Velké jazykové modely (LLM) v platformě ServiceNow představují revoluční technologii, která přináší pokročilé konverzační schopnosti a podstatně zlepšuje uživatelskou zkušenost napříč celou platformou. Jednou z jejich klíčových funkcí je pokročilé pochopení dotazů, které umožňuje systému interpretovat a reagovat na složité požadavky s vysokou přesností, což vede k vyšší spokojenosti uživatelů. LLM jsou také schopny poskytovat kontextově závislé odpovědi, což znamená, že analyzují historii interakcí uživatele a jeho aktuální kontext, aby nabídly relevantní a personalizované odpovědi. Tato schopnost přispívá k tomu, že interakce jsou efektivnější a přirozenější.

Důležitým prvkem, který tyto modely umožňují, je škálovatelnost. Systémy založené na LLM zajišťují konzistentní a rychlou reakci, i během obdobích s vysokým zatížením, což je klíčové pro podniková nasazení, kde je spolehlivost a výkon absolutní prioritou. To vše znamená, že organizace mohou i při vysokém objemu uživatelských požadavků udržet vysokou úroveň služeb a efektivity.

Zásadním rozdílem mezi tradičními systémy a těmi využívajícími LLM je schopnost těchto modelů poskytovat více než jen statické odpovědi. Díky hlubokému porozumění kontextu a schopnosti adaptace se LLM stávají nástroji, které nejen odpovídají na dotazy, ale také dynamicky přizpůsobují své reakce, čímž poskytují efektivnější podporu v reálném čase. Tento aspekt je zvláště důležitý pro organizace, které mají složité a variabilní potřeby, protože LLM mohou být trénovány na specifické obchodní procesy a zároveň udržovat vysokou míru personalizace.

Využití LLM se také rozšiřuje na oblasti prediktivní analytiky a automatizace. Modely jako například Now Assist a Agentic AI, jež jsou součástí širšího ekosystému ServiceNow, umožňují predikci problémů ještě předtím, než k nim dojde, a to na základě historických dat a trendů. Tímto způsobem mohou organizace nejen rychleji reagovat na incidenty, ale také předcházet problémům, čímž se zvyšuje celková efektivita operací.

Přechod na AI-driven IT Service Management znamená nejenom zrychlení procesů, ale také zlepšení kvality služeb. Například použití NLP (Natural Language Processing) pro analýzu a porozumění přirozené řeči uživatelů znamená, že konverzace mezi uživatelem a systémem je plynulejší a přirozenější. LLM modely jsou schopny porozumět nuancím v jazyce, rozpoznat sentiment a reagovat na něj, což vede k lepší zákaznické zkušenosti. Tyto vlastnosti jsou obzvlášť přínosné pro organizace, které se snaží automatizovat rutinní procesy, aniž by ztrácely lidský dotek v interakcích.

Ve světle těchto technologií je nutné si uvědomit, že implementace LLM není jen o přidání další vrstvy technologie, ale o skutečné transformaci způsobu, jakým jsou služby poskytovány. Tento posun směrem k autonomním operacím znamená, že organizace mohou dosáhnout vyšší úrovně inteligence a efektivity, což dává podnikům konkurenční výhodu na globálním trhu.

Z tohoto důvodu je klíčové, aby organizace nejen přijaly LLM a související technologie, ale také je plně integrovaly do svých obchodních procesů. Je důležité mít na paměti, že správné využívání těchto nástrojů vyžaduje nejen technické dovednosti, ale také schopnost přizpůsobit a optimalizovat pracovní postupy v reálném čase. Bez správného školení a adaptace může být přechod na AI-driven systémy složitý, a to zejména v organizacích, které jsou zvyklé na tradiční způsoby práce.

Jak úspěšně implementovat AI řešení v organizaci a zajistit jejich dlouhodobý úspěch?

Implementace nových technologických schopností, zejména těch, které souvisejí s umělou inteligencí (AI), je složitý a náročný proces. I když může být inicializace projektu plná nadšení a očekávání, samotná realizace často ukáže, jak těžké je přetavit vizi v konkrétní akce. V případě implementace řešení na platformě jako je ServiceNow se tento proces dělí do dvou hlavních fází: plánování a samotná realizace.

Plánování: Jak převést vizi na konkrétní kroky

První fáze implementace je zásadní, neboť připravuje půdu pro vše, co přijde poté. Je to fáze, kde je třeba jasně definovat cíl, specifikovat, jaké funkce budou využívány a jaký dopad to bude mít na organizaci. Je důležité mít přehled o tom, jak každý krok přispívá k celkovému byznysovému cíli a jak se jednotlivé požadavky budou naplňovat.

