ServiceNow’un üretken yapay zeka çözümleri, kendi platformundaki verilerden yararlanıyor

Veriler gerçekten üretken yapay zekanın yakıtıysa ve başarılı bir uygulamanın anahtarlarından biri, işi yürütmek için anlamlı olan verilere erişimse, bazı SaaS satıcılarının veriler söz konusu olduğunda yerleşik bir avantaja sahip olduğu görülmektedir. Uygulamak başka bir konudur, ancak veriler oradaysa, modellerin en azından üzerinde çalışacak daha anlamlı bir şeyi vardır.

Üretken yapay zekanın ilk SaaS taraftarlarından biri, daha iş odaklı modeller oluşturmaya yardımcı olmak için kendi platformundaki verilerden yararlanabilen ServiceNow oldu.

CIO Chris Bedi için önemli olan, insanların işlerini daha verimli bir şekilde yapmalarına yardımcı olacak pratik bir deneyim oluşturmaktır. “Bir modelin ancak platform kadar iyi olduğuna kesinlikle inanıyorum. Harika bir modelin parçasıysa ama bir deneyime ya da iş akışına bağlı değilse ne anlamı var?” Bedi TechCrunch’a söyledi.

CRM Essentials’ın kurucusu ve baş analisti Brent Leary, ServiceNow’un yapay zekasını pratik konulara odaklamak için kasıtlı bir çaba gösterdiğini söylüyor. “Sanırım ServiceNow’un kendi tam kapsamlı üretken yapay zeka platformunu oluşturmaya odaklanması, onlara çabalarını iş akışı oluşturma, optimizasyon ve entegrasyon üzerine odaklama yeteneği veriyor. Bu, birden fazla departmana/alana ve platforma geçen süreçleri etkileme fırsatına sahip” dedi Leary.

Bunu başarmak için şirket yapay zekayı tüm iş akışlarına dahil ediyor. Bedi, ServiceNow’un üretken yapay zeka yeteneklerini üç geniş alana ayırıyor.

Birincisi, taleplerle daha sistematik bir şekilde ilgilenmek. “Birisi bir şey istediğinde buna talep eden diyoruz. Bu bir müşteri olabilir, bir tedarikçi olabilir, bir çalışan olabilir. Cevaplara daha hızlı ulaşmalarına nasıl yardımcı olursunuz?”

İkinci parça, odak noktaları ne olursa olsun temsilcilerin işlerini daha iyi yapmalarına yardımcı olmayı içerir. “Bir İK temsilcisi, bir BT temsilcisi, bir müşteri hizmetleri temsilcisi olabilirsiniz – birileri bir şeyler yapıyor – tekrarlanan türdeki görevleri daha hızlı yapmalarına yardımcı oluyor veya işi tamamen makineye taşıyor; burada da üretkenlik artışları görüyoruz.” dedi.

Son parça ise inovasyonu hızlandırmanın yollarını bulmaktır. Bedi, bunun metinden koda, metinden otomatik iş akışına ve hatta kullanıcıların bir diyagramın veya beyaz tahta beyin fırtınası oturumunun resmini çekme ve bu resmi bir iş akışına dönüştürme gibi şeyler yapmasına olanak sağlamak için çok modlu çalışma gibi tamamen yeni bir otomasyon düzeyi getirebileceğini düşünüyor. .

Geniş bir yaklaşım benimsemek

Constellation Research’ten analist Holger Mueller, “ServiceNow, inşa etme, satın alma ve ortaklık kurmanın bir karışımı olan benzersiz bir yapay zeka stratejisi uyguluyor” dedi. Şirketin birkaç nedenden dolayı bu kadar çeşitli bir stratejiye ihtiyacı olduğunu söylüyor.

“Öncelikle ServiceNow müşterilerinin çok çeşitli yapay zeka ortaklıkları var ve ServiceNow’un bunlardan faydalanmasını ve onlarla birlikte yaşamasını istiyorlar” dedi. Bu ortaklıklar arasında diğerlerinin yanı sıra Nvidia ve Microsoft gibi şirketler de yer alıyor. “Müşteriler aynı zamanda alışılmışın dışında yapay zeka deneyimleri beklediğinden, kendi yapay zeka otomasyonunu oluşturması gerekiyor” dedi. Son olarak, platformu oluşturmak için şirket içi geliştirmeyi satın almayla birleştirir.

