Adobe如何使用人工智能创建自我修复的ITSM Adobe已采用人工智能（AI），机器学习（ML），自然语言处理（NLP）和其他新兴技术来改善企业服务管理和自我修复IT服务管理（ITSM）框架铺平了道路。人工智能，机器学习和自然语言处理是ITSM中采用的最热门的新技术。这些技术通过使ITSM框架内的业务流程和任务自动化来帮助公司简化服务管理。创意软件制造商Adobe提供了一个令人印象深刻的例子。 Adobe高级副总裁兼首席信息官辛西娅·斯托达德（Cynthia Stoddard）表示，该公司已利用人工智能，机器学习和自然语言处理来帮助改变ITSM的动态，从而为最终客户提供更好的服务并改变ITSM专业人员的角色。要完成更高级别的任务。该公司的智能ITSM转型帮助Adobe不仅支持面向客户的数字媒体服务，而且还提高了组织内部的生产力和效率。借助人工智能，机器学习和自然语言处理技术，Adobe改进了ITSM流程，减少了错误，简化了服务管理，同时还消除了IT人员的繁琐而重复的任务。以下是Adobe向智能ITSM过渡的内容。消除重复性任务当Adobe推出其ITSM自我修复服务时，其主要目标是降低票证队列级别。 Stoddard表示，通过更多地依靠人工智能和机器学习，公司可以减少员工的繁重劳动，因为使用票务系统将很快成为IT工作者的一项耗时且重复的任务。对于当今正在使ITSM现代化的公司来说，这代表了一个共同的主题。人工智能，机器学习，自然语言处理和机器人流程自动化（RPA）等技术为组织提供了充分的机会来自动化和简化ITSM工作。 “企业确实在寻找问题模式和重复性任务，因为如果您考虑ITSM的规则，那就是组织人们在运营中所做的工作，您如何才能改变人们的工作类型并将ITSM提升到一个新的水平？”斯托达德说。对于Adobe，这意味着使用人工智能可以在售票系统中找到可以通过脚本解决的共性，趋势和快速修复。更快地将这些故障单排除在队列之外，这有助于IT员工专注于人工智能无法解决的问题。现在，由于票务系统超载，Adobe的IT团队不会遇到麻烦。他们可以花更多的时间编写脚本来帮助简化服务管理。斯托达德说：“我们一直在努力让我们的工程师和操作员做更多的脚本和更高层次的工作，而不是我所说的“传统售票员”。 Stoddard说，“ Adobe建立一个自我修复框架。在ITSM中实现人工智能的第二个目标是开发一个“自我修复框架”。这源于希望超越自动化重复性任务，而是寻找操作问题并加以修复以缩短恢复时间的愿望。 “我们已将其提高到一个新的水平。关于在运行该服务时不会中断IT操作的问题，如果该服务被中断，我们需要做的是如何使其自动化。她说。在某些情况下，自我修复平台可以发现并自动解决操作问题，同时还为IT团队提供详细的数据和统计信息。在平台无法修复的情况下，它可以提醒IT员工更快地发出提醒，并缩短恢复时间。斯托达德说，Adobe有许多后端，可以将整个组织的数据提供给许多不同的地方。当其中一个系统发生故障时，通常需要30分钟才能修复。从发现问题到解决问题并将其重新投入使用的时间已缩短至3分钟。投资人才Adobe在ITSM框架中成功采用人工智能，机器学习和自然语言处理的方法之一就是投资人才。 Adobe专注于聘用具有最新技能的外部候选人，并培训组织内部现有的IT员工。斯托达德说：“人工智能扩大了人类的能力，但人类活动并未消失。在某些方面，人工智能实际上正在为人们创造就业机会。” Adobe雇用特定的人工智能和机器。了解人才，并指出以开放的心态进入该组织的应届毕业生带来了一些很棒的想法。斯托达德将其归因于