Plánování začíná vytvořením „mapy“, tedy jasně definovaného roadmapu, který stanoví konkrétní kroky. IT manažer musí spolupracovat s týmy projektu a zúčastněnými stranami, aby sladily strategii implementace s firemními cíli. Každý prvek, který bude v rámci ServiceNow využit, musí být konkrétně definován a propojen s cíli organizace.

Dalším krokem je důraz na co nejvíce využití „out-of-the-box“ funkcí platformy. I když může být lákavé vyvinout vlastní řešení, je lepší využívat již existující funkcionality, které platforma nabízí. Takto lze dosáhnout nejen efektivity, ale i nižších nákladů na údržbu a přizpůsobení. V rámci plánování by se měly stanovit i časové rámce a milníky projektu. Důležité je, aby tým měl realistická očekávání ohledně dodávek, testování a plného nasazení. Každá fáze by měla mít určený bod, kde se rozhodne, zda bude projekt pokračovat, nebo se vrátí zpět pro další úpravy.

Realizace: Od pilotu k plné implementaci

Po dokončení plánování přichází fáze realizace. Zde je kladeno důraz na konkrétní kroky, které povedou k aplikaci nových schopností v praxi. Mnozí se mohou chtít vrhnout do masivní implementace, ale zkušenosti ukazují, že mnohem efektivnější je zvolit postupný přístup. Tímto způsobem je možné nejprve otestovat nové funkce v menším měřítku, získat zpětnou vazbu a provést potřebné úpravy před tím, než systém nasadíte na širší základnu.

Prvním krokem je pilotní fáze, která zahrnuje implementaci určitého modulu nebo nástroje na malém vzorku, například v jednom oddělení. To umožňuje testování v reálných podmínkách a zároveň poskytuje prostor pro získání prvotní zpětné vazby od uživatelů. Pokud například nasadíte virtuálního asistenta pro automatizaci dotazů na IT helpdesk, bude možné sledovat časy řešení incidentů, úspěšnost řešení a reakce uživatelů. To vám poskytne cenné informace, co je třeba zlepšit, než rozšíříte použití na celý podnik.

Jakmile pilotní fáze prokáže úspěch, je možné rozšířit využívání AI na další případy. To zahrnuje například rozšíření použití virtuálního asistenta na nové oblasti, jako jsou požadavky na IT vybavení nebo předávání chatů živým agentům. Postupné rozšiřování schopností s využitím získaných poznatků z pilotní fáze pomůže optimalizovat proces a učinit implementaci hladší.

Posledním krokem je celkové nasazení, kdy technologie přechází do plného provozu v celé organizaci. Tato fáze vyžaduje, aby infrastruktura byla schopna zvládnout vyšší zátěž, která přichází s nasazením AI napříč celou firmou. V tuto chvíli je nutné také zkontrolovat licenční a datové nároky, zejména pokud jde o generativní AI technologie.

Řízení změn během implementace

S každou novou technologií přichází změna. Ať už jde o změnu procesů, pracovních postupů nebo rolí uživatelů, správné řízení změn je nezbytné k tomu, aby implementace probíhla úspěšně. Technologie, zejména v oblasti AI, se vyvíjí rychlým tempem a mnozí lidé se těžko přizpůsobují těmto novým realitám.

Základem úspěchu je komunikace. Pravidelná a transparentní komunikace s těmi, kteří budou novou technologii používat, je klíčová. Je nutné jasně vysvětlit, proč dochází k implementaci, jaké výhody přinese a jaký bude její dopad na každodenní práci. Významnou součástí je také školení uživatelů, které je nezbytné pro efektivní využívání nových nástrojů, ať už jde o interakci s virtuálním asistentem, využívání prediktivních dat pro rozhodování nebo automatizované řízení incidentů.

Po implementaci je nezbytné shromažďovat zpětnou vazbu od uživatelů a rychle reagovat na vzniklé problémy. K tomu pomáhají například zpětnovazební kanály, jako je tlačítko „Bylo to užitečné?“ v každé odpovědi virtuálního asistenta. Tyto kanály vám umožní rychle zjistit, kde jsou problémy a jak je opravit.

Nezapomínejte také na poskytování podpory uživatelům, kteří mohou mít potíže s přechodem na nové technologie. Zřízení helpdesku nebo FAQ sekcí může významně pomoci při vyřešení problémů a podpořit uživatelskou důvěru v nové nástroje.

Konečným cílem implementace je nejen technologická změna, ale i skutečné přijetí nové platformy všemi zúčastněnými. K tomu je potřeba systematické řízení změn, které zajistí, že nový systém bude využíván efektivně a přinese očekávané přínosy.

Jak zajistit správu a řízení AI v ServiceNow?

