生成式AI的推进为IT服务台未来蒙上不确定性

生成式AI的迅猛发展引发了广泛讨论：随着技术在例行任务上的表现日益精进，人类在其中应扮演何种角色，甚至是否仍有必要。这一问题在IT服务台的初级支持岗位中尤为突出。

多数分析师和技术领袖认为，生成式AI将不可避免地引发一定程度的岗位颠覆。然而，当被直接问及技术是否会取代工人时，大多数人对此持谨慎态度，不愿轻易认同；也有人表示可能性存在，但现阶段并非明智之举。

“这取决于具体情况，但如果你拥有完善的知识库且训练得当，它确实能在很大程度上替代一级服务台专员——这对某些人来说或许有些令人不安。”Info-Tech Research Group基础设施与运营研究副总裁Mark Tauschek表示。

一级专员通常是IT部门的前线，负责与用户对接并执行基础故障排除。这一岗位也是 aspiring technologists 的入门通道，根据Glassdoor在6月更新的数据分析，美国一级帮助台员工的平均年薪约为48,000美元。

尽管属于入门级职位，一级服务台员工对公司其他部门对IT部门的整体看法具有显著影响力。他们解决问题的效率和对待终端用户的方式，是员工体验的基础。

“如果我们不在这方面保持领先，那将是非常愚蠢的。”

——Jeremy Rafuse，GoTo数字工作场所副总裁兼负责人

然而，专家们也在思考这些专员在未来技术部门中的角色，尽管许多分析师认为对大规模失业的担忧可能被夸大了。

根据Insight Enterprises委托The Harris Poll在6月对405名美国企业总监及以上级别员工进行的调查，超过四分之一的专业人士表示，劳动力流失是他们关注的问题之一。

软件开发公司GoTo的数字工作场所副总裁兼负责人Jeremy Rafuse表示，在公司内部，IT员工之间关于岗位颠覆的讨论不绝于耳，因为团队正寻求利用生成式AI自动化部分任务。

“我认为，当谈论即时自动化某些工作负载时，这种担忧很难避免。”Rafuse说，他负责管理GoTo的IT部门，“我们正努力宣传这是一个学习新事物的机会，这不仅可能提升你的技能，让你从事不同的工作，还会创造目前尚不存在的新岗位。”

GoTo是LastPass的姊妹公司，多年来已在服务台自动化例行任务。近期，IT团队投入时间学习生成式AI，并识别低风险用例，Rafuse表示。

“我们不想只是把头埋在沙子里。”Rafuse说，“但团队很清楚，并且对这是学习新事物的机会感到相当乐观。”

在服务台生态系统中，公司希望利用生成式AI分析大量数据，识别与满意度评级相关的趋势，并定位客户痛点。

“如果我们不在这方面保持领先，那将是非常愚蠢的。”Rafuse说，这一观点与多数技术高管产生共鸣。

根据Teradata赞助、IDC在7月对900名受访者进行的调查，近95%的技术高管表示，他们感受到在未来六个月至一年内采用生成式AI的压力。超过半数表示承受着“高或显著”水平的压力。

“能为之，不意味着应为之”

尽管存在对生成式AI取代工人的担忧，流行模型制造商却驳斥了LLM和生成式AI能力应当——或能够——完全替代员工的叙事。

“人类应始终参与AI系统。”Anthropic的GTM负责人Sandy Banerjee在邮件中表示，“即使AI系统在回答问题或分类工单，也应建立质量保证流程，由人类监控系统并评估其输出。”

毕竟，AI并非完美无缺。在Anthropic发布的研究中，公司发现Claude模型仍会出错，并用虚构内容填补知识空白，强调模型不应在高风险情境或错误答案可能造成伤害的情况下使用。

斯坦福大学和加州大学伯克利分校的研究人员发现，OpenAI的模型未必随时间推移而改进。在某些案例中，性能和准确性显著下降，表明需要持续监控。

即便如此，生成式AI初创公司Anthropic的模型已可通过现成方式及第三方服务（如Slack）供企业使用。随着生成式AI模型提供商持续以测试版发布更新并将工具称为“进行中工作”，他们同时也在瞄准企业应用。

