人工智能正在加快普及(图片来自：itproportal)
这一演变的下一个阶段就是人工智能服务的出现，它不仅满足我们的要求，而且通过分析我们的个人喜好来学习预测我们的需求。虽然这项技术还处于起步阶段，但人工智能已经成为大多数领域的主要关注点。知名分析师高德纳(Gartner)预计，到2020年，30%的首席信息官将把投资人工智能作为其最优先考虑的五大领域之一。随着人工智能驱动的解决方案变得越来越普遍，IT服务台行业也将不得不适应，以反映员工对工作场所请求的响应性、预见性支持的期望。
尽管几十年的科幻设定了共同的期望，但我们还不能看到独立的、自我实现的人工智能。相反，目前的人工智能技术都是分析复杂的信息来学习、识别模式和得出结论，当然所有这些都比人类的思维快得多。这一过程的最终结果通常是自动化和大大加快活动，这将节省我们许多小时的重复工作。
在IT服务管理(ITSM)中，人工智能开始自动化IT技术人员执行的常规和非常规任务，给他们更多的时间来执行其他具有更大价值的活动。人工智能在ITSM中最明显的应用之一是通过自然语言处理和机器学习为虚拟助理提供动力。这些功能将使服务能够与使用正常人类语言的人进行交互，观察模式，构建数据模型，并推荐操作。尽管这项技术还在开发中，但ITSM供应商不能忽视人工智能的进步，如果他们的解决方案想要适应和跟上新的、人工智能驱动，就应该开始多学习，打下基础。
建立知识管理实践
信息是任何人工智能应用的命脉，稳定地提供丰富、一致的数据是必不可少的。这一要求促使组织发展、收集和分享信息的方式发生了变化，越来越重视管理良好和维护良好的知识，这些知识对于解决方案来说很容易阅读和学习。
构建和优化数据存储是一项相当大的任务，因此IT团队应该开始建立强大的知识管理实践。包括来自第三方解决方案的数据以及内部系统将提供更多的洞察力，因此建立与API的外部互操作性也很重要。
自助文化建设
多年来，向用户提供自助服务一直是ITSM的一大趋势，解决方案包括可搜索的门户网站和如何指导用户直接收集知识和解决问题，可帮助自己和IT团队节省时间。人工智能的实现将极大地增强自助服务的提供，通过能够更好地预测用户需求的Web门户和交互式的、智能的聊天机器人。事实上，企业管理协会(EnterpriseManagementAssociates，EMA)在进行一项调查发现，通过移动、自助服务和机器人改善终端用户体验是首要优先事项。
那些已经专注于开发自助服务渠道的企业，自然能够更好地应对以人工智能为中心的未来。拥有现有自助服务门户的IT团队可以通过在一些选择用例中添加一个简单的聊天机器人或虚拟代理来尝试AI实现。使用这些测试机器人的用户越多，他们的学习和开发就越好，所以团队可以使用游戏化来激励用户尝试。
要充分实现人工智能的潜力，需要对ITSM背后的互联系统进行大规模、迭代的更改。这可能具有挑战性，因为ITIL(信息技术基础设施库)是最常见的ITSM框架，对于已建立的系统非常有效，但往往过于僵化，无法支持快速发展的环境。
相反，敏捷或精益的框架，如DevOps，是以实验和探索为导向的，更适合引入AI。敏捷方法采用了一种更小、更频繁的更改的迭代方法，这使得在没有不必要的风险的情况下更容易进行实验。
探索新的解决方案
在家里，大多数人已经习惯于使用单一的智能设备进行任何事情，轻松地在网上购物，设置音乐播放列表，用几个熟练的刷卡或口语短语联系朋友。因此，我们越来越期望在我们的职业生活中采取同样的统一办法。员工不再区分IT、人力资源和财务问题，他们希望在一个单一的系统中满足他们所有的需求。这意味着在一个地方包含所有业务服务需求的组合服务变得越来越有价值。
还没有组合产品的组织可以通过找到一个需要服务门户、自动化和报告的高价值业务部门来测试这些流程，并使用现有的ITSM解决方案实现这些过程的自动化。如果该平台不够灵活，无法满足这些新的需求，这是一个强烈的迹象，是时候探索新的解决方案，将能够应对统一的服务提供。
总结
虽然人工智能在大多数领域仍处于实际应用的早期阶段，但不可否认的是，这一概念最终超越了科幻幻想，进入了日常的、脚踏实地的现实。几乎没有哪个行业能够忽视这一趋势，尤其是那些以处理信息和尽可能高效地找到解决方案为中心的ITSM。那些已经开始通过更强有力的知识管理、自助服务和敏捷实践来奠定基础的ITSM提供商将在未来几年中处于领先地位。
