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Now Assist: la IA generativa de ServiceNow

Now Assist - Ia Generativa da ServiceNow

En los รบltimos aรฑos, la Inteligencia Artificial (IA) ha desempeรฑado un papel cada vez mรกs importante en diversos campos, impulsando la innovaciรณn y la automatizaciรณn. Entre los diversos tipos de IA, destaca la IA generativa, una categorรญa que ha ido ganando prominencia gracias a su capacidad para crear nuevos contenidos de forma autรณnoma. En este artรญculo, exploraremos los diferentes tipos de IA generativa y su impacto en la integraciรณn de la IA generativa en... Plataforma ServiceNow.

ยฟCuรกl es la diferencia entre IA generativa e IA?

La principal diferencia entre la IA generativa y la IA tradicional radica en cรณmo estos sistemas aprenden y producen resultados. Mientras que la IA tradicional se basa en algoritmos preprogramados y datos etiquetados para realizar tareas especรญficas, como el reconocimiento de patrones o la toma de decisiones, la IA generativa utiliza modelos de aprendizaje profundo para generar nuevo contenido de forma autรณnoma.

Mientras que la IA tradicional se basa mรกs en datos y es mรกs reactiva, respondiendo a entradas especรญficas con resultados predefinidos, la IA generativa tiene la capacidad de crear nuevos datos, como texto, imรกgenes o vรญdeos, a partir de un conjunto inicial de ejemplos. Esto la hace especialmente รบtil en รกreas como la generaciรณn de contenido creativo, la traducciรณn automรกtica, el diseรฑo asistido por ordenador y mรกs.

ยฟCuรกles son los tipos de IA generativa?

Generaciรณn de texto

Uno de los tipos mรกs comunes de IA generativa es la generaciรณn de texto, donde los modelos de lenguaje se entrenan en grandes conjuntos de datos de texto para generar nuevas palabras, frases e incluso textos completos de manera coherente y semรกntica.

Generaciรณn de imรกgenes

Otra aplicaciรณn importante de la IA generativa es la generaciรณn de imรกgenes, donde se entrenan redes neuronales con conjuntos de datos de imรกgenes para crear imรกgenes nuevas y realistas que a menudo parecen haber sido producidas por humanos.

Generaciรณn de vรญdeo y voz

Ademรกs de la generaciรณn de texto e imรกgenes, la IA generativa tambiรฉn se puede utilizar para crear vรญdeos y voz sintรฉticos, lo que permite la producciรณn automatizada de contenido audiovisual personalizado.

Aumento de datos

Finalmente, la IA generativa se puede utilizar para aumentar los datos, generando ejemplos adicionales para enriquecer los conjuntos de datos de entrenamiento y mejorar el rendimiento de los modelos de IA en una variedad de tareas.

Integraciรณn de GenAI en ServiceNow

La integraciรณn de GenAI en la plataforma ServiceNow ofrece una variedad de beneficios para las organizaciones que buscan aumentar la eficiencia operativa y automatizar procesos repetitivos.

Automatizaciรณn de tareas repetitivas

GenAI se puede utilizar para automatizar una variedad de tareas repetitivas, como la clasificaciรณn de correos electrรณnicos, la categorizaciรณn de tickets de soporte y el enrutamiento de solicitudes, liberando recursos humanos para actividades mรกs estratรฉgicas.

Atenciรณn al cliente y resoluciรณn de problemas

Suporte ao cliente via chat
Visรฃo Now Assist โ€“ Atenciรณn al cliente

Al integrar GenAI en el sistema de atenciรณn al cliente de ServiceNow, las empresas pueden proporcionar respuestas rรกpidas y precisas a preguntas frecuentes, resolver automรกticamente problemas comunes y ofrecer asistencia personalizada a los usuarios.

Predicciรณn y anรกlisis de datos

GenAI se puede utilizar para analizar grandes volรบmenes de datos e identificar patrones ocultos, tendencias y conocimientos que pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones mรกs informadas y predecir resultados futuros con mayor precisiรณn.

Personalizaciรณn

Con la integraciรณn de GenAI, las empresas pueden personalizar la experiencia del usuario ofreciendo recomendaciones personalizadas, contenido adaptado y soporte individualizado segรบn las preferencias y el historial de interacciรณn de cada usuario.

Impacto en la eficiencia y la automatizaciรณn

Aprovechar GenAI en ServiceNow puede tener un impacto significativo en la eficiencia operativa, la experiencia del usuario, la innovaciรณn y gestiรณn de riesgos y cumplimiento corporativo.

