人们在科幻电影中看见的人工智能（AI）机器人一般来说十分聪慧灵活。人工智能或者机器智能将迅速不会建构出有一种前所未有的现象。其发展速度是很快的、戏剧性的、十分现实的，正如特斯拉公司创始人埃隆·马斯克所说：“人工智能的能力相比之下多达人类熟知，而且改良的速度也是指数级的。
”在IT领域，人工智能在研发和改建IT服务管理（ITSM）方面具有极大的潜力。IT服务管理（ITSM）如何运作IT服务管理（ITSM）本身就是一个相连IT服务和最终用户之间的广谱系统。它还包括的组织为设计、创立、实行、交付给、管理向客户获取的IT服务而继续执行的所有活动。IT服务管理（ITSM）使用多种框架来构建其目标，ITIL是最热门和选用的框架。
ITILCSI主要用作提高业务。为了解读ITIL，再行理解一下维基百科对它的定义。
“ITIL是信息技术基础设施库（InformationTechnologyInfrastructureLibrary）的首字母简写，是一套IT服务管理（ITSM）的详尽实践中，侧重于使IT服务与业务市场需求保持一致。”ITIL叙述的过程、程序、任务和检查表既不是特定于的组织，也不是特定于技术，但的组织可以应用于这些过程、程序、任务和检查表来创建与的组织战略的构建，构建价值，并维持低于的能力水平。ITIL更容易定义但无法解读，因此必须更加详细的说明。
例如去一家餐馆用餐，餐厅获取的食物和环境等同于企业获取的IT服务，而为客户获取服务的员工与ITSM类似于，则ITIL则是餐厅在引发客户反感的情况下使用的方法。被动性与主动性ITIL使用服务台解决问题，它是为解决问题并反对最终用户而创立的一个协助台的改动版本。
其采行的是事件管理。协助台或服务台的最初点子是号召客户的电话，详尽解释问题，意味着是用户备份并使程序以某种方式运营。此外，它拒绝采行被动反应，这意味著必需等到问题经常出现才能处置。
当某些问题一次又一次地经常出现时，就必须采行大力的应付措施。主动应付甚至在问题再次发生之前就考虑到辨识问题区域，并加以修缮。
却是防治问题败于解决问题。因此经常出现了ITIL问题管理。随着技术模式识别等自动化和变革，其问题可以在计划之前被追踪和解决问题。
因此，人们享有可意识到将要再次发生的事情的技术，并将其报告给分析师防止经常出现这种情况。而在本文中辩论的是，如果不用报告它不会怎么样？如果技术能让它消失呢？预测分析不告诉人们是不是想要过，亚马逊、谷歌或Facebook有可能比最亲近的朋友还要理解你？而在网络上，他们甚至在人们输出搜寻信息之前就不会获取单词建议和内容引荐。在过去几年中，这种预测分析以“大数据”的名义而以求很快发展。
人工智能早在IT部门拒绝接受之前早已在电子商务和汽车领域获得了顺利，那么能想象它在IT领域的起到吗？人工智能将如何转变服务管理几年前，人们甚至梦想享有自动驾驶汽车，但如今它们早已沦为现实。人工智能升级实质上较慢优化自身并彰显机器学习（ML）和自然语言处置（NLP）等其他技术更好的能力。
它们的效率是无法估量的。IT服务管理（ITSM）中的人工智能将对整个系统展开改建。以下理解一下有可能取得快速增长的一些领域。
事件管理。PinkElephant公司一份调查报告认为，96％的IT事件是由IT部门的变化引发的，这意味著这些事件是不可避免的。
这必须在每次转变后很快采行人为行动。Lean公司将事件和事件管理定义为“浪费”，将不会消耗时间、能源和资源。它们能自动解决问题不是很好吗？在这样的地方部署人工智能可以使IT员工增加处置此类常规任务，更加不用说其有效性了。
问题管理。问题管理的关键是模式识别。
大多数人工智能系统都依赖简单的模式自学来辨识特定的问题。在IT服务管理（ITSM）中使用先进设备的模式识别技术，可以在问题经常出现之前由机器自己解决问题。机器学习。
PinkElephant公司继续执行副总裁GeorgeSpalding回应，确实的机器学习“仍正处于初级阶段”。Spalding补足说道，即使是确实的机器学习神经网络创造者也不确认它是如何工作的。
机器学习具备以难以想象的方式优化IT服务管理（ITSM）的潜力。IT服务管理（ITSM）的未来具备很好的发展前景。ITSM智能聊天音箱。
Gartner公司回应，“到2020年，人类与机器人的对话频率将低于未婚。”使用Siri和Google智能助理，人们早已对其功能有了全面的理解。IT服务管理（ITSM）聊天机器人中的人工智能构建将通过不会话用户界面获取更加大自然的自动化反对，而自然语言处置（NLP）可协助其使用多种语言展开对话。
机器学习将使这些机器人需要获取动态答案。提升生产力。在过去几年中，很多公司已使用ITIL来强化其业务。以人工智能为动力的ITIL将获取自助服务，作为其最终用户的智能自由选择，增加事故管理，提升客户满意度，减缓业务绩效，并提升企业的生产力。
人工智能技术将要引发全球性难以置信的变化，但也面对一些局限性。而由人工智能塑造成的未来并不很远。
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