拥抱生成式人工智能：ITSM 的未来

IT 服务管理 (ITSM) 对于支持业务运营并确保在这个快速发展的数字环境中技术基础设施的无缝集成至关重要。

通过利用先进的人工智能功能，组织可以简化其 ITSM 流程、提高效率并提供卓越的 IT 服务。

因此，探索生成式人工智能技术在 ITSM 中的变革力量势在必行。

它涵盖广泛的活动，包括事件管理、问题管理、变更管理、资产管理和服务水平管理。

让我们首先深入探讨 ITSM 的概念及其对企业的意义，并重点介绍可以从生成式 AI 技术中受益的关键流程。

ITSM 对企业至关重要

ITSM 的主要目标是使 IT 服务与业务需求和目标保持一致，确保最佳服务交付并提高客户满意度。 这还可能包括内部使用 IT 支持时的员工体验。

在当今技术驱动的世界中，企业严重依赖 IT 基础设施来支持其运营。 IT 服务中的任何中断或效率低下都会严重影响员工生产力、客户体验和整体业务绩效。

ITSM 提供了一个结构化框架来管理和优化 IT 服务，使组织能够主动识别和解决问题、最大限度地减少停机时间并确保 IT 运营顺利进行。 这可以包括从网站性能到电子邮件服务的任何内容。

通过采用有效的 ITSM 实践，企业可以提高运营效率、降低成本并减轻与 IT 服务交付相关的风险。

重要 ITSM 流程示例

在 ITSM 中，有几个流程对于确保 IT 服务乃至企业的顺利运行至关重要。 让我们探讨一下组织经常遇到的几个关键流程。

云服务管理

随着云计算的广泛采用，有效管理云服务已成为ITSM的一个重要方面。

此过程涉及配置、监控和优化云资源，确保基于云的应用程序和基础设施的可用性、可扩展性和安全性。

企业备份与恢复

数据丢失可能会损害企业，因此备份和恢复成为至关重要的 ITSM 流程。

它涉及创建关键数据的定期备份并实施强大的恢复机制，以最大限度地减少数据丢失并在发生系统故障或灾难时促进业务连续性。

网络安全管理

在网络威胁复杂的时代，网络安全管理至关重要。

该过程包括防火墙管理、入侵检测、漏洞评估和安全事件响应，以保护网络基础设施和敏感数据。

电子邮件服务管理

电子邮件通信是业务运营不可或缺的一部分，因此需要对电子邮件服务进行有效管理。

ITSM 实践可确保可靠的电子邮件传送、垃圾邮件过滤、邮箱管理和用户支持，以维持组织内顺畅的沟通渠道。

远程支持和事件管理

随着远程工作的日益普及，ITSM 在为用户提供远程支持和有效管理事件方面至关重要。

此过程涉及及时解决技术问题、用户帮助和事件跟踪，以最大程度地减少中断并迅速恢复正常运行。

上述服务是企业顺利运作所必需的。 有多种框架、SOP 和指南可以实现最佳 ITSM 实践。

然而，不存在完美的ITSM架构。

传统的 ITSM 在很大程度上依赖于人的因素来正常运作，但仍然存在多个差距。 生成式人工智能有望改变这一现状。

传统ITSM及其挑战

要了解人工智能在 ITSM 中的作用，我们首先需要了解为什么我们要考虑使用它。

传统的 ITSM 实践长期以来一直是组织内管理 IT 服务的支柱。 这些实践通常涉及结构化的服务交付和管理方法，其中服务提供商手动处理各种流程。

然而，它们充满了挑战和差距，需要人工智能等创新技术飞跃来解决它们。

让我们看看与传统 ITSM 相关的一些常见挑战以及它们如何影响业务。

沟通差距

传统 ITSM 的主要挑战之一是服务交付链中涉及的不同利益相关者之间存在沟通差距。 这可能会导致期望不一致、问题解决延迟，并最终导致用户不满意。

有效的沟通和协作对于无缝 IT 服务交付至关重要。

考虑用户向服务台报告问题的场景。 在传统的 ITSM 设置中，用户、服务台和技术支持团队之间的通信流程可能涉及多次切换，从而导致延迟和对问题的潜在误解。 例如，为新员工创建登录凭据可能需要几天时间。