Mayor eficiencia operativa

Al automatizar tareas repetitivas y simplificar procesos complejos, GenAI puede ayudar a las empresas a reducir costos, optimizar recursos y aumentar la productividad del equipo.

Experiencia de usuario mejorada

Experiรชncia do Usuรกrio Now Assist
Resumen de interacciรณn de Now Assist Vision

Al proporcionar respuestas rรกpidas y precisas, personalizar las interacciones y simplificar el acceso a la informaciรณn, la integraciรณn de GenAI en ServiceNow puede mejorar significativamente la experiencia del usuario, aumentando la satisfacciรณn y la lealtad del cliente.

Innovaciรณn acelerada

IA generativa - conversรฃo de comando em cรณdigo
Vision Now Assist: Conversiรณn de comandos a cรณdigo

Al automatizar las tareas operativas y liberar recursos para actividades mรกs creativas y estratรฉgicas, GenAI puede impulsar la innovaciรณn dentro de las organizaciones, lo que permite el desarrollo de nuevos productos, servicios y soluciones de forma mรกs rรกpida y eficiente.

Gestiรณn de Riesgos y Cumplimiento

Al analizar grandes volรบmenes de datos e identificar patrones de comportamiento sospechoso o actividad no conforme, GenAI puede ayudar a las empresas a detectar y mitigar riesgos, garantizando el cumplimiento de las regulaciones y polรญticas internas.

Historia

Desde sus inicios, el campo del aprendizaje automรกtico ha utilizado modelos estadรญsticos, incluyendo modelos generativos, para modelar y predecir datos. A finales de la dรฉcada de 2000, la apariciรณn del aprendizaje profundo impulsรณ el progreso y la investigaciรณn en el procesamiento de imรกgenes y video, el anรกlisis de texto, el reconocimiento de voz y otras tareas. Sin embargo, la mayorรญa de las redes neuronales profundas se entrenaron como modelos discriminativos que realizan tareas de clasificaciรณn, como la clasificaciรณn de imรกgenes basada en redes neuronales convolucionales.

En 2014, avances como el autocodificador variacional y la red generativa antagรณnica dieron lugar a las primeras redes neuronales profundas prรกcticas capaces de aprender modelos generativos, en lugar de discriminativos, a partir de datos complejos como imรกgenes. Estos modelos generativos profundos fueron los primeros capaces de generar no solo etiquetas de clase para imรกgenes, sino tambiรฉn imรกgenes completas.

En 2017, la red Transformer permitiรณ avances en modelos generativos, lo que condujo al primer transformador generativo pre-entrenado en 2018.20 Esto fue seguido en 2019 por GPT-2, que demostrรณ la capacidad de generalizar sin supervisiรณn a muchas tareas diferentes como modelo fundamental.

En 2021, se lanzรณ DALL-E, un modelo de pรญxeles generativo basado en transformadores, seguido de A mitad de viaje y Stable Diffusion marcรณ el surgimiento del arte prรกctico de la IA de alta calidad a partir de seรฑales del lenguaje natural.

En enero de 2023, Futurismo.com CNET publicรณ la noticia de que estaba usando una herramienta de inteligencia artificial interna no revelada para escribir al menos 77 de sus artรญculos; despuรฉs de que se conociรณ la noticia, CNET publicรณ correcciones a 41 de los artรญculos.

En marzo de 2023, el GPT-4Un equipo de Microsoft Research argumentรณ que ยซpodrรญa considerarse razonablemente como una versiรณn temprana (pero aรบn incompleta) de un sistema de inteligencia artificial (IAA) sรณlidoยป.

En abril de 2023, el tabloide alemรกn Die Aktuelle publicรณ una entrevista falsa, generada por IA, con el expiloto de carreras Michael Schumacher. El artรญculo incluรญa dos posibles revelaciones: la portada incluรญa la frase "engaรฑosamente real" y la revista reconocรญa al final que la entrevista habรญa sido generada por IA. El editor jefe fue despedido poco despuรฉs en medio de la polรฉmica.

El futuro de la IA generativa en ServiceNow y mรกs allรก

La rรกpida evoluciรณn de la inteligencia artificial, especialmente la IA generativa, estรก redefiniendo el panorama empresarial. ServiceNow Inc., reconociendo el potencial transformador de estas tecnologรญas, ha invertido significativamente en capacidades de IA para su plataforma. La integraciรณn del controlador de IA generativa y el controlador de IA es fundamental para esta estrategia, permitiendo a las organizaciones optimizar sus objetivos de negocio y alcanzar nuevos niveles de eficiencia operativa.

