Как генеративный ИИ трансформирует эффективность агентов ServiceNow?

Введение: Генеративный ИИ и трансформация ServiceNow

Краткий обзор платформы ServiceNow

ServiceNow – это облачная платформа, предназначенная для управления цифровыми рабочими процессами. Она предоставляет инструменты для автоматизации IT-операций, управления обслуживанием клиентов, HR-процессов и многого другого. ServiceNow помогает организациям оптимизировать бизнес-процессы, повысить эффективность и улучшить клиентский опыт.

Роль и проблемы агентов ServiceNow

Агенты ServiceNow играют ключевую роль в поддержке пользователей и решении проблем, возникающих в рамках управляемых сервисов. Они отвечают за обработку инцидентов, запросов на обслуживание, изменений и других задач. Традиционно, агенты сталкиваются с рядом проблем, таких как:

• Большой объем рутинных задач
• Необходимость быстрого поиска информации в больших базах знаний
• Обработка сложных и неоднозначных запросов
• Обеспечение высокого уровня удовлетворенности клиентов.

Появление генеративного ИИ: возможности и перспективы

Генеративный ИИ представляет собой класс алгоритмов машинного обучения, способных создавать новый контент, такой как текст, изображения, код и т.д. Его применение в ServiceNow открывает новые возможности для автоматизации, улучшения качества обслуживания и повышения эффективности работы агентов. Генеративный ИИ позволяет:

• Автоматизировать рутинные задачи, такие как классификация инцидентов и генерация ответов.
• Улучшить понимание естественного языка для обработки сложных запросов.
• Персонализировать взаимодействие с клиентами.
• Предоставлять агентам контекстуальную информацию и рекомендации.

Как генеративный ИИ повышает эффективность агентов ServiceNow

Автоматизация рутинных задач и процессов

Генеративный ИИ может автоматизировать множество рутинных задач, которые ранее выполнялись агентами вручную. Например, классификация инцидентов, определение приоритетов, маршрутизация запросов и создание summary. Это позволяет агентам сосредоточиться на более сложных и важных задачах, требующих человеческого интеллекта и эмпатии.

Улучшенное понимание естественного языка (NLP) для обработки запросов

Современные модели NLP, основанные на генеративном ИИ, способны понимать сложные запросы, сформулированные на естественном языке. Это позволяет агентам быстрее и точнее определять суть проблемы и находить оптимальное решение. Например, система может автоматически извлекать ключевую информацию из описания инцидента и предлагать наиболее релевантные статьи базы знаний.

Персонализация взаимодействия с клиентами

Генеративный ИИ может анализировать историю взаимодействия с клиентом, его предпочтения и потребности, чтобы предоставлять персонализированные ответы и рекомендации. Это повышает удовлетворенность клиентов и укрепляет их лояльность к компании.

Генерация контекстуальных ответов и предложений

Генеративный ИИ может автоматически генерировать ответы на запросы клиентов, учитывая контекст разговора и историю взаимодействия. Он также может предлагать агентам варианты решений, основанные на анализе аналогичных инцидентов и запросов. Это значительно сокращает время ответа и повышает качество обслуживания.

Примеры использования генеративного ИИ в ServiceNow

Автоматическое создание summary для инцидентов

Генеративный ИИ может анализировать детали инцидента (описание, комментарии, связанные записи) и автоматически создавать summary, содержащее ключевую информацию о проблеме и предпринятых действиях. Это экономит время агентов и позволяет им быстро понять суть инцидента.

Генерация скриптов и кодов для решения проблем

В некоторых случаях для решения проблем требуется написание скриптов или кода. Генеративный ИИ может помочь агентам, автоматически генерируя код на основе описания проблемы.

Пример (pseudo-code):

def generate_script(problem_description: str) -> str:
  """Generates a script based on the problem description."""
  # Using a hypothetical AI model to generate the script
  script = ai_model.generate(prompt=f"Generate script to solve: {problem_description}")
  return script

problem = "Reset user password in Active Directory"
script = generate_script(problem)
print(script)

Предложение оптимальных решений на основе истории инцидентов

Генеративный ИИ может анализировать историю инцидентов и предлагать агентам оптимальные решения, основанные на опыте предыдущих случаев. Это позволяет агентам быстрее находить эффективные решения и избегать повторения ошибок.

Преимущества внедрения генеративного ИИ для агентов ServiceNow

Повышение производительности и сокращение времени решения

Автоматизация рутинных задач и предоставление контекстуальной информации позволяют агентам быстрее и эффективнее решать проблемы.

Улучшение качества обслуживания клиентов

Персонализированные ответы и быстрое решение проблем повышают удовлетворенность клиентов.

Сокращение затрат на поддержку

Автоматизация процессов и повышение эффективности агентов снижают затраты на поддержку.

Увеличение удовлетворенности агентов

Освобождение от рутинных задач и предоставление инструментов для эффективной работы повышают удовлетворенность агентов.

Будущее генеративного ИИ в ServiceNow и рекомендации по внедрению

Тенденции развития генеративного ИИ в ServiceNow

В будущем можно ожидать дальнейшего развития генеративного ИИ в ServiceNow, включая:

• Более глубокую интеграцию с другими системами и данными.
• Разработку специализированных моделей для конкретных отраслей и задач.
• Появление новых возможностей для анализа и прогнозирования проблем.

Лучшие практики внедрения генеративного ИИ

Для успешного внедрения генеративного ИИ в ServiceNow необходимо:

1. Определить конкретные задачи и процессы, которые можно автоматизировать.
2. Выбрать подходящие модели и инструменты генеративного ИИ.
3. Обеспечить качественную подготовку данных для обучения моделей.
4. Провести пилотное тестирование и оценить результаты.
5. Обучить агентов работе с новыми технологиями.

Рекомендации по обучению и адаптации агентов к новым технологиям

Успешное внедрение генеративного ИИ требует обучения и адаптации агентов к новым технологиям. Необходимо:

• Предоставить агентам обучение по использованию новых инструментов и моделей.
• Объяснить преимущества и возможности генеративного ИИ.
• Обеспечить поддержку и обратную связь для агентов.
• Поощрять использование новых технологий и делиться опытом.