勢反映了在專業領域，工作者開始期待工作場所的(de)需求得到同樣的(de)即時滿足，因此提供自(zì)助服務和(hé)自(zì)動化已成為(wèi)所有IT服務台必不可(kě)少的(de)條件。
人工智能正在加快普及
這一(yī)演變的(de)下一(yī)個階段就是人工智能服務的(de)出現，它不僅滿足我們的(de)要求，而且通過分析我們的(de)個人喜好來學(xué)習預測我們的(de)需求。雖然這項技術還處于起步階段，但人工智能已經成為(wèi)大多數領域的(de)主要關注點。知名分析師高(gāo)德納(Gartner)預計，到2020年(nián)，30%的(de)首席信息官将把投資人工智能作為(wèi)其最優先考慮的(de)五大領域之一(yī)。随着人工智能驅動的(de)解決方案變得越來越普遍，IT服務台行業也将不得不适應，以反映員工對工作場所請求的(de)響應性、預見性支持的(de)期望。
盡管幾十年(nián)的(de)科幻設定了共同的(de)期望，但我們還不能看到獨立的(de)、自(zì)我實現的(de)人工智能。相反，目前的(de)人工智能技術都是分析複雜的(de)信息來學(xué)習、識别模式和(hé)得出結論，當然所有這些都比人類的(de)思維快得多。這一(yī)過程的(de)最終結果通常是自(zì)動化和(hé)大大加快活動，這将節省我們許多小時的(de)重複工作。
在IT服務管理(lǐ)(ITSM)中，人工智能開始自(zì)動化IT技術人員執行的(de)常規和(hé)非常規任務，給他們更多的(de)時間來執行其他具有更大價值的(de)活動。人工智能在ITSM中最明顯的(de)應用之一(yī)是通過自(zì)然語言處理(lǐ)和(hé)機器學(xué)習為(wèi)虛拟助理(lǐ)提供動力。這些功能将使服務能夠與使用正常人類語言的(de)人進行交互，觀察模式，構建數據模型，并推薦操作。盡管這項技術還在開發中，但ITSM供應商不能忽視(shì)人工智能的(de)進步，如(rú)果他們的(de)解決方案想要适應和(hé)跟上新的(de)、人工智能驅動，就應該開始多學(xué)習，打下基礎。
建立知識管理(lǐ)實踐
信息是任何人工智能應用的(de)命脈，穩定地(dì)提供豐富、一(yī)緻的(de)數據是必不可(kě)少的(de)。這一(yī)要求促使組織發展、收集和(hé)分享信息的(de)方式發生了變化，越來越重視(shì)管理(lǐ)良好和(hé)維護良好的(de)知識，這些知識對于解決方案來說很容易閱讀和(hé)學(xué)習。
構建和(hé)優化數據存儲是一(yī)項相當大的(de)任務，因此IT團隊應該開始建立強大的(de)知識管理(lǐ)實踐。包括來自(zì)第三方解決方案的(de)數據以及內(nèi)部系統将提供更多的(de)洞察力，因此建立與API的(de)外部互操作性也很重要。
自(zì)助文化建設
多年(nián)來，向用戶提供自(zì)助服務一(yī)直是ITSM的(de)一(yī)大趨勢，解決方案包括可(kě)搜索的(de)門戶網站和(hé)如(rú)何指導用戶直接收集知識和(hé)解決問題，可(kě)幫助自(zì)己和(hé)IT團隊節省時間。人工智能的(de)實現将極大地(dì)增強自(zì)助服務的(de)提供，通過能夠更好地(dì)預測用戶需求的(de)Web門戶和(hé)交互式的(de)、智能的(de)聊天機器人。事實上，企業管理(lǐ)協會(EnterpriseManagementAssociates，EMA)在進行一(yī)項調查發現，通過移動、自(zì)助服務和(hé)機器人改善終端用戶體驗是首要優先事項。
那些已經專注于開發自(zì)助服務渠道(dào)的(de)企業，自(zì)然能夠更好地(dì)應對以人工智能為(wèi)中心的(de)未來。擁有現有自(zì)助服務門戶的(de)IT團隊可(kě)以通過在一(yī)些選擇用例中添加一(yī)個簡單的(de)聊天機器人或虛拟代理(lǐ)來嘗試AI實現。使用這些測試機器人的(de)用戶越多，他們的(de)學(xué)習和(hé)開發就越好，所以團隊可(kě)以使用遊戲化來激勵用戶嘗試。
要充分實現人工智能的(de)潛力，需要對ITSM背後的(de)互聯系統進行大規模、叠代的(de)更改。這可(kě)能具有挑戰性，因為(wèi)ITIL(信息技術基礎設施庫)是最常見的(de)ITSM框架，對于已建立的(de)系統非常有效，但往往過于僵化，無法支持快速發展的(de)環境。
相反，敏捷或精益的(de)框架，如(rú)DevOps，是以實驗和(hé)探索為(wèi)導向的(de)，更适合引入AI。敏捷方法采用了一(yī)種更小、更頻繁的(de)更改的(de)叠代方法，這使得在沒有不必要的(de)風險的(de)情況下更容易進行實驗。
探索新的(de)解決方案
在家裏，大多數人已經習慣于使用單一(yī)的(de)智能設備進行任何事情，輕松地(dì)在網上購物，設置音樂(yuè)播放列表，用幾個熟練的(de)刷卡或口語短(duǎn)語聯系朋(péng)友。因此，我們越來越期望在我們的(de)職業生活中采取同樣的(de)統一(yī)辦法。員工不再區分IT、人力資源和(hé)财務問題，他們希望在一(yī)個單一(yī)的(de)系統中滿足他們所有的(de)需求。這意味着在一(yī)個地(dì)方包含所有業務服務需求的(de)組合服務變得越來越有價值。
還沒有組合産品的(de)組織可(kě)以通過找到一(yī)個需要服務門戶、自(zì)動化和(hé)報告的(de)高(gāo)價值業務部門來測試這些流程，并使用現有的(de)ITSM解決方案實現這些過程的(de)自(zì)動化。如(rú)果該平台不夠靈活，無法滿足這些新的(de)需求，這是一(yī)個強烈的(de)迹象，是時候探索新的(de)解決方案，将能夠應對統一(yī)的(de)服務提供。
總結
雖然人工智能在大多數領域仍處于實際應用的(de)早期階段，但不可(kě)否認的(de)是，這一(yī)概念最終超越了科幻幻想，進入了日常的(de)、腳踏實地(dì)的(de)現實。幾乎沒有哪個行業能夠忽視(shì)這一(yī)趨勢，尤其是那些以處理(lǐ)信息和(hé)盡可(kě)能高(gāo)效地(dì)找到解決方案為(wèi)中心的(de)ITSM。那些已經開始通過更強有力的(de)知識管理(lǐ)、自(zì)助服務和(hé)敏捷實踐來奠定基礎的(de)ITSM提供商将在未來幾年(nián)中處于領先地(dì)位。
編輯:--ns868
