- ServiceNow 的 AI 控制塔平台允许您集中、安全地管理、监控和运行 AI 代理。
- 人工智能的有效性在很大程度上取决于清晰的数据架构和模块化的知识管理。
- 多模型策略和与 OpenAI 的联盟提供了根据业务需求集成各种 LLM 的灵活性。
你可能听说过目前办公室里人工智能的热潮，但很多人忽略了一个事实：仅仅连接一个强大的模型就指望它创造奇迹是不够的。真正的关键在于它的能力…… 管理和协调 这些工具旨在防止数字混乱，而 ServiceNow 的方案正体现了这一点。
我们已经从人工智能仅仅提供建议或意见的时代，进入了一个阶段， 采取实际行动 并实现复杂流程的自动化。我们说的不仅仅是回答问题的聊天机器人，而是一个生态系统，在这个系统中，技术能够从头到尾处理事件解决，始终处于安全监管之下。 严格的治理控制 防止机器偏离路径。
控制核心：人工智能控制塔
为了防止公司变成不受监督的人工智能代理的“蛮荒西部”，ServiceNow 推出了 人工智能控制塔该工具充当集中控制塔，使您可以观察并确保每个人工智能代理都按其应尽的职责行事，而不会使组织的敏感数据面临风险。
工作流程非常合乎逻辑：首先，连接客户的数据源；然后，将智能信息集成到运营流程中；最后，执行相应的操作。这一点至关重要，因为如今有数百个活跃的代理，如果不加以监控，它们可能会造成严重后果。 相当大的运营风险.
服务台管理就是一个非常明显的例子。人工智能代理可以接收工单，诊断问题，找到技术解决方案，并且 应用该修正 无需人工干预。事实上，高达 75% 的一级故障案例已实现自主解决，极大地减轻了技术团队的负担。
与 OpenAI 的战略联盟以及模型的灵活性
ServiceNow并没有封闭自己，只开发自己的模型，而是选择了…… 开放灵活的战略他们与 OpenAI 多年的合作，包括将 GPT-5.2 集成到 Xanadu 平台，表明他们的目标是成为终极协调者，使公司能够选择最适合其安全或性能需求的模型。
这种架构将控制层与模型层分离。因此，公司可以调整其 风险政策和预算 无需依赖单一供应商。这是一种非常明智的方法，可以避免技术瓶颈，并允许您根据问题的具体情况，充分利用每种学习管理系统的优势。
事实：防止幻觉的燃料
说实话，如果你用杂乱无章的文档和混乱的PDF文件输入到一个复杂的AI中，结果会是…… 幻觉和错误人工智能的智能程度取决于它所掌握的文档质量。如果内部知识一团糟，你最终只会大规模地自动化传播错误信息。
为避免这种情况，实施以下措施至关重要： 僵化的等级分类法忘掉标签的混乱吧；我们需要的是一套受控的词汇表和模块化的结构。这就是所谓的…… 分块 或者碎片化，即将信息整理成易于理解和验证的小块，以便语言模型不会凭空捏造答案。
通往成熟的道路分为三个清晰的阶段。首先是水平 基金会在这里，噪声会被过滤掉，命名标准也会被制定出来。然后，级别 专业其中使用强制性模板来确保数据结构良好。最后，级别 精英系列其中 Now Assist 和 GenAI 已集成到经过验证的自愈数据流中。
自动化、安全与运营未来
编排不仅限于响应文本；它还意味着 LLM 可以调用 API 来执行任务。这包括从管理到执行的所有内容。 计算资源 优先处理紧急任务，直至自动实施系统补丁和更新，以便最终用户不会注意到任何中断。
在安全性方面，目标是让每个人工智能代理都拥有自己的安全机制。 定义身份和权限使用各种 计算机安全程序和工具对待它几乎与其他员工一样。此外，RaptorDB 的强大功能也功不可没。RaptorDB 是一款优化的数据库，可显著提升平台的分析能力，从而支持数万亿个工作流。
为了维持整个系统的正常运行，ServiceNow 提出了以下方案： 文化游戏化与其让一大批编辑审查手册，不如设立成就等级（铜级、银级和金级）来奖励那些不断更新知识的专家，从而将数据治理转变为一个基于社区且自我维持的过程。