公司急于通过实施AI策略来应对它和业务挑战。但是，在AI炒作和希望的弹幕中，他们的路线图在数十个方向上引领。我们要快速意识到，以有效且经济高效的方式使AI工作，包括机器学习和生成AI，需要准确诊断出深座位的企业问题。
尽管问题的深度可能因组织而异，但由于云迁移并发症以及不断发展的核心技术，平台和ITSM工具，企业经历了相当大的摩擦。潜水更深入，跨境挑战还包括在自动化采用，数字劳动，系统驱动的操作模型和支持AI-ai-ai-abable工具本身方面存在广泛的成熟度。所有这些通常都包裹在不理解核心过程问题的失败中，这些问题已经停滞了数字化转型和加速计划。
尽管时间和金钱进行了重大投资，但企业几乎无法衡量的成功会感到沮丧。IT服务管理的未来取决于对这种僵局的准确检查；在人类的监督和评估的指导下进行微调AI，以更好地导航流程并比我们目前更快地实现质量更高的结果。
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智能Infra服务主管，SLK软件。
当企业无法理解流程问题时，挑战会增加
当组织无法完全识别和理解其业务和技术流程问题时，他们还浪费了时间和资源，试图在正确的时间识别和实施适当的解决方案。尽管高管和管理人员通常对技术采用和过程问题对业务的影响有着牢固的认识，但他们通常缺乏对云层支出，数据管理差或效率低下的工作流程和工具的根本原因的可见性。
缺乏过程和程序性的“卫生”是导致大部分低效率和噪音的原因。这种不良的卫生可能表现为在组织中缺乏纪律来记录所有问题的门票，以捕获机票中与问题相关的细节，并捕获适当的工作说明和解决方案。这些看似小的细节可能会对企业系统的健康和更大的业务目标造成严重破坏。这是工作中“西瓜效应”的一种表现：外部一切都可能看起来绿色，但是当您切入深度时，问题就会呈红色。有意或无意间，可以将健康的评估传达给更高的管理层和公众，而ROT则深入到系统中。
还有许多组织专注于运营级别的KPI而不是业务级别的KPI，这意味着针头可能不会朝着更好的业务绩效发展。由于技术专长，领域专业知识不足和相对于能力的人员配备，组织也可能遭受损失。无证件和“部落”知识锁定在组织内部的现有企业中，有助于损害实现业务目标的孤立的IT方法和解决方案。有时，部落知识也可能锁定在古老的方法和技术中，这进一步阻碍了现代化。
可能拖延企业的其他因素包括混合或工作家庭模型的效率低下，遵守依从性和监管标准的持续收紧，以及整个组织在长期增长和现代化策略方面缺乏团结和清晰度。
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AI：提取智力并解决优化服务的问题
生成的AI，机器学习，自然语言处理（NLP）和其他形式的AI可以在揭示，简化和解决这些疼痛点方面有很大帮助。AI可以帮助提取情报，这些情报可用于消除流程问题，技术采用，满足业务级别的KPI以及提高团队生产力的挑战。
具体而言，使用ITSM，生成的AI可以通过实时解决历史环境和问题来取得积极的结果。它可以帮助人类识别趋势和模式，建立见解，确定更好的过程步骤，甚至在基础架构需求和客户需求方面产生事件和事件的摘要。AI可以快速总结在事件中的分类，并在需要时直接从邮件链中获取输入来实现总体决议。然后，人类可以审查那些AI生成的摘要，并采取纠正措施，以节省组织的时间和金钱。这些跨票和系统问题的全面见解可以清楚组织面临的性质，影响和数量。这些数据有助于优先考虑自动化和解决方案。
重要的是，跨科技团队和技术堆栈之间的AI夏令式分类笔记和分辨率笔记提供了对跨团队活动流动的更全面的看法，这有助于提供ITSM环境的端到端图片，并可以揭示任何流程的效率低下。同样有用的是Ai＆rsquo具有生成简洁的管理报告的能力，同时可以更彻底，更全面的文档以供将来参考。
更好的配置，主动预测和技能差距降低
此外，可以使用网站可靠性工程（SRE）中的预测性AI，平台AI，NLP和AI来协助各种ITSM工作来定义操作的过程和方法。例如，通过消耗指标，日志和痕迹，AI可以增强其预测功能，从而帮助组织在事件发生之前预防事件。借助组织独有的数据，可以培训AI以区分积极，假阳性和负面因素。它可以在历史事件和发掘模式，数量和影响指标＆Mdash的事件相关性中提供帮助。后来将与实时指标相匹配，以主动预测事件。
AI驱动的基础架构AS-AS代码（IAC）和AS-AS-CODE（CASC）可以帮助简化和标准化基础架构提供和维护，从而减轻了人类的负担。AI还可以帮助预测配置变化和自动配置优化的影响，这有助于减少管理工作。AI工具可以汇总最佳参考材料并将其提供给合适的团队＆Mdash;减少最需要的技能差距。
尤其是，人工智能可以帮助组合在不同组织孤岛上处理同一问题的个人。它可以在这些孤岛和整个团队中发现与过程相关的问题。它可以“人为地”跨团队合并孤立的服务，以更全面地了解IT服务和系统的整体健康状况，同时通过消除空闲资源，重复的工作和过度交付来帮助降低成本。
期待
在ITSM中，AI将产生深远的长期影响。这将有助于弥合全球劳动力的人才差距，在接下来的五到十年中，我们将看到数字劳动力的使用越来越多，并且对人类劳动的征收方式有了有意义的转变。
随着AI的成熟，它将能够解决日益复杂的问题，甚至更全面，独立地确定企业之间的技术和过程问题的根本原因。预测分析将有助于主动和先发制人的系统维护。针对特定领域的培训的特定于行业的AI发动机将越来越有能力快速或接近即时学习并适应部署的组织的需求，从而最大程度地减少成熟度曲线。所有这些都将减少系统的停机时间，同时改善企业IT景观的稳定性和安全性。
下一代的IT专业人员也将受到影响，为了增强自己的职业，他们必须为过渡时期做准备。发展对IT景观的理解，以及如何使用，确认，衡量和增强组织中AI发动机的有效性将变得至关重要。他们的工作的一个关键部分将涉及培训AI发动机，并在制定AI到企业成果的情况下对最新提高。
目前，寻求了解AI和IT服务管理的交集的业务领导者必须定义有关为什么以及如何实施AI的最有效策略和时间表。拥有正确的AI解决方案，了解如何在组织中有效地采用AI引擎以获得最佳ROI，并确保正确的人才和合作伙伴建立和管理AI是一项艰巨的任务。由于AI可以按大规模提供的成本效率和绩效提高，因此值得长期努力。
我们提供了最好的AI手机。
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