人們在科幻電影中看到的人工智能（AI）機器人通常十分聰明靈巧。

人工智能或者機器智能將很快會創造出一種前所未有的現象。其發展速度是迅速的、戲劇性的、非常真實的，正如特斯拉公司創始人埃隆·馬斯克所說：“人工智能的能力遠遠超過人類所知，而且改進的速度也是指數級的。”在IT領域，人工智能在開發和改造IT服務管理（ITSM）方面有著巨大的潛力。

IT服務管理（ITSM）如何運作

IT服務管理（ITSM）本身就是一個連接IT服務和最終用戶之間的廣譜系統。它包括組織為設計、創建、實施、交付、管理向客戶提供的IT服務而執行的所有活動。IT服務管理（ITSM）采用多種框架來實現其目標，ITIL是最受歡迎和首選的框架。ITIL CSI主要用于改善業務。

為了理解ITIL，先了解一下維基百科對它的定義。“ITIL是信息技術基礎設施庫（Information Technology Infrastructure Library）的首字母縮寫，是一套IT服務管理（ITSM）的詳細實踐，側重于使IT服務與業務需求保持一致。

ITIL描述的過程、程序、任務和檢查表既不是特定于組織，也不是特定于技術，但組織可以應用這些過程、程序、任務和檢查表來建立與組織戰略的集成，實現價值，并保持最低的能力水平。

ITIL易于定義但難以理解，因此需要更詳盡的解釋。例如去一家餐館就餐，餐廳提供的食物和環境等同于企業提供的IT服務，而為客戶提供服務的員工與ITSM類似，則ITIL則是餐廳在引起客戶不滿的情況下采用的方法。

被動性與主動性

ITIL采用服務臺解決問題，它是為解決問題并支持最終用戶而創建的一個幫助臺的修改版本。其采取的是事件管理。幫助臺或服務臺的最初想法是響應客戶的電話，詳細說明問題，僅僅是用戶備份并使程序以某種方式運行。此外，它要求采取被動反應，這意味著必須等到問題出現才能處理。

當某些問題一次又一次地出現時，就需要采取積極的應對措施。主動應對甚至在問題發生之前就考慮識別問題區域，并加以修復。畢竟預防問題勝于解決問題。

因此出現了ITIL問題管理。隨著技術模式識別等自動化和進步，其問題可以在計劃之前被跟蹤和解決。因此，人們擁有可預見即將發生的事情的技術，并將其報告給分析師以防出現這種情況。而在本文中討論的是，如果不必報告它會怎么樣？如果技術能讓它消失呢？

預測分析

不知道人們有沒有想過，亞馬遜、谷歌或Facebook可能比最親密的朋友還要了解你？而在網絡上，他們甚至在人們輸入搜索信息之前就會提供單詞建議和內容推薦。

在過去幾年中，這種預測分析以“大數據”的名義而得以迅速發展。人工智能早在IT部門接受之前已經在電子商務和汽車領域取得了成功，那么能想象它在IT領域的作用嗎？

人工智能將如何改變服務管理

幾年前，人們甚至夢想擁有自動駕駛汽車，但如今它們已經成為現實。人工智能升級實際上快速優化自身并賦予機器學習（ML）和自然語言處理（NLP）等其他技術更多的能力。它們的效率是無法估量的。IT服務管理（ITSM）中的人工智能將對整個系統進行改造。以下了解一下可能獲得增長的一些領域。

?事件管理。Pink Elephant公司一份調查報告指出，96%的IT事件是由IT部門的變化引起的，這意味著這些事件是不可避免的。這需要在每次改變后迅速采取人為行動。Lean公司將事件和事件管理定義為“浪費”，將會消耗時間、能源和資源。它們能自動解決不是很好嗎？在這樣的地方部署人工智能可以使IT員工減少處理此類常規任務，更不用說其有效性了。

?問題管理。問題管理的關鍵是模式識別。大多數人工智能系統都依賴于復雜的模式學習來識別特定的問題。在IT服務管理（ITSM）中采用先進的模式識別技術，可以在問題出現之前由機器自己解決問題。

?機器學習。Pink Elephant公司執行副總裁George Spalding表示，真正的機器學習“仍處于初級階段”。 Spalding補充說，即使是真正的機器學習神經網絡創造者也不確定它是如何工作的。機器學習具有以難以想象的方式優化IT服務管理（ITSM）的潛力。IT服務管理（ITSM）的未來具有很好的發展前景。

?ITSM智能聊天音箱。Gartner公司表示，“到2020年，人類與機器人的對話頻率將高于配偶。”采用Siri和Google智能助理，人們已經對其功能有了全面的了解。IT服務管理（ITSM）聊天機器人中的人工智能實現將通過會話用戶界面提供更自然的自動化支持，而自然語言處理（NLP）可幫助其采用多種語言進行對話。機器學習將使這些機器人能夠提供實時答案。

?提高生產力。在過去幾年中，很多公司已采用ITIL來增強其業務。以人工智能為動力的ITIL將提供自助服務，作為其最終用戶的智能選擇，減少事故管理，提高客戶滿意度，加快業務績效，并提高企業的生產力。

人工智能技術即將引起全球性驚人的變化，但也面臨一些局限性。而由人工智能塑造的未來并不遙遠。

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