Správa a řízení umělé inteligence (AI) v systémech jako je ServiceNow představují klíčový prvek pro efektivní využívání technologických nástrojů v rámci ITSM (IT Service Management). S rostoucí integrací AI do každodenní správy IT služeb je nezbytné mít jasně definované zásady řízení, které zajistí jak efektivní provoz, tak etické a zodpovědné využívání těchto pokročilých technologií. Tento proces řízení zahrnuje celou řadu aspektů, od etiky nasazení AI až po specifické nástroje a pluginy pro správu těchto technologií v rámci platformy ServiceNow.

Správné řízení začíná určením zásad governance, které pokrývají veškeré fáze životního cyklu AI, od jejího vývoje až po implementaci. Tento rámec by měl být navržen tak, aby zajistil transparentnost, sledovatelnost a zodpovědnost za všechny rozhodnutí, která mohou ovlivnit koncové uživatele i organizaci jako celek. K tomu je třeba definovat mechanismy, které budou sledovat výkon AI, vyhodnocovat její efektivitu a provádět úpravy podle potřeby.

Jedním z nejdůležitějších faktorů v řízení AI je zajištění etického přístupu. AI by měla být nasazována v souladu s hodnotami organizace a měla by zohledňovat různé etické, právní a sociální aspekty. Mnozí odborníci varují před riziky spojenými s rozhodováním AI v oblastech, jako jsou prediktivní analýzy incidentů nebo automatizace zákaznické podpory. Tato technologie musí být navržena tak, aby zajišťovala rovnost, spravedlivost a nediskriminaci.

Aby bylo možné AI integrovat do platformy ServiceNow, je nutné mít k dispozici nástroje a pluginy, které usnadní správu jejího nasazení a monitorování. Tyto nástroje umožňují sledovat nejen výkon systému, ale i jeho schopnost plnit etické normy a požadavky governance. Správci IT musí být připraveni na případné výzvy a musíte mít plně nastavené mechanismy pro řešení jakýchkoliv problémů, které mohou nastat při nasazení AI.

Důležité je rovněž připravit tým a organizaci na výzvy, které mohou nastat při implementaci AI v oblasti ITSM. Bude nutné vybudovat schopnosti týmu v oblasti strojového učení, analýzy dat a správy AI. Navíc je kladeno důraz na kontinuální zlepšování procesů a adaptaci systému v návaznosti na měnící se potřeby organizace a technologické novinky.

Zároveň je kladeno důraz na to, aby celý systém AI byl navržen s ohledem na uživatele. Vytváření uživatelsky přívětivého a intuitivního rozhraní je základním kamenem pro pozitivní zkušenost při interakci s IT službami. A to se týká nejen desktopových aplikací, ale i mobilních verzí aplikací, kde je potřeba vzít v úvahu specifika mobilního prostředí a jeho vliv na interakci s AI.

Při zavádění AI v ServiceNow je důležité nejen zvládnout technické aspekty nasazení, ale také zohlednit širší strategické otázky spojené s governance. Příkladem takových problémů jsou otázky týkající se bezpečnosti, ochrany soukromí uživatelů a správy dat. Ve všech těchto oblastech je nezbytné mít vysoce kvalifikovaný tým, který bude schopný zajistit, že AI nejen funguje správně, ale že i splňuje všechny etické normy a právní požadavky.

Za tímto účelem je nezbytné provádět pravidelné audity a evaluace nasazení AI v rámci platformy. To zahrnuje nejen hodnocení technického výkonu, ale i pravidelnou kontrolu toho, jak AI ovlivňuje uživatelskou zkušenost a jaké změny v jejím fungování by měly být provedeny.

Tato část governance se také dotýká rizik a krizového řízení. Pokud se vyskytne problém s AI systémem, je nezbytné mít připravený plán pro jeho řešení, který bude zahrnovat jasné kroky, jak minimalizovat rizika a obnovit stabilitu systému. Tento plán by měl být součástí širší strategie IT a měl by zahrnovat pravidelnou komunikaci s ostatními týmy a externími odborníky.

Navíc je důležité, aby IT manažeři pravidelně hodnotili připravenost organizace na využívání AI. To zahrnuje nejen schopnosti týmu, ale i technologickou infrastrukturu a podporu vedení. Ačkoliv může být nasazení AI pro mnoho organizací výzvou, pokud bude správně řízeno a kontrolováno, může se stát klíčovým faktorem pro úspěšnou digitální transformaci.

Proč je důležité rozumět motivacím a konfliktům mezi postavami v příběhu?
Jaké jsou tajemství piraní a jejich neuvěřitelná efektivita při lovu?
Jaký je vztah mezi divokou přírodou a vnitřní klidností?
Jak se dráhy mění krajinu: Příběh rozvoje a lidských osudů