OpenAI在3月首次推出ChatGPT插件时，曾在其博客文章中将代码解释器插件比作“以指尖速度工作的非常热心的初级程序员”，但该工具仍可能生成错误信息或“产生有害指令或偏见内容”，ChatGPT网页版首页如此提示。

尽管供应商发出警告，用生成式AI替代工人的决策仍取决于成本和组织对特定岗位的重视程度。美国国家饮食失调协会曾成为头条新闻，因其决定关闭人工运营的全国热线，转而使用名为Tessa的聊天机器人。在用户发布体验，称Tessa建议减肥和节食后，该非营利组织于6月撤下了该工具。

“如果人们不喜欢它，他们会避开它。”

——Chris Matchett，Gartner高级总监分析师

在GoTo，公司已举行会议和讨论，为生成式AI技术的能力边界设定预期。Rafuse强调，该技术应作为工具使用，但因其可能出错，不能完全依赖。

“你知道，有时你只有一次机会，如果你告诉别人错误的信息，他们就不会再回来找你。”Rafuse说，“第一印象永远持续。”

错误信息和偏见并非唯一风险。在部署前及部署过程中，GoDaddy国际关怀与服务副总裁Melanie Siao-Si表示，团队确保传达使用指南，以防止员工泄露专有信息。

美国联邦贸易委员会（FTC）目前正在调查OpenAI，以确定其是否从事不公平或欺骗性的数据安全行为。

“尤其是在关怀组织，我们正在摸索前行，因此进行实验。”Siao-Si告诉CIO Dive，“显而易见的挑战包括数据安全和隐私，以及潜在威胁行为者可能利用相同技术针对我们的客户关怀组织。”

现状

大多数技术领袖将生成式AI技术的认知状态描述为，处于Gartner炒作周期中的“期望膨胀顶峰”与“幻灭低谷”之间。

炒作周期识别了五个关键阶段：创新触发、期望膨胀顶峰、幻灭低谷、启蒙斜坡和生产力平台。Gartner将生成式AI置于2023年期望膨胀顶峰。

“许多技术确实遵循这一周期，我不认为生成式AI会有所不同。”Papa Johns高级副总裁兼首席技术与洞察官Justin Falciola表示，“唯一的问题是没人确切知道你现在处于哪个阶段。”

技术领袖的任务是穿透炒作，寻找价值。在GoDaddy，Siao-Si正领导客户关怀团队的AI实验，公司旨在通过提供多种联系方式和解决问题途径来改善客户体验。

据Siao-Si介绍，在产品页面中，团队管理着一个提示库，帮助客户以不同方式构建业务。AI驱动的机器人也协助客户在获得指导前，细化其所需帮助的类型。

企业软件提供商Atlassian在4月宣布，更新了其Jira Service Management中生成式AI工具的功能，支持调整回复语气，这是其Atlassian Intelligence层一系列更新的一部分。

在一个GIF产品演示中，一名人工代理要求Atlassian Intelligence调整其回复语气，使其更具同理心，将“您的新笔记本电脑将在下周二前到达”改为五句话的回复。语气调整选项还包括安抚、随意、友好和专业。

来源：Atlassian

“这里的提醒是，用户始终处于控制之中。”Atlassian AI产品负责人Sherif Mansour在4月的一次演示中告诉CIO Dive，“他们可以取消并拒绝建议，也可以接受、编辑和修改。”

随着企业为生成式AI实施做准备，领导者将不得不应对整个组织中的知识差距和用户偏好差异。如果企业未能提供从聊天机器人到人工接触点的无缝过渡，也可能对客户体验造成无意影响。

“如果人们不喜欢它，他们会避开它。”Gartner高级总监分析师Chris Matchett表示，“这就是为什么我们给他们的建议是，不要把它当作你必须通过的俱乐部保镖或门卫，才能与真人交谈。”

Matchett表示，由生成式AI驱动的自助服务渠道应作为终端用户的一种选项来实施。“让人们在自己想要的时候选择它，而不是强行灌输。”