服务的生存时间 (TTL) 更长

传统的 ITSM 流程通常具有较长的服务配置、变更管理和事件解决生存时间 (TTL)。

这可能会导致停机时间延长，影响业务运营和用户生产力。 过长的 TTL 还会阻碍组织快速适应不断变化的业务需求和新兴技术的能力。

例如，一家计划向其员工推出新软件应用程序的公司可能会在通过传统 ITSM 流程配置必要的基础设施和配置所需的软件许可证时面临延迟。 这可能会导致员工沮丧并延迟采用新应用程序。

手动或重复性任务以及人为错误

传统的 ITSM 实践严重依赖手动执行任务，这可能非常耗时且容易出错。 重复性任务期间的人为错误可能会导致服务中断、数据泄露或其他运营效率低下。

组织必须最大限度地减少手动干预并自动执行重复任务，以提高准确性和效率。

例如，在传统的 ITSM 设置中，新员工入职通常涉及多个手动步骤，例如配置用户帐户、分配访问权限和配置设备。 此手动流程中的任何错误或延迟都可能影响员工的工作效率和整体入职体验。

缺乏资源

许多组织都在资源有限的情况下苦苦挣扎，包括熟练的 IT 人员和预算限制。 这对有效管理 ITSM 流程和确保最佳服务交付提出了重大挑战。

资源缺乏可能会导致事件解决延迟、支持不足以及难以维持服务水平。

例如，中小型组织可能面临资源限制，从而难以处理不断增加的 IT 服务请求量。 如果没有足够的资源，组织可能会难以满足服务级别协议并为用户提供及时支持。

缺乏实时事件管理

传统的 ITSM 依赖于手动事件管理流程，这可能缺乏对事件及其对业务影响的实时可见性。 这可能会导致事件检测延迟、解决时间更长以及停机时间增加。

实时事件管理对于主动识别问题和快速解决至关重要。

例如，想象一个电子商务网站面临流量突然激增。 在传统的 ITSM 设置中，事件管理流程可能无法提供对网站性能和潜在瓶颈的实时洞察。 因此，组织可能会遇到性能问题，从而导致负面的客户体验和收入损失。

企业IT知识管理

知识管理在有效的 ITSM 中发挥着关键作用。 然而，传统方法常常难以在组织内捕获、组织和传播知识。

这可能会阻碍知识共享，导致重复工作，并难以利用过去的经验来有效解决问题。

例如，在传统的 ITSM 设置中，解决复杂问题可能需要跨多个平台搜索相关信息或依赖个人专业知识。

这种分散的知识管理方法可能会导致未来解决类似问题的延迟和效率低下。

克服与传统 ITSM 相关的挑战需要组织采用现代方法和技术。 基于生成式人工智能的技术可以彻底改变 ITSM 并正面应对这些挑战。

与专注于特定任务或领域的传统人工智能系统不同，生成式人工智能可以产生原创内容并生成新颖的输出。

您可能已经知道，生成式人工智能的一个突出例子是 OpenAI 开发的 ChatGPT。 ChatGPT 可以进行类似人类的对话，并根据上下文和提示生成文本。

通过了解生成式人工智能的功能和应用，企业可以利用该技术实现流程自动化、增强客户体验并释放新机遇，从而获得竞争优势。

例如，生成式人工智能可以根据从数据中学习到的模式提供有价值的见解和建议，从而减轻决策负担。

另一个优点是它能够促进闪电般快速的工作流程。 通过自动内容生成，企业可以快速创建批量文本、图像或其他数据。 这对于营销活动、内容制作，甚至用于训练机器学习模型的数据增强特别有益。

