人工智能、機器學習和自然語言處理是ITSM中采用的最熱門的新技術之一。這些技術通過自動化ITSM框架內的業務流程和任務，幫助企業簡化服務管理。
創意軟件制造商Adobe公司提供了一個令人矚目的例子。Adobe公司高級副總裁兼首席信息官Cynthia Stoddard表示，該公司已使用人工智能、機器學習和自然語言處理來幫助改變ITSM的動態，以便為最終客戶提供更好的服務，并改變ITSM專業人員的角色，以完成更高級別的任務。
該公司的智能ITSM改造幫助Adobe公司不僅支持面向客戶的數字媒體服務，還提高了組織內部的生產力和效率。借助人工智能、機器學習、自然語言處理技術，Adobe公司改進了ITSM流程，減少了錯誤，并簡化了服務管理，同時還為IT工作人員消除了繁瑣和重復的任務。
以下是Adobe公司向智能ITSM轉變的內容。
消除重復性任務
當Adobe公司推出其ITSM自我修復服務時，其首要目標是降低其票務隊列級別。 Stoddard說，通過更多地依賴人工智能和機器學習，企業可以為其員工減少繁重的勞動，因為使用票務系統很快就會成為IT工作者的耗時和重復工作。
這代表了如今使ITSM現代化的公司的共同主題。人工智能、機器學習和自然語言處理和機器人過程自動化(RPA)等技術為組織自動化和簡化ITSM工作提供了充足的機會。
“企業真正尋找問題模式和重復性任務，因為如果考慮ITSM的規則，那就是組織人們在操作中所做的工作，那么如何改變人們所做的工作類型，將ITSM提升到下一個層次?”Stoddard說。
對于Adobe公司來說，這意味著使用人工智能在票務系統中找到可以通過腳本解決的共性、趨勢和快速修復。更快地將這些票證排除在隊列之外，這有助于IT工作人員專注于人工智能無法解決的問題。現在Adobe公司的IT團隊不會因為超載的票務系統而陷入困境，他們可以花更多的時間編寫腳本來幫助簡化服務管理。
Stoddard說：“我們一直在努力讓我們的工程師和操作人員更多地完成腳本和更高級別的工作，而不是我所說的‘傳統票務工作者’。”
構建自我修復框架
Stoddard說，Adobe公司在ITSM中實現人工智能的第二個目標是開發一個“自我修復框架”。這源于一種超越自動化重復性任務的愿望，而是尋找操作問題并修復它們以改善恢復時間。
“我們把它提升到了一個新的水平，對于‘在運行服務時，任何IT操作都會發生中斷’問題，如果服務中斷，所以我們需要做的是怎樣才能實現自動化。”她說。
在某些情況下，自我修復平臺可以找到操作問題，并自動解決它們，同時還為IT團隊提供詳細的數據和統計數據。在平臺無法自我修復的情況下，它可以提醒IT工作人員更快地發出提醒，并縮短恢復時間。
Stoddard表示，Adobe公司有很多后臺將整個組織中的數據提供給很多不同的地方，當其中一個系統出現故障時，它通常需要30分鐘來修復。從發現問題到修復問題并重新投入服務的時間縮短到3分鐘。
投資人才
Adobe公司在ITSM框架中成功采用人工智能、機器學習、自然語言處理的方法之一是投資人才。Adobe公司專注于雇用具有最新技能的外部候選者，并培訓組織內當前的IT員工。
Stoddard說：“人工智能擴展了人類可以做的事情，但人類的活動并沒有消失，在某些方面，人工智能實際上是在為人們創造工作機會。”
Adobe公司雇傭了特定的人工智能和機器學習人才，并指出最近以開放思想進入組織的畢業生帶來了一些很棒的想法。Stoddard將這歸功于這些年輕工人如何將他們的新知識不加掩飾地應用于現實生活中的問題。
Stoddard還專注于培訓內部員工和經驗豐富的IT工作人員，他們已經對公司的網絡和系統有著復雜的了解。該公司已向5,000多名工程師推出了為期六個月的技術人工智能和機器學習培訓計劃。其設計目的是使每個工程師具有更多的數據科學。
正是這種人才和實驗自由的結合創造了自我修復平臺。
“我們發現，如果給人們一定的時間進行學習和實驗，那么他們肯定會提出想法。這就是我們內部所做的事情。”Stoddard說。
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