虚拟助手、无人驾驶汽车和机器人只是由人工智能（AI）驱动的设备中的一部分。使这些设备运行的 AI 技术可以包括语音助手、自然语言处理（NLP）或机器学习（ML）。这些技术已不再是炒作，而是当今许多 IT 组织的现实。不幸的是，市场上有一种毫无根据的观点，认为为 ITSM 部署 AI 是一项艰巨的任务。然而，并不需要资源或干净的数据，主要是因为无监督 AI。
事实上，IT 服务管理（ITSM）从 AI 中获益的潜力巨大，因为 ITSM 服务台代理执行各种事务性任务。AI 还帮助 IT 部门通过最新技术以更快速、更高效的服务来满足用户日益增长的期望。因此，让我们讨论一下常见的误解以及它们为何是错误的。
1. 在采用对话式人工智能之前，您需要投入长期的 ITSM 集成工作和数据清洗周期。错误。
先进的对话式 AI 解决方案通过展示最新迁移学习 AI 技术的优势来解决这两个挑战，这将训练时间从数小时缩短至数分钟，并且几乎不需要组织本身提供大量数据。
2. 您需要在资源和人员上进行大量的前期投资。错误。
云计算的出现解决了这个问题，使任何规模的企业都能做好基础设施准备，并采用所有最新的技术和解决方案。对话式 AI 以 SaaS（软件即服务）的形式提供给公司。它无需基础设施即可启动运行，并可快速实施和定制以适应任何业务。管理此类解决方案并不需要大量的人员投入。通常，公司只需承诺不超过半个人力，或一名全职专职人员。
3. 您需要将数据科学家纳入员工队伍。错误。
与有监督学习的 AI 模型相反，对话式 AI 由更复杂和先进的无监督学习技术驱动。在无监督学习中，模型自动进行学习并提取相关信息。紧密闭环的自动化确保模型定期更新以融入新知识，随着时间的推移，模型变得越来越智能，并使用新鲜/更新的信息进行操作。因此，不需要数据科学家。
4. 您需要训练 AI 模型。错误。
如今，强化学习与无监督机器学习技术相结合被应用。通过这种方法，AI 代理通过试错来找到解决任何给定模型任务的方法。为了让模型了解用户希望它做什么，AI 代理在执行动作时会获得奖励或惩罚。通过这种方法，模型会根据用户认可为“好动作”的内容进行调整。
5. 持续实时学习是不可能的。错误。
大多数市场可用的对话式 AI 解决方案的一个主要弱点是它们无法在对话过程中学习新知识。相比之下，智能对话式 AI 解决方案配备了复杂的算法和工作自动化，使系统能够交互式地学习并变得更加知识渊博。而且这个过程永不停止！
结论
我们希望我们有助于澄清关于为 ITSM 部署 AI 需要付出巨大努力、时间和资源的误解和错误信念。
我们的 AI 驱动的基于云的人工智能服务台解决方案将使您的运营和服务台现代化，同时随着您通过数字化转型业务而扩展，为组织中的数字用户提供自主自助服务解决方案。
