为了寻求更智能,更快速的服务,IT部门在部署新方法和流程以改进内部服务交付方面一直处于领先地位。在未来的一年,人工智能(AI)将开始推动服务管理方面的新突破,从而为IT部门和组织带来前所未有的效率。
通过将服务管理迁移到云端,IT团队从主要处理业务中断转向构建综合服务目录,帮助员工更快更有效地完成工作。现在,下一轮的颠覆性技术是由人工智能驱动的,这得益于云服务提供的前所未有的数据洞察力。新的人工智能功能可以提供一个分析输入数据的自解析服务台,并将其与相应的解决方案相匹配。
简单地帮助人们完成工作是服务管理的核心。随着组织使用服务管理工具让更多服务实现自动化,它们还产生更多的数据。因此,分析数据以改善服务提供正变得越来越困难。未来最大的生产力进步将是使用人工智能(AI)和机器学习(ML)等技术来利用数据提供更智能,更高效的服务的解决方案。
为了显著改善企业提供内部服务交付,人工智能将通过以下三种主要方式进行转变:
首先,人工智能将为自我解决的服务平台提供支持。由于机器学习功能可以不断跟踪用户行为并提出明智的建议,服务管理解决方案将能够提供自助选项,减少输入服务台的门票数量。员工更愿意找到可以自己解决简单问题的快速解决方案,例如设置语音信箱或重设密码。但是,如果他们不能自己快速找到答案,他们将采取措施获得外界的帮助。通过分析和比较从门票到资源池的文本,人工智能的功能可以快速而准确地将最终用户路由到正确的解决方案,以解决他们的问题,这最终赋予用户权力,并通过改进自助服务为用户带来更好的体验。
第二,人工智能将帮助服务台团队通过预测能力提供更好的服务体验。提交给服务台的大多数门票是IT部门以前处理过的问题,例如如何更新移动设备上的操作系统。使用人工智能,服务管理解决方案将能够在进入系统时分析故障单,寻找与其他故障单的共同点,并将其与以前解决或关闭的故障单进行比较,从而为IT管理员提供快速解决的明确途径。
这种预测能力还扩展到将门票与开放门票相比较,使IT部门能够看到可能对组织产生更大影响的潜在趋势。例如,如果多个员工报告登录到他们的电子邮件中的问题,人工智能系统可以将这些请求视为可能需要升级到高级IT管理人员进行处理的更大问题。
第三,人工智能有望降低成本,让IT团队更智能,更有策略地工作。在不久的将来,机器学习功能将不断跟踪用户行为并提出明智的建议,而聊天机器人和基于语音的助理将会处理初期支持。随着服务管理解决方案变得更加自主,采用人工代理的企业将节省时间,专注于更多的战略任务,提供一致的高质量服务。
由于常见的门票被组合在一起并被确定为可能的趋势,因此人工智能驱动的服务台还提供额外的效率提升,帮助IT管理员在需要升级某个问题时更快速地识别。同样,了解过去的共性和未来模式将使IT部门能够在即将错过服务级别协议时识别和创建警报。
新的服务管理人工智能的功能正在推出,企业员工和IT管理人员都将能够享受更智能,更快速的IT服务台。也许有人会谈论无人驾驶汽车和未来的无人机,但说到IT服务管理,人工智能正在改善人们的工作方式——就在这里,就在此时此刻。
好文章,需要你的鼓励
Docker公司通过增强的compose框架和新基础设施工具,将自己定位为AI智能体开发的核心编排平台。该平台在compose规范中新增"models"元素,允许开发者在同一YAML文件中定义AI智能体、大语言模型和工具。支持LangGraph、CrewAI等多个AI框架,提供Docker Offload服务访问NVIDIA L4 GPU,并与谷歌云、微软Azure建立合作。通过MCP网关提供企业级安全隔离,解决了企业AI项目从概念验证到生产部署的断层问题。
中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench,揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法,通过要求AI同时给出答案和精确定位,实现真正可追溯的视觉推理,为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。
马斯克的AI女友"Ani"引爆全球,腾讯RLVER框架突破情感理解边界:AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情,虚拟陪伴不再停留于脚本应答,而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应,让AI从解决问题转向拥抱情感。
PyVision是上海AI实验室开发的革命性视觉推理框架,让AI系统能够根据具体问题动态创造Python工具,而非依赖预设工具集。通过多轮交互机制,PyVision在多项基准测试中实现显著性能提升,其中在符号视觉任务上提升达31.1%。该框架展现了从"工具使用者"到"工具创造者"的AI能力跃迁,为通用人工智能的发展开辟了新路径。