IT行業該如何應對AI帶來的技術變革

我們的家庭生活越來越多地開始使用智能設備和智能應用程序，這些設備和應用都是為了及時滿足我們的需求。像Alexa和Siri這樣的服務意味著，簡單地大聲說話就能立即獲取信息或完成任務。這一趨勢反映了在專業領域，工作者開始期待工作場所的需求得到同樣的即時滿足，因此提供自助服務和自動化已成為所有IT服務台必不可少的條件。

人工智慧正在加快普及（圖片來自：itproportal）

這一演變的下一個階段就是人工智慧服務的出現，它不僅滿足我們的要求，而且通過分析我們的個人喜好來學習預測我們的需求。雖然這項技術還處於起步階段，但人工智慧已經成為大多數領域的主要關注點。知名分析師高德納(Gartner)預計，到2020年，30%的首席信息官將把投資人工智慧作為其最優先考慮的五大領域之一。隨著人工智慧驅動的解決方案變得越來越普遍，IT服務台行業也將不得不適應，以反映員工對工作場所請求的響應性、預見性支持的期望。

儘管幾十年的科幻設定了共同的期望，但我們還不能看到獨立的、自我實現的人工智慧。相反，目前的人工智慧技術都是分析複雜的信息來學習、識別模式和得出結論，當然所有這些都比人類的思維快得多。這一過程的最終結果通常是自動化和大大加快活動，這將節省我們許多小時的重複工作。

在IT服務管理(ITSM)中，人工智慧開始自動化IT技術人員執行的常規和非常規任務，給他們更多的時間來執行其他具有更大價值的活動。人工智慧在ITSM中最明顯的應用之一是通過自然語言處理和機器學習為虛擬助理提供動力。這些功能將使服務能夠與使用正常人類語言的人進行交互，觀察模式，構建數據模型，並推薦操作。儘管這項技術還在開發中，但ITSM供應商不能忽視人工智慧的進步，如果他們的解決方案想要適應和跟上新的、人工智慧驅動，就應該開始多學習，打下基礎。

建立知識管理實踐

信息是任何人工智慧應用的命脈，穩定地提供豐富、一致的數據是必不可少的。這一要求促使組織發展、收集和分享信息的方式發生了變化，越來越重視管理良好和維護良好的知識，這些知識對於解決方案來說很容易閱讀和學習。

構建和優化數據存儲是一項相當大的任務，因此IT團隊應該開始建立強大的知識管理實踐。包括來自第三方解決方案的數據以及內部系統將提供更多的洞察力，因此建立與API的外部互操作性也很重要。

自助文化建設

多年來，向用戶提供自助服務一直是ITSM的一大趨勢，解決方案包括可搜索的門戶網站和如何指導用戶直接收集知識和解決問題，可幫助自己和IT團隊節省時間。人工智慧的實現將極大地增強自助服務的提供，通過能夠更好地預測用戶需求的Web門戶和互動式的、智能的聊天機器人。事實上，企業管理協會(EnterpriseManagementAssociates，EMA)在進行一項調查發現，通過移動、自助服務和機器人改善終端用戶體驗是首要優先事項。

那些已經專註於開發自助服務渠道的企業，自然能夠更好地應對以人工智慧為中心的未來。擁有現有自助服務門戶的IT團隊可以通過在一些選擇用例中添加一個簡單的聊天機器人或虛擬代理來嘗試AI實現。使用這些測試機器人的用戶越多，他們的學習和開發就越好，所以團隊可以使用遊戲化來激勵用戶嘗試。

要充分實現人工智慧的潛力，需要對ITSM背後的互聯繫統進行大規模、迭代的更改。這可能具有挑戰性，因為ITIL(信息技術基礎設施庫)是最常見的ITSM框架，對於已建立的系統非常有效，但往往過於僵化，無法支持快速發展的環境。

相反，敏捷或精益的框架，如DevOps，是以實驗和探索為導向的，更適合引入AI。敏捷方法採用了一種更小、更頻繁的更改的迭代方法，這使得在沒有不必要的風險的情況下更容易進行實驗。

探索新的解決方案

在家裡，大多數人已經習慣於使用單一的智能設備進行任何事情，輕鬆地在網上購物，設置音樂播放列表，用幾個熟練的刷卡或口語短語聯繫朋友。因此，我們越來越期望在我們的職業生活中採取同樣的統一辦法。員工不再區分IT、人力資源和財務問題，他們希望在一個單一的系統中滿足他們所有的需求。這意味著在一個地方包含所有業務服務需求的組合服務變得越來越有價值。

還沒有組合產品的組織可以通過找到一個需要服務門戶、自動化和報告的高價值業務部門來測試這些流程，並使用現有的ITSM解決方案實現這些過程的自動化。如果該平台不夠靈活，無法滿足這些新的需求，這是一個強烈的跡象，是時候探索新的解決方案，將能夠應對統一的服務提供。

總結

雖然人工智慧在大多數領域仍處於實際應用的早期階段，但不可否認的是，這一概念最終超越了科幻幻想，進入了日常的、腳踏實地的現實。幾乎沒有哪個行業能夠忽視這一趨勢，尤其是那些以處理信息和儘可能高效地找到解決方案為中心的ITSM。那些已經開始通過更強有力的知識管理、自助服務和敏捷實踐來奠定基礎的ITSM提供商將在未來幾年中處於領先地位。

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