更新时间：2025年3月19日 阅读时长：约5分钟
2025 年，AI已不再是一种处于设想阶段的工具；它显然已成为了 IT 服务管理（ITSM）的基石，深深融入到推动 IT 服务交付、提升效率以及提高用户满意度的各个流程之中。AI不仅优化了现有的一切，还让 IT 团队得以重新思考服务的设计方式、如何预见问题，以及如何在更大范围内提供支持。随着这项技术的迅速成熟，讨论的焦点转向了AI将如何以更为深远的方式重塑 IT 服务管理。
在本文中，让我们来探讨一下那些可能会塑造 IT 服务管理未来的关键AI趋势。
AI自主智能体兴起
2024 年，人们的关注重点是将生成式AI嵌入到 IT 服务管理实践中，但下一波AI变革将更加细致入微，在这一过程中，自主智能体AI将开始自主承担日益复杂的任务。咨询公司Gartner预测，到 2028 年，33% 的企业软件应用程序将包含自主智能体AI，这与我们目前的状况相比是一个巨大的飞跃。这些由大型语言模型（LLM）驱动的先进系统，不受固定的提示或决策树的限制，而是能够自主思考、学习、推理和行动的动态软件程序。
想象一下这种场景：一名员工报告说笔记本电脑坏了，自主智能体AI立即开始行动。它诊断问题，判断是否需要更换，检查库存，下新订单，并协调交付事宜。最棒的是什么呢？这一切都是在无需人工干预的情况下完成的，既节省了时间，又加快了解决问题的速度。
与依赖大量培训和不断更新的传统AI系统不同，这些AI体将自主运行，利用现有工具中的数据，实时进行扩展和调整，以满足不断变化的需求。凭借全天候的支持，它们不仅能更快地解决问题，还能提高员工的满意度。
然而，自主智能体AI带来的前景也伴随着一些关键的考量因素。
首先，在部署之前评估投资回报率至关重要，因为这些系统可能成本高昂，供应商需要消耗大量的图形处理器（GPU）资源，而带来的生产力提升却微乎其微。
其次，自主智能体AI应该建立在成熟的 IT 服务管理实践和优质的数据基础之上，以避免加剧效率低下的问题。
最后，在自主性和道德责任之间取得平衡至关重要，这样才能避免造成危害或产生偏见。如果所有这些因素都能到位，那么在 2025 年，随着自主智能体AI引领潮流，IT 团队将体验到更快速、更智能、更直观的 IT 服务交付。
新时代基于AI的IT服务管理指标
随着AI在IT服务管理（ITSM）中发挥越来越重要的作用，衡量投资回报率（ROI）将需要以AI为核心的新关键绩效指标（KPI）。这些指标有助于企业了解AI是如何创造价值、提高效率以及改善IT运营的。在2025年，企业需要跟踪的指标不能局限于解决问题的时间、首次呼叫解决率和净推荐值等传统指标。
例如，企业不应仅仅衡量平均问题解决时间，而应通过评估事件或问题的前置时间，来了解AI识别和解决问题的速度有多快。在AI主动识别和聚类事件能力的支持下，这有助于在问题演变成正式的服务工单之前就将其预防。
一些新的由AI驱动的关键绩效指标已经出现。工单分流率用于衡量AI聊天机器人能够独立处理的员工咨询的百分比，这减少了人工处理工单的工作量。每张工单的成本降低指标反映了由于AI驱动的自动化，流程的成本效益提高了多少。
此外，人工转接率将衡量聊天机器人对话需要升级由人工客服处理的频率，以及由于AI在最初互动过程中收集的背景信息和细节，技术人员能够以多快的速度解决工单问题。其他衡量AI与员工互动质量的指标可能包括AI回退率和员工满意度。
缩小IT技能差距
随着我们挖掘AI的潜力，对专业技术人才的需求日益增长，各企业都在努力填补这一技能缺口。国际数据公司（IDC）预测，到2026年，全球超过90%的企业将受到IT技能短缺的影响，预计将因产品延迟、竞争力下降和商业机会流失等因素造成约5.5万亿美元的损失。在2025年，为了避免这些经济损失，企业有望大力加强对现有人才库的技能提升工作。低代码和无代码工具将使非技术人员更容易融入数字化转型进程。
企业还将利用AI系统来识别、整理和传播企业特定的IT知识。根据高德纳咨询公司（Gartner）的预测，到2027年，生成式AI所创作的IT支持和知识类文章将超过人类。这将使IT员工能够更快地排查故障，更高效地解决问题，并提高整体工作效率。随着企业扩大其AI计划，诸如协调运行手册等自动化的IT服务管理工作流程，将通过自动化重复性任务，让团队能够专注于更高价值的项目，从而进一步减少人工工作量。
为了满足技能提升的需求，许多企业将设立专门的领导职位，如首席AI官、首席数据官和AI培训师等，以便与首席信息官（CIO）密切合作。这些领导者将在推动AI的应用和人才培养方面发挥关键作用。通过这种方式，企业将确保技术与人才的无缝融合，使团队不仅能够适应AI，还能培养在快速发展的环境中取得成功所必需的技能。
AI重新定义IT服务管理
在2025年，AI对IT服务管理（ITSM）核心实践的变革性影响将是不可否认的。我们去年进行的一项名为《2024年及以后IT服务管理中的AI现状》的调查显示，AI驱动的最重大变革将体现在事件管理（占比79%）和知识管理（占比73%）方面，紧随其后的是服务请求管理（占比63%）。
这项调查得出的关键见解表明了AI将如何影响特定的IT服务管理实践。
事件管理：AI将接管日常的诊断、问题解决以及工单创建工作，大幅缩短问题解决时间，并防止系统停机。
知识管理：AI将实现内容分类的自动化、知识库的更新，并提供对相关信息的实时访问。
服务请求管理：AI将简化软件请求和故障修复流程，实现更快速且更具个性化的服务交付。
问题管理：AI将能够主动识别各种事件中的模式，使团队能够在潜在问题升级为重大故障之前预测并解决它们。
变更管理：AI将逐步协助进行影响分析以及部署流程的优化，使变更无风险，并减少干扰。
虽然人们对AI的关注大多集中在IT服务管理方面，但AI在IT资产管理领域也掀起了波澜。IT资产管理（ITAM）将因AI而发生变革，我们在一篇详细的文章中探讨了三个关键的变革方式。
最终思考
正如我们到目前为止所探讨的那样，AI驱动的IT服务管理（ITSM）有望彻底改变IT团队的运作方式，诸如自主智能体AI、先进的基于AI的指标，以及为缩小IT技能差距所做的努力等趋势正引领着这一变革潮流。AI有潜力创造出更具个性化、更具主动性的服务，从而在整个组织中提高满意度并提升效率。
然而，为了最大限度地发挥AI驱动的IT服务管理的作用，企业应该明白，真正的机遇在于有目的地应用AI，确保它既能服务于运营目标，又能满足人类的需求。随着AI在IT服务管理领域的不断成熟，对于企业来说，在这些先进技术与对简单性、易获取性和个性化的要求之间找到正确的平衡点至关重要。
如果处理得当，企业就能开启令人兴奋的新可能，创建更智能、更高效的IT运营体系，真正为每一个人服务，包括员工、IT团队以及终端用户！
