对注入生成式人工智能的 ITSM 的需求

在 2023 年 人工智能炒作周期中，生成式 AI 达到过高预期的顶峰后，三分之二的企业已经将生成式 AI 集成到他们的流程中。你问为什么要追求这种追求？在预定义算法的驱动下，IT 服务交付和管理中的现有 AI 应用程序仅限于提供 预测或分类。另一方面，生成式人工智能可以通过动态创建内容（无论是文本、图像还是视频）来提供上下文对话体验，从而促进无可挑剔的服务 经验。那么，让我们探讨一下企业如何在 ITSM 中利用这些功能。

利用 LLM 解决 L1 事件

目前大多数 IT 服务台团队部署的聊天机器人功能有限，大多无法完全理解用户问题，更不用说帮助解决这些问题了。但随着生成式 LLM 等人工智能技术、IT 服务台团队可能很快就能将他们的技术人员完全从处理 L1 事件中解放出来，同时也不会影响响应的质量和相关性，并且 决议。随着多模态LLM的出现，此类虚拟代理将能够通过屏幕截图和屏幕录制来收集详细信息，从而更好地诊断用户问题。最新进展 检索增强生成 （RAG） 等技术还可以使这些虚拟代理能够通过引用特定于该组织的信息和知识以及 LLM 的大量训练数据来提供准确且相关的解决方案。

通过智能上报和通信重新定义 SLA

生成式人工智能不仅仅是解决基本的 L1 事件，还有助于处理复杂的场景——无论是影响关键业务资源的高优先级事件，还是确保按时入职 多个用户。生成式 AI 无需等待 SLA 变红，而是可以分析历史记录 趋势、业务重要性和用户情绪。然后，它可以智能地将可能违反 SLA 的工单提前上报给专家，确保及时解决。此外，在此过程中，生成式人工智能可以生成按需通信，让利益相关者了解上下文更新，而不仅仅是样板 整个工单旅程中的通知。

在处理工单时丰富用户体验

IT 服务台团队必须提供卓越的用户体验，同时提高员工的工作效率。生成式 AI 可以嵌入到各个用户接触点，以实现这两个目标。而不是刚性 以及现有虚拟代理提供的静态响应，LLM 驱动的虚拟 IT 服务台代理可以理解用户意图、情绪，并动态地对用户问题制定个性化响应，为他们提供帮助 更好更快。此外，工单表单可能会被最终用户与此类虚拟代理之间的对话所取代，以收集相关信息，就像在简短的问答中一样，而不会让用户过载 过时的形式。

此外，最终用户的事件解决可以变得更加主动，而不仅仅是等待用户报告问题提交给 IT 服务台。通过自然语言案例提取，生成式人工智能可以从内联网论坛或内部协作平台中获取用户不满，并将其更快地转化为工单 分辨率。

通过战略洞察力促进无风险变更管理

企业处理多种变化，包括服务器升级和防火墙 调整，这要求 IT 变更经理快速对变更队列进行分类并防止冲突。但是，在多个更改记录中搜索受影响的配置项 （CI）、服务或重叠的 时间表可能很乏味且容易出错。

生成式人工智能为 IT 变革经理和所有者提供战略洞察力，提供变革形势的快速摘要，而无需跳转选项卡。这些可能表明 CI 中的潜在重叠、漏洞 在推出和应急计划中，角色和职责的不当划分，变更之间的冲突等等。

此外，为了避免变更失败，IT 团队必须通过超越数字来评估变更带来的风险。除了预测和分配风险外，生成式人工智能还可以提供强调 可能遇到停机的潜在服务、可能受到影响的关键资源、业务影响，以及最终将这些风险降至最低的方法。

轻松管理端点异常和合规性

通过智能地从众多来源（包括端点、已安装的应用程序和活动日志）提取信息，生成式人工智能可以通过自动分析缓慢或应用程序等问题来帮助 IT 团队可能影响用户工作效率的崩溃。它可以帮助提供可行的建议，例如向用户建议 RAM 更新、硬件更换或软件更新。

此外，生成式人工智能可以通过有效的案例总结来简化合规管理等繁重的活动。而不是手动筛选大量采购订单、合同和许可证相关 对于不同的产品或供应商，生成式 AI 可以一目了然地总结它们，提前智能地提醒 IT 团队许可证续订等关键要求。

培养动态且相关的知识库

从手头有过时或不相关的解决方案到在 ITSM 平台之外发现相关答案，用户访问正确的解决方案来自行解决问题可能非常费力。

相反，生成式人工智能提供了一种克服这一挑战的便捷方法。当最终用户向服务台报告问题时，生成式人工智能可以从 YouTube 等公共来源扫描合适的解决方案或 DIY 方法和外部论坛。此外，随着 RAG 等进步，生成式人工智能可以将其信息建立在内部 IT 文档的基础上，从而改善上下文。有了这个，它可以通过指导最终用户来提供相关解决方案一步一步地简化知识发现。

此外，通过考虑来自外部和内部来源的解决方案，包括有机对话、工作日志、历史记录、文档、决议和协作支持中心，生成式人工智能可以用最新信息填充知识库，以缩小知识差距。

利用生成式 AI 实现服务体验现代化

从解决事件到管理资产和更新知识库，这些是生成式人工智能可以帮助 IT 团队在不久的将来重新构想服务体验的一些不同方式。是时候了企业利用生成式人工智能的转型能力，因为它有可能在未来几年成为 ITSM 中智能自动化的中流砥柱。