Các giải pháp trí tuệ nhân tạo sinh sản của ServiceNow đang tận dụng dữ liệu trên nền tảng của mình

Nếu dữ liệu thực sự là nhiên liệu cho AI sinh sản, và một trong những yếu tố quan trọng để triển khai thành công là truy cập vào dữ liệu mang ý nghĩa cho hoạt động kinh doanh, có vẻ như một số nhà cung cấp SaaS có lợi thế tích hợp về dữ liệu. Thực hiện là một vấn đề khác, nhưng nếu dữ liệu đã có, các mô hình ít nhất có một hướng làm việc có ý nghĩa hơn.

Một trong những người theo đuổi SaaS sớm nhất về AI sinh sản là ServiceNow, đã có khả năng tận dụng dữ liệu trên nền tảng của mình để hỗ trợ xây dựng các mô hình tập trung vào kinh doanh hơn.

Để đạt được điều đó, công ty đang tích hợp AI vào tất cả các quy trình làm việc của mình. Bedi chia khả năng AI sinh sản của ServiceNow thành ba lĩnh vực chính.

Lĩnh vực đầu tiên là xử lý các yêu cầu một cách có hệ thống hơn. "Khi ai đó đang yêu cầu một điều gì đó, chúng tôi gọi đó là người yêu cầu. Đó có thể là khách hàng, có thể là nhà cung cấp, có thể là nhân viên. Làm thế nào để giúp họ nhận được câu trả lời nhanh hơn?"

Lĩnh vực thứ hai liên quan đến việc giúp các đội viên làm việc hiệu quả hơn, bất kể họ chú ý vào điều gì. "Bạn có thể là một đội viên nhân sự, một đội viên CNTT, một đội viên dịch vụ khách hàng - ai đó đang làm một cái gì đó - giúp họ thực hiện các nhiệm vụ lặp lại nhanh hơn hoặc hoàn toàn chuyển giao nhiệm vụ đó cho máy móc, và chúng tôi cũng thấy được sự tăng năng suất ở đó," ông nói.

Cuối cùng là tìm cách tăng tốc độ đổi mới. Bedi cho rằng điều này có thể mang lại một cấp độ tự động hóa hoàn toàn mới như chuyển đổi văn bản thành mã, chuyển đổi văn bản thành quy trình làm việc tự động hoặc thậm chí là làm việc đa phương thức để cho phép người dùng thực hiện các công việc như chụp hình của biểu đồ hoặc phiên tư duy trắng đen và biến hình ảnh đó thành quy trình làm việc.

Điều này con có phương pháp rộng lớn

Holger Mueller, một nhà phân tích tại Constellation Research, nói rằng công ty cần chiến lược AI đa dạng như vậy vì một số lý do.

"Trước hết, khách hàng của ServiceNow có nhiều đối tác AI và họ muốn ServiceNow tận dụng và chung sống với họ," ông nói. Các đối tác này bao gồm Nvidia và Microsoft, trong số những người khác. "Sau đó, họ cần xây dựng các tự động hóa AI của riêng mình vì khách hàng cũng mong đợi những trải nghiệm AI luôn sẵn sàng," ông nói. Cuối cùng, họ kết hợp phát triển nội bộ với việc mua lại để xây dựng nền tảng.

Tại thời điểm hiện tại, công ty đã có khách hàng với mức độ sẵn sàng AI đa dạng, và họ cần cung cấp một loạt giải pháp vượt qua các khả năng đó, nói Jeremy Barnes, Phó Chủ tịch Sản phẩm AI tại ServiceNow, người đến công ty thông qua việc mua lại công ty trước đó của ông, Element AI. "Tôi nói rằng các công ty lớn và nhanh nhất đang trải qua, đa phần, những thay đổi tổ chức cần thiết để triển khai cải cách số hóa," ông nói.

Nhưng đối với những người chưa đi xa, họ cố gắng kết hợp các giải pháp của riêng mình với sự giúp đỡ từ ISVs và MSPs để đưa họ lên tốc độ để tận dụng lợi ích từ AI.

