- ServiceNow 的 AI 控制塔平台可讓您集中、安全地管理、監控和運行 AI 代理程式。
- 人工智慧的有效性在很大程度上取決於清晰的資料架構和模組化的知識管理。
- 多模型策略和與 OpenAI 的聯盟提供了根據業務需求整合各種 LLM 的靈活性。
你可能聽說過目前辦公室裡人工智慧的熱潮，但很多人忽略了一個事實：僅僅連接一個強大的模型就指望它創造奇蹟是不夠的。真正的關鍵在於它的能力… 管理和協調 這些工具旨在防止數位混亂，而 ServiceNow 的方案正體現了這一點。
我們已經從人工智慧僅僅提供建議或意見的時代，進入了一個階段， 採取實際行動 並實現複雜流程的自動化。我們說的不僅僅是回答問題的聊天機器人，而是一個生態系統，在這個系統中，技術能夠從頭到尾處理事件解決，並且始終處於安全監管之下。 嚴格的治理控制 防止機器偏離路徑。
控制核心：人工智慧控制塔
為了防止公司變成不受監督的人工智慧代理的“蠻荒西部”，ServiceNow 推出了 人工智慧控制塔該工具充當集中控制塔，使您可以觀察並確保每個人工智慧代理程式都按其應盡的職責行事，而不會使組織的敏感資料面臨風險。
工作流程非常合乎邏輯：首先，連接客戶的資料來源；然後，將智慧資訊整合到營運流程中；最後，執行相應的操作。這一點至關重要，因為如今有數百個活躍的代理，如果不加以監控，它們可能會造成嚴重後果。 相當大的營運風險.
服務台管理就是一個非常明顯的例子。人工智慧代理可以接收工單，診斷問題，找到技術解決方案，並且 應用該修正 無需人工幹預。事實上，高達 75% 的一級故障案例已實現自主解決，大大減輕了技術團隊的負擔。
與 OpenAI 的策略聯盟以及模型的彈性
ServiceNow並沒有封閉自己，只開發自己的模型，而是選擇了… 開放靈活的策略他們與 OpenAI 多年的合作，包括將 GPT-5.2 整合到 Xanadu 平台，表明他們的目標是成為終極協調者，使公司能夠選擇最適合其安全或效能需求的模型。
這種架構將控制層與模型層分開。因此，公司可以調整其 風險政策與預算 無需依賴單一供應商。這是一種非常明智的方法，可以避免技術瓶頸，並允許您根據問題的具體情況，充分利用每種學習管理系統的優勢。
事實：防止幻覺的燃料
說實話，如果你用雜亂無章的文檔和混亂的PDF文件輸入到一個複雜的AI中，結果會是… 幻覺和錯誤人工智慧的智慧程度取決於它所掌握的文件品質。如果內部知識一團糟，那麼你最終只會大規模地自動化傳播錯誤訊息。
為避免這種情況，實施以下措施至關重要： 僵化的等級分類法忘掉標籤的混亂；我們需要的是一套受控的詞彙表和模組化的結構。這就是所謂的… 分塊 或碎片化，即將資訊分解成易於理解和驗證的部分，以便語言模型不會憑空捏造答案。
通往成熟的道路分為三個清晰的階段。首先是水平 粉底遮瑕在這裡，噪音會被過濾掉，命名標準也會被制定出來。然後，級別 專業其中使用強制性模板來確保資料結構良好。最後，級別 精英其中 Now Assist 和 GenAI 已整合到經過驗證的自癒資料流中。
自動化、安全與營運未來
編排不僅限於回應文字；它還意味著 LLM 可以呼叫 API 來執行任務。這包括從管理到執行的所有內容。 計算資源 優先處理緊急任務，直至自動實施系統修補程式和更新，以便最終用戶不會注意到任何中斷。
在安全性方面，目標是讓每個人工智慧代理都擁有自己的安全機制。 定義身分和權限使用各種 電腦安全程序和工具對待它幾乎與其他員工一樣。此外，RaptorDB 的強大功能也功不可沒。 RaptorDB 是一款最佳化的資料庫，可顯著提昇平台的分析能力，從而支援數兆個工作流程。
為了維持整個系統的正常運行，ServiceNow 提出了以下方案： 文化遊戲化與其讓一大批編輯審查手冊，不如設立成就等級（銅級、銀級和金級）來獎勵那些不斷更新知識的專家，從而將數據治理轉變為一個基於社區且自我維持的過程。