生成式人工智能在 IT 服务管理 (ITSM) 中的作用

作者：Swapnil Sangeet

人工智能在短时间内彻底改变了许多行业，IT 服务管理 (ITSM) 也不例外。最初只是简单的自动化工具，现在已经发展成为先进的智能系统，重塑了 IT 服务的交付和管理方式。该领域的一项突出进步是生成式人工智能的使用。

虽然传统人工智能专注于识别模式和生成新数据，但生成式人工智能通过创建文本、代码甚至解决方案更进一步。事实证明，这一突破改变了 IT 服务团队的游戏规则，使他们不仅能够增强服务交付，还能提高解决问题的能力和整体运营效率。

生成式人工智能如何改变 ITSM？

生成式人工智能通过简化日常任务、改进事件管理并提供可以在问题出现之前预测和解决问题的高级分析，显著增强了 ITSM。

•  自动票证解决：生成式人工智能可以自主处理常规服务请求，例如密码重置、软件更新或排除网络故障。通过从过去的工单和解决方案中学习，它可以生成适当的响应，从而缩短解决时间并让 IT 人员腾出时间去完成更复杂的任务。

•  事件管理和根本原因分析：通过分析大量历史数据，生成式 AI 可以识别模式，帮助 IT 团队找出重复出现问题的根本原因。它还可以实现预测性事件管理，通过在问题升级之前解决问题来帮助防止服务中断。

•  主动解决问题：生成式 AI 不是在问题发生后才做出反应，而是帮助 IT 团队采取主动的方法。它可以预测潜在的系统故障，提醒团队注意异常行为，并建议采取预防措施，从而减少停机时间并提高服务质量。

•  预测分析：通过分析历史服务数据，生成式人工智能可以使用机器学习算法预测潜在问题及其影响，帮助 IT 团队在问题发生之前解决问题。

•  性能监控：人工智能系统持续监控 IT 基础设施性能，检测异常和低效率。他们可以推荐纠正措施，实现数据驱动的决策，从而提高系统性能和服务可用性。

•  趋势分析：生成式人工智能可以处理大量数据，以确定 IT 服务的长期趋势，提供有助于随着时间的推移优化服务交付的见解。

•  影响预测：当提出更改时，生成式人工智能可以模拟它们对 IT 环境的影响，标记潜在冲突并建议替代方案。它还可以实时更新文档和系统配置，减少人为错误和工作量。

•  加快变更审批：生成式 AI 可以洞悉提议的变更是关键的还是非破坏性的，从而加快审批速度并减少变更管理流程中的瓶颈。

•  数据隐私和安全：鉴于生成式人工智能依赖大量数据，维护数据隐私和安全至关重要。必须制定严格的治理协议来保护敏感信息。

•  与旧系统集成：许多组织都有可能难以与人工智能技术集成的旧系统。成功地将这些系统与人工智能对接需要仔细规划和执行。

•  训练和适应：生成式人工智能系统需要高质量的数据和定期更新才能保持有效。持续投资于训练和使人工智能模型适应不断发展的 IT 环境至关重要。

•  管理用户期望：由于人工智能驱动的系统承诺提供更快、更高效的结果，IT 部门可能面临越来越大的压力，需要快速、准确地解决与 IT 相关的问题。

•  自我修复系统：生成式 AI 正在推动 ITSM 走向自我修复系统，该系统可以在没有人工干预的情况下检测和解决常规问题。这将进一步减少停机时间并提高生产力。

•  个性化：随着系统学习用户的习惯和偏好，提供更具针对性和直观性的响应，AI 将使 IT 服务变得更加个性化。这种个性化最终将带来更高的用户满意度。