ServiceNow’un yapay zeka ürünlerinden sorumlu başkan yardımcısı Jeremy Barnes, aynı zamanda, şirketin farklı derecelerde yapay zeka hazırlığına sahip müşterileri olduğunu ve şirketin bu yetenekleri aşan bir dizi çözüm sunması gerektiğini söylüyor. önceki şirketi Element AI. “En büyük ve en hızlı büyüyen şirketlerin çoğunlukla dijital dönüşümü uygulamak için gereken organizasyonel değişiklikleri başardığını söyleyebilirim” dedi.

Ancak bu kadar ileri gitmeyenler için, kendi çözümlerini ISV’lerin ve MSP’lerin yardımıyla birleştirmeye çalışarak yapay zekadan yararlanmalarını hızlandırmaya çalışıyorlar.

William Blair’den finansal analist Arjun Bhatia, yeni yapay zeka yeteneklerini müşterilerin ödemeye hazır olduğu bir şey olarak görüyor. Mayıs ayında yayınlanan bir raporda şunları yazdı: “Hâlâ erken olmasına rağmen, ServiceNow yeni Pro-Plus SKU’larına yönelik güçlü talep eğilimlerini vurguladı; şirketler yapay zekaya yatırım yapmanın yollarını arıyor.” Dahası, şirket fiyatlandırmada nispeten az bir gerileme gördü, bu da değer gördüklerini gösteriyor olabilir.

Müşterilerin hızında hareket etmek

IDC analisti Stephen Elliot, şirketin beş yılı aşkın süredir yapay zekaya, üretken yapay zekaya ve ilgili yeteneklere yatırım yaptığını ve müşterilerin bu çabanın sonuçlarını gördüğünü söylüyor.

“Konuştuğum ve Now Assist’i kullanan müşteriler, bilet saptırma, bilgi tabanı özetleme ve sanal temsilcilerle iyileştirilmiş müşteri deneyimleri ile ilgili iş getirileri ile erken sonuçların çok olumlu göründüğünü söylüyor. Elliot, TechCrunch’a “Maliyet ve ekip verimliliği temel iş değeri gerçekleştirme temalarıdır” dedi.

Bedi, yapay zeka hakkında birkaç açıdan düşündüğünü söylüyor: Biri daha kısa vadeli, diğeri ise yapay zekanın daha yetenekli olabileceği ve şirketler içinde daha derin nüfuz sahibi olabileceği zamana bakıyor. “Birinci modu tanımlama şeklimiz, aslında mevcut çalışma yöntemlerinde artan iyileştirmelerle ilgilidir” dedi. Şirketlerin hareket etme ve işleri organize etme şekillerini iyileştirmek için mevcut yapay zeka teknolojisini kullandığını görüyor.

Ancak bunun gerçekten ilginç olacağı yer, gelecekte bir sürece bakıp tamamen yeni, yapay zeka odaklı bir çalışma yöntemi ortaya çıkarabileceğiniz zamandır. “İkinci yöntem, eğer boş bir kağıtla başlarsak, makinelere ne kadar iş gider, ne kadar iş kalır ve insanın hâlâ hangi ilginç işi yapmasını sağlayabiliriz?” dedi.

Bedi ayrıca kendi çalışanları için şirket içinde yapay zekanın avantajlarından yararlanmaya çalıştı. Şirket, şirket içi uygulamalar geliştiren geliştiricilere birleşik bir deneyim sağlamaya yardımcı olmak için AI Control Tower adında bir AI platformu oluşturdu. “Bütün fikir, mühendislere istedikleri modeli seçme özgürlüğü vermek ve kendi seçimlerine göre farklı şekilde yapmaları gereken her şeyi yönetmek gibi ekstra işler yapmak zorunda kalmamak” dedi.

Dahası, BT yönetimi perspektifinden bakıldığında, modelleri diğer BT nesneleri gibi yönetiyorlar. “Dolayısıyla üretimdeki bir model bir varlıktır ve bir varlığın siber bir duruşa ve operasyonel esnekliğe sahip olması gerekir; Çalıştırılması gerektiğinde çalıştığını bilmeliyiz. Modellerin etkinliğini ve modellerin benimsenmesini ölçüyoruz.”

Barnes’a göre bu, şirketin müşterileri daha yapay zeka odaklı olmaya yönlendirmek için benimsediği genel yaklaşıma uyuyor. “Gerçekten üretken yapay zekanın temel kullanım örneklerinden işin yapılma şeklinin her parçasını yeniden tasarlamaya doğru gidiyoruz” dedi. “Aynı zamanda yapay zekada neler olduğunu anlamak için daha iyi araçlar kullanarak daha yüksek düzeyde görevlerin üstesinden gelme becerisini ve yapay zeka ile insanların işin birlikte yapılmasına nasıl katkıda bulunabileceğini de içeriyor.”