ServiceNow的生成式人工智能解决方案正在充分利用其平台上的数据

如果数据真的是生成式人工智能的燃料之一，而成功实施的关键之一是能够获取对业务有意义的数据，似乎某些SaaS供应商在数据方面有内在优势。执行是另一回事，但如果有数据，至少模型会有更有意义的工作内容。

较早开始使用SaaS的支持者之一是ServiceNow，它能够利用自己平台上的数据来帮助构建更多面向业务的模型。

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CRM Essentials创始人兼首席分析师布伦特·利亚里表示，ServiceNow正在刻意努力将其人工智能集中在实际问题上。"我认为ServiceNow专注于构建自己的全栈生成式人工智能平台，使他们能够将精力集中在流程创建、优化和集成上。这有可能影响跨越多个部门/领域和平台的流程，"利亚里说道。

为了实现这一点，公司正在将人工智能融入其所有工作流程中。贝迪将ServiceNow的生成式人工智能能力分为三个主要领域。

首先是更系统地处理请求。“当有人要求某物时，我们称之为请求者。这个人可以是客户、供应商，也可以是员工。如何帮助他们更快地得到答案呢？”

第二个部分涉及帮助代理人更好地完成工作，不论他们的重点是什么。“你可以是一个人力资源代理，一个信息技术代理，一个客服代理——有人在做某事——帮助他们更快地完成重复性任务，或者完全将其转移到机器上，我们也看到了生产力的提高，”他说道。

以下是翻译成简体中文的版本： 最后一步是寻找加快创新速度的方法。贝迪认为，这可能会带来全新的自动化水平，如文字转代码、文字转自动化工作流，甚至是多模态工作，允许用户完成诸如拍摄图表或白板头脑风暴会议的照片，并将该图片转换为工作流程。

采取广泛的方法

霍尔格·穆勒，Constellation Research 的分析师表示：“ServiceNow 正在实施一种独特的人工智能战略，这是建立、收购和合作的混合体。” 他指出，公司出于几个原因需要采取这样多元化的战略。

“首先，ServiceNow的客户拥有广泛的人工智能合作伙伴关系，他们希望ServiceNow能利用并与他们共存共荣。”他说道。这些合作伙伴包括Nvidia和微软等公司。他还说：“然后，它需要构建自己的人工智能自动化，因为客户也期望能够得到开箱即用的人工智能体验。”最后，它结合内部开发和收购来完善平台。

与此同时，ServiceNow的AI产品副总裁Jeremy Barnes表示，该公司的客户具有不同程度的AI准备就绪，因此公司需要提供一系列解决方案，以跨越这些能力的差异。他来自于ServiceNow收购的前公司Element AI。他说：“我可以说，大部分规模最大、增长最快的公司，基本上已经掌握了实施数字化转型所需的组织变革。”

但对于那些进展不那么远的人来说，他们试图将自己的解决方案与独立软件供应商和管理服务供应商的帮助结合起来，使他们能够尽快利用人工智能。

威廉布莱尔的金融分析师阿尔君巴提亚认为，新的人工智能能力是客户愿意付费的东西。他在五月份发布的一份报告中写道：“尽管现在还很早，但ServiceNow强调了企业对其新的Pro-Plus SKU的强劲需求趋势，因为企业正在寻求投资于通用人工智能的途径。”另外，公司在定价方面几乎没有遇到太大的阻力，这可能意味着他们认为这是有价值的。

以顾客的速度前进

IDC分析师史蒂芬·艾略特表示，该公司已经投资于人工智能、生成式人工智能和相关人才超过五年，客户正在从这些努力中看到成果。

埃利奥特告诉科技咨询：“我与使用Now Assist的客户交谈时得知，初步结果非常积极，业务回报围绕着减少故障报告、知识库总结和通过虚拟代理改善客户体验。成本和团队生产率是核心业务价值实现主题。”

贝迪表示他对人工智能有两种看法：一种是更短期的，另一种是展望未来，当人工智能可能更具能力并在公司内部有更深入的发展。他说：“我们定义的第一种方式，实际上是关于对现有工作方式的渐进改进。”他认为公司正在利用当前的人工智能技术来改善他们的工作流程和组织方式。

但真正有趣的地方将在未来出现，当你能够审视一个流程，并提出全新的、由人工智能驱动的工作方式时。他说：“第二种模式是说，假如我们从一张空白的纸开始，哪些工作会交给机器，哪些工作会留给人类，人类还能做什么有趣的工作？”

Bedi还计划让自己的员工在公司内部利用人工智能资源。该公司创建了一个名为AI Control Tower的人工智能平台，以帮助开发人员在公司内部构建应用程序，从而提供统一的开发体验。“整个想法是让工程师自由选择他们想要的任何模型，不必额外做必要管理工作处理不同选择所需做的所有额外工作，”他说。

除此之外，从IT管理的角度来看，他们像管理任何其他IT对象一样管理这些模型。“因此，生产中的模型是一种资产，而资产必须具有网络安全姿态和操作弹性；我们必须确保在需要运行时它能够正常运行。我们正在衡量模型的有效性和模型的采用情况。”

对于巴恩斯来说，这符合公司正在采取的总体方法，即将客户转向更注重人工智能的方向。他说：“我们真的正在从生成式人工智能的核心用例转向重新构想如何完成工作的每一个部分。”“这还包括能够处理更高级别的任务，使用更好的工具来理解人工智能发生了什么，以及人工智能和人类如何共同完成工作。”