Transformando los flujos de trabajo con IA

La capacidad de optimizar los flujos de trabajo e implementar la automatizaciรณn de estos es crucial para la competitividad moderna. La IA en ServiceNow, impulsada por el aprendizaje automรกtico y los modelos de lenguaje, permite la automatizaciรณn de tareas repetitivas, liberando a los empleados para dedicarse a actividades mรกs estratรฉgicas. El Diseรฑador de Flujos de ServiceNow, combinado con agentes de IA, simplifica la creaciรณn de flujos de trabajo personalizados, mejorando la experiencia del usuario y del empleado.

Avances en la gestiรณn de servicios y activos

La base de datos de gestiรณn de la configuraciรณn (CMDB) y la gestiรณn de la configuraciรณn son elementos vitales de la gestiรณn de servicios de TI. La inteligencia predictiva, impulsada por modelos de IA, estรก mejorando la capacidad de predecir y prevenir incidentes, optimizando asรญ la gestiรณn de operaciones. La gestiรณn de activos y la gestiรณn de activos de software tambiรฉn se benefician de la IA, con la automatizaciรณn del descubrimiento de activos y la optimizaciรณn del uso del software.

Mejorando la experiencia del cliente y del empleado

La gestiรณn del servicio al cliente (CSM) y la gestiรณn de servicios de campo (FSM) estรกn siendo revolucionadas por la IA. La asistencia generativa impulsada por IA permite la creaciรณn de artรญculos de conocimiento mรกs eficaces y una resoluciรณn de problemas mรกs rรกpida. Las experiencias de los clientes se personalizan mediante lenguaje natural y anรกlisis de datos, mientras que las de los empleados se mejoran con el soporte personalizado y la automatizaciรณn de tareas administrativas, como las de recursos humanos.

Gobernanza, riesgo y cumplimiento en la era de la IA

La gobernanza, el riesgo y el cumplimiento (GRC) es un รกrea crรญtica que se ve impactada por la IA. La capacidad de analizar grandes volรบmenes de datos e identificar patrones de riesgo permite una gestiรณn de riesgos mรกs eficaz. La calidad de los datos y el cumplimiento normativo se estรกn mejorando gracias a la automatizaciรณn de los procesos de auditorรญa y monitorizaciรณn.

El papel de la IA generativa en la creaciรณn de contenido y la generaciรณn de cรณdigo

La creaciรณn de contenido estรก siendo transformada por la IA generativa. La capacidad de generar automรกticamente texto, imรกgenes y vรญdeos permite la creaciรณn de contenido personalizado a gran escala. Ademรกs, la generaciรณn de cรณdigo, impulsada por modelos de IA, estรก acelerando el desarrollo de aplicaciones y la personalizaciรณn de los motores de aplicaciones.

Casos de รฉxito y el futuro de la IA en ServiceNow

Los casos de รฉxito de las empresas que han implementado IA en ServiceNow demuestran el potencial transformador de estas tecnologรญas. La transformaciรณn digital se estรก acelerando mediante la automatizaciรณn de procesos, la mejora de la experiencia del usuario y la optimizaciรณn de la gestiรณn de servicios. La diversidad y la inclusiรณn tambiรฉn se estรกn impulsando mediante la creaciรณn de experiencias personalizadas y accesibles para todos los usuarios.

El futuro de la IA en ServiceNow es prometedor. A medida que la tecnologรญa continรบa evolucionando, podemos esperar avances aรบn mayores en los agentes y las capacidades de IA, y en cรณmo las empresas aprovechan la plataforma para alcanzar sus objetivos estratรฉgicos. La adopciรณn de IA y controladores basados en IA, junto con el uso de modelos de lenguaje y aprendizaje automรกtico, consolidarรก la plataforma ServiceNow como lรญder en la revoluciรณn de la IA en la empresa.

Conclusiรณn

En resumen, la IA generativa ofrece un nuevo enfoque para la creaciรณn de contenido y la resoluciรณn de problemas, permitiendo a las empresas generar nuevos conocimientos, automatizar procesos y mejorar la experiencia del usuario.

La introducciรณn de GenAI en ServiceNow transformarรก las operaciones de TI y de negocio, ofreciendo niveles sin precedentes de automatizaciรณn, eficiencia y personalizaciรณn. A medida que las empresas buscan adaptarse a estos cambios, es crucial que tambiรฉn consideren las implicaciones รฉticas y de privacidad asociadas con el uso avanzado de las tecnologรญas de IA. Sin embargo, con una implementaciรณn cuidadosa y una gobernanza adecuada, GenAI en ServiceNow tiene el potencial de impulsar significativamente el rendimiento y la innovaciรณn empresarial.

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