智能提效,服务升级:AI 如何驱动 IT 支持变革(下)

尽早引导人们对 AI 建立合理的预期。你的同事需要了解当前 AI 技术能够实现什么，以及未来会如何发展。对于那些担心 AI 能力会对他们以及他们的工作产生影响的员工，尽早与他们沟通。AI 取代的是 IT 任务，而非岗位。要强调哪些方面会发生变化——不仅是角色和技能的潜在调整，还有 IT 支持人员从枯燥任务中解放出来、从事更有趣工作所带来的巨大机遇。

了解 IT 支持行业当前在 AI 采用方面所处的阶段。在查看 IT 支持中和 AI 使用相关的统计数据时，需要认识到：一个企业对 AI 采用的需求程度和承载能力，取决于公司规模、所属行业、运营区域等多种因素。因此，不同调查及其不同的调查对象构成，无疑会对 IT 支持行业当前的 AI 采用情况给出不同的看法。基于这一点，可以参考 Service Desk Institute（SDI）2019 年 6 月发布的“A View from the Frontline” 报告中关于 IT 支持 AI 采用水平的指示性数据。

了解实现 AI 成功所需的投入。建议与其他企业（甚至企业内部）的同行交流，了解将一项 AI 能力准备完成所要付出的努力和成本。重要的是，AI 并非那种一启动就能满足一切需求的技术。至少，你需要告诉它需要什么，并给它足够长的时间去学习。

确保从 IT 部门过去“失败”的技术采用中吸取教训。一个很好的例子是 IT 自助服务技术：许多企业部署了该技术，但仍有大量组织在员工采用方面举步维艰。事实上，SDI 在 2017 年中的一项研究发现，只有不到 12% 的企业从 IT 自助服务投资中实现了预期的收益和投资回报率（ROI）。这里的一个关键教训是：要认识到 AI 的采用是一项人员变革计划，而不仅仅是技术实施，因为它改变了传统的工作方式。企业变革管理的工具和方法是必要的，它们有助于确保员工接受 AI，因为这样他们才能理解将会发生什么以及为什么要这样做。同样重要的是，要回答员工心中“这对我有什么好处？”的问题。

用消费世界的视角看待 AI 能力。 与其他任何企业服务或技术赋能的能力一样，员工的期望会受到其消费体验的影响。因此， AI 赋能的服务与支持能力能否成功，往往取决于员工是否认为它们“符合需求”。如果提供的能力相对于 B2C 同类产品而言被认为不够出色，就很难实现足够水平的员工采纳，从而无法带来预期的收益。

在数据和知识质量上进行投资。先评估现状，弄清楚已经拥有什么、还缺什么，以及质量水平如何。你很可能需要一个基于质量标准的清理项目，随后还需要进一步投入，确保成功所需的一切都已就绪。此外，不要低估知识管理对 AI 成功的重要性——它是机器学习的关键燃料。

要同时关注人工智能和自动化的前端与后端机会。以 IT 自助服务为例，早期采用者打造了类似亚马逊网站的前端体验，却忽略了添加用于实现服务的自动化后端能力——从而错失了提升服务速度、降低成本的良机。就工单自助记录而言，在后端使用 AI 和自动化，是实现“更好、更快、更便宜”的重要推动因素。

不仅要评估供应商的 AI 能力和路线图，还要了解他们的客户通过 AI 取得了哪些成果。尽可能多地与客户沟通，了解哪些地方做得好，哪些地方不顺利。同时，弄清楚他们的初始以及后续改进的 AI 能力所涉及的资源投入和成本水平。

不要仅用技术取代现有的人工实践。 IT 部门常常会用技术替代人力密集型流程中的人工操作。但面对 AI，你应该着眼于以往无法实现的新机遇。例如，利用自然语言处理（NLP）监听服务台通话，实时捕获工单的相关细节，并向服务台分析师提供知识和建议，让分析师能够专注于用户体验，而不是埋头敲键盘。

现在就开始。即便你直到明年都没有任何 AI 的计划或预算。采用 AI——哪怕仅仅是从技术选型这个环节来看——很可能会比企业所期望（并且实际需要）的时间更长。因此，至少从现在起，就开始进行 AI 相关的思考和研究。这样一来，当企业终于下定决心，去实现 AI 赋能 IT 支持所带来的收益与投资回报率时，你就能为这个必然到来的时刻做好充分准备。