Chuyên gia tài chính Arjun Bhatia của William Blair thấy rằng khả năng AI mới là điều mà khách hàng sẵn lòng trả tiền. "Mặc dù vẫn còn sớm, ServiceNow đã nêu rõ các xu hướng cầu mạnh mẽ cho các SKU Pro-Plus mới của họ khi doanh nghiệp đang tìm cách đầu tư vào gen AI," ông viết trong báo cáo được xuất bản vào tháng 5. Hơn nữa, công ty chưa gặp nhiều sự chống đối về giá cả, điều này có thể ngụ ý rằng họ thấy giá trị.

Di chuyển theo tốc độ của khách hàng

Nhà phân tích của IDC, Stephen Elliot, nói rằng công ty đã đầu tư vào AI, AI sinh sản và tài năng liên quan trong hơn năm năm, và khách hàng đang thấy kết quả từ nỗ lực đó.

"Khách hàng tôi đã trò chuyện với đang sử dụng Now Assist cho thấy kết quả ban đầu rất tích cực với lợi ích kinh doanh từ việc giảm số lượng yêu cầu, tóm tắt cơ sở kiến thức và cải thiện trải nghiệm khách hàng với những trợ lý ảo. Chi phí và hiệu suất nhóm là các chủ đề chính về hiện thực giá trị kinh doanh," Elliot nói với TechCrunch.

Bedi nói rằng anh nghĩ về AI theo một cách khác nhau: Một là ngắn hạn hơn, và một là nhìn xa hơn khi AI có thể mạnh mẽ hơn và tiến sâu hơn trong các công ty. "Cách chúng tôi xác định chế độ một, thực sự là về việc cải thiện từng bước nhỏ vào các cách làm hiện tại," ông nói. Anh ấy nhìn thấy các công ty đang sử dụng công nghệ AI hiện tại để cải thiện cách họ di chuyển và tổ chức công việc.

Nhưng nơi mà điều thú vị nhất sẽ xảy ra là trong tương lai khi bạn có thể nhìn vào quy trình và đưa ra một cách tiếp cận hoàn toàn mới, dựa trên AI. "Chế độ hai sẽ nói rằng, nếu chúng ta bắt đầu với một tờ giấy trắng, công việc nào sẽ được giao cho máy móc, công việc nào sẽ còn lại, và công việc thú vị nào chúng ta vẫn có thể để con người thực hiện?" ông nói.

Bedi cũng đã tìm cách tận dụng AI trong công ty cho các nhân viên của mình. Và công ty đã xây dựng một nền tảng AI gọi là AI Control Tower để hỗ trợ cung cấp một trải nghiệm thống nhất cho các nhà phát triển xây dựng ứng dụng trong công ty. "Ý tưởng chính là cung cấp cho các kỹ sư sự tự do chọn mô hình nào họ muốn, và không cần phải làm tất cả công việc phụ để quản lý những gì cần hoặc không cần họ thực hiện khác nhau, dựa trên lựa chọn của họ," ông nói.

Hơn nữa, từ quan điểm quản lý CNTT, họ đang quản lý các mô hình như bất kỳ đối tượng CNTT nào khác. "Vì vậy, một mô hình trong sản xuất là một tài sản, và một tài sản phải có tư duy cyber, sự chịu đựng trong hoạt động; chúng ta phải biết rằng nó đang chạy khi cần chạy. Và chúng tôi đang đo lường hiệu quả của các mô hình và sự chấp nhận của các mô hình."

Đối với Barnes, điều này phù hợp với phương pháp tổng thể mà công ty đang áp dụng để di chuyển khách hàng hướng tới việc tập trung vào AI hơn. "Chúng tôi đang thực sự chuyển từ các trường hợp sử dụng cốt lõi cho AI sinh sản sang tái tạo mọi phần của cách công việc được tiến hành," ông nói. "Nó cũng bao gồm khả năng xử lý các nhiệm vụ cấp cao hơn, sử dụng các công cụ tốt hơn để hiểu rõ điều gì đang xảy ra với AI, và làm thế nào AI và con người có thể đóng góp vào việc hoàn thành công việc cùng nhau."