生成式人工智能技术每天都在以惊人的速度发展，有潜力通过增强人类能力和简化流程来改变各个行业。

现在让我们探讨 ITSM 中的人工智能以及它如何解决一些挑战。

ITSM 中的生成式 AI 可以应对挑战

生成式人工智能技术为传统 ITSM 实践所面临的挑战提供了变革性的解决方案。

通过采用它，组织可以克服沟通差距，减少服务的 TTL，自动化手动任务，优化资源利用率，实现实时事件管理，并建立集中的知识管理。

实时通讯、高可用性

生成式人工智能技术使参与 IT 服务交付的利益相关者之间能够进行实时沟通和协作。

由生成式人工智能支持的聊天机器人可以为用户提供即时响应和支持，减少沟通差距并确保帮助的高可用性。

这些人工智能驱动的聊天机器人可以理解用户的查询，提供相关信息，甚至提供问题解决的分步指导。

例如，与生成式人工智能集成的面向客户的聊天机器人可以进行实时对话，解决用户查询，提供服务请求的状态更新，并协助解决常见的 IT 问题。

这消除了用户等待人工干预的需要，并使他们能够立即获得支持。

停机时尽可能短的 TTL

生成式 AI 技术使组织能够在停机或服务中断期间最大限度地减少服务的 TTL。

该技术可以通过自动化事件响应和解决流程来快速识别和修复问题，从而减少对业务运营和用户体验的影响。 这会缩短 TTL 并加快服务恢复速度。

例如，如果发生严重的系统故障，生成式人工智能技术可以自动检测问题，分析其根本原因，并启动适当的补救措施。 这种自动事件响应最大限度地减少了 TTL 并确保及时恢复服务。

自动执行手动和重复性任务

生成式人工智能技术擅长自动执行 ITSM 流程中涉及的手动和重复性任务。 通过根据历史数据训练人工智能模型并建立最佳实践，组织可以利用生成式人工智能来自动执行日常任务，例如密码重置、软件安装和用户入门。

这减少了对人为干预的依赖，消除了错误，并使 IT 人员能够专注于更复杂的战略计划。

例如，组织可以通过人工智能驱动的生成自动化来简化用户入职流程。

人工智能系统可以自动配置用户帐户、分配访问权限并配置必要的软件，确保新员工获得无缝的入职体验。

与资源无关的解决方案

生成式 AI 技术为 ITSM 挑战提供了与资源无关的解决方案。 它可以同时处理多个任务，而不受人力或可用性等因素的限制。

这种可扩展性和灵活性使组织能够优化资源利用率、有效管理工作负载峰值并提供一致的服务质量。

例如，在服务需求较高的时期，生成式人工智能可以同时处理多个用户查询，确保及时响应并减少等待时间。 这种与资源无关的功能允许组织在不增加额外人力资源的情况下扩展其服务交付。

实时事件管理

生成式人工智能技术通过提供实时洞察和智能决策能力来增强事件管理。

生成式人工智能工具可以通过持续监控系统性能来主动检测异常、预测潜在问题并触发自动化事件管理工作流程。 这使组织能够实时识别和解决事件，最大限度地减少其对业务运营的影响。

例如，通过生成式人工智能，组织可以实施智能事件管理系统，实时监控网络性能、服务器运行状况和应用程序稳定性。

任何偏差或异常都可以触发自动通知和主动补救措施，确保将服务中断降至最低。

集中的企业 IT 知识和高可访问性

生成式人工智能实现了企业 IT 知识的集中化和可访问性。

通过捕获和组织来自各种来源的信息，生成式人工智能可以创建可供 IT 人员和最终用户访问的综合知识库。 这有助于高效解决问题、加速决策并提升自助服务能力。

例如，借助生成式人工智能驱动的知识管理系统，组织可以提供一个集中式平台，用户可以通过与聊天机器人对话来访问庞大的故障排除指南、常见问题解答和最佳实践存储库。

这使用户能够独立寻找解决方案，减轻 IT 支持团队的负担并提高用户满意度。

生成式人工智能和 ITSM：充满希望的未来

生成式人工智能通过解决传统方法面临的挑战，为 ITSM 领域带来了重大进步。

通过利用实时通信、自动化、优化的资源利用率和集中式知识管理，组织可以增强服务交付、改善用户体验并提高运营效率。

除了 ITSM 之外，生成式人工智能还对人力资源和知识管理等其他业务领域产生影响。 它可以帮助实现人力资源流程自动化、增强员工体验并促进整个组织的知识共享和协作。

生成式人工智能可以通过捕获、组织和使信息易于访问来彻底改变知识管理。

生成式人工智能在商业领域的未来潜力是巨大的。

随着这项技术的进步，我们可以期待自然语言理解、图像生成和决策能力的进一步提高。 组织必须拥抱生成式人工智能并探索其在各个领域的潜在应用。

了解如何使用 AIOps 工具应对挑战并改进 IT 运营。