- 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。真正的關鍵在於管理和協調這些工具，避免它們陷入混亂，而這正是 ServiceNow 的優勢。
我們已經從人工智慧僅提供建議的時代，邁入了它能夠執行實際操作並自動化複雜流程的時代。我們說的不僅僅是回答問題的聊天機器人，而是一個由技術從頭到尾處理問題的生態系統，始終在嚴格的監管下運行，以防止機器偏離預定路徑。
控制核心：人工智慧控制塔
為了防止公司淪為無人監管的人工智慧代理的“蠻荒西部”，ServiceNow 推出了AI 控制塔。該工具充當集中式控制塔，使公司能夠監控並確保每個人工智慧代理都嚴格按照預期執行任務，同時保障組織的敏感資料安全。
工作流程非常合理：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代理，如果不加以監控，可能會帶來相當大的營運風險。
服務台管理就是一個絕佳的例子。人工智慧代理可以接收工單，診斷問題，找到技術解決方案，並在無需人工幹預的情況下實施修復。事實上，高達 75% 的一級問題已實現自主解決，大大提升了技術團隊的工作效率。
與 OpenAI 的策略聯盟以及模型的彈性
ServiceNow並非局限於開發自有模型，而是選擇了開放且靈活的策略。它與OpenAI長達數年的合作，包括將GPT-5.2整合到Xanadu平台，都體現了其成為終極協調者的目標，使企業能夠選擇最符合自身安全或效能需求的模型。
這種架構將控制層與建模層分開。因此，企業可以靈活調整風險策略和預算，而無需依賴單一供應商。這是一種非常明智的方法，它避免了技術鎖定，並允許企業根據問題的具體情況，充分利用各種生命週期管理（LLM）的優勢。
事實：防止幻覺的燃料
說實話，如果你把雜亂無章的文檔和混亂的PDF文件輸入到復雜的AI系統中，結果只會是錯誤百出、令人匪夷所思。 AI的智慧程度完全取決於它所掌握的文件品質。如果內部知識庫一團糟，你最終只會大規模地自動傳播錯誤訊息。
為了避免這種情況，實施嚴格的層級分類系統至關重要。摒棄混亂的標籤；我們需要的是受控詞彙表和模組化結構。這被稱為組塊化，將資訊分解成易於理解和驗證的小塊，從而避免語言模型憑空捏造答案。
成熟之路分為三個截然不同的階段。首先是基礎階段，在此階段，系統會去除雜訊並建立命名規範。接下來是專業階段，在此階段，系統會使用強制性範本來確保資料結構良好。最後是精英階段，在此階段，系統會將 Now Assist 和 GenAI 整合到預先驗證的、具有自癒能力的資料流中。
自動化、安全與營運未來
編排不僅限於回應文字；它還涉及生命週期管理 (LLM) 發起 API 呼叫來執行任務。這涵蓋了從管理運算資源以優先處理緊急任務到自動部署系統修補程式和更新等所有方面，從而確保最終用戶不會感受到任何中斷。
在安全性方面，目標是讓每個AI代理程式擁有自己的身分和明確的權限，並使用各種網路安全程序和工具，使其像其他員工一樣受到保護。 RaptorDB的強大功能進一步增強了這一點，這款優化資料庫顯著提升了平台的分析能力，足以支援數兆個工作流程。
為了維持整個系統的正常運轉，ServiceNow 提出了遊戲化文化。它不再依靠大量的編輯人員來審核手冊，而是創建了成就等級（銅牌、銀牌和金牌）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社區驅動且自我維持的過程。