生成式AI浪潮引发IT服务台岗位前景不确定性

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日益熟练，人类应扮演何种角色，甚至是否还需要人类参与。这一问题在IT服务台的初级岗位中尤为突出。

多数分析师和科技领袖认为，生成式AI将不可避免地引发经济领域的岗位颠覆。然而，当被直接问及技术是否会取代工人时，大多数人对此犹豫不决——也有人表示可能，但现阶段尚不建议。

“这取决于情况，但如果企业拥有完善的知识库且经过良好训练，生成式AI确实能在很大程度上取代一级服务台专员——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”，负责与用户沟通并执行基础故障排除。该岗位也是 aspiring technologists 的入门点。根据Glassdoor截至6月的数据分析，美国一级帮助台员工的平均年薪约为48,000美元。

尽管属于入门级岗位，一级服务台员工对公司其他部门对IT部门的整体认知具有重要影响。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

然而，专家们正在思考这些专员未来在技术部门中将扮演何种角色，尽管许多分析师认为对即将大规模失业的担忧被夸大了。

根据Insight Enterprises委托The Harris Poll于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，劳动力流失是他们对生成式AI实施的担忧之一。

软件开发公司GoTo的数字工作场所副总裁Jeremy Rafuse表示，在公司内部，IT员工之间确实存在对岗位颠覆的担忧，因为团队正尝试利用生成式AI自动化部分任务。

“当你谈论即时自动化某些工作负载时，很难不产生这种担忧，”负责GoTo IT部门的Rafuse说，“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，让你从事不同工作，还会创造目前尚不存在的新岗位。”

GoTo是LastPass的母公司，多年来已自动化服务台中的例行任务。Rafuse表示，近期IT团队投入时间学习生成式AI，并识别低风险用例。

“我们不想只是躲在毯子下面，”Rafuse说，“但团队对此有所认识，并且相当乐观，认为这是学习新事物的机会。”

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，这一观点与多数科技高管产生共鸣。

根据Teradata赞助、IDC于7月对900名受访者进行的调查，近95%的科技高管表示，他们感到压力在未来六个月至一年内采用生成式AI。超过半数表示承受“高或显著”压力。

“能”不等于“应该”

尽管存在对生成式AI取代工人的担忧，流行模型制造商却反驳了LLM和生成式AI能力应该——或能够——替代员工的说法。

“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，也应有质量保证流程，由人类跟踪系统并评估其输出。”

毕竟，AI并非没有缺陷。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时使用。

来自斯坦福大学和加州大学伯克利分校的研究人员发现，OpenAI的模型并不一定随时间变得更好。在某些案例中，性能和准确性显著下降，表明需要持续监控。

尽管如此，生成式AI初创公司Anthropic的模型可通过现成方式及Slack等第三方服务供企业使用。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视为“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，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取代工人的决策取决于成本以及组织对特定岗位的重视程度。美国国家饮食失调协会因决定关闭人工运营的国家热线，转而使用名为Tessa的聊天机器人而登上头条。在用户发布Tessa推荐减肥和节食限制的经历后，该非营利组织于6月撤下了该工具。

“如果人们不喜欢，他们会避开它。”

——Chris Matchett，Gartner高级总监分析师

在GoTo，团队通过会议和讨论设定预期，明确生成式AI技术能做什么、不能做什么。Rafuse强调，该技术应作为工具使用，但不能因其可能出错而完全依赖。

“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，防止员工暴露专有信息。

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

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

现状

自ChatGPT问世八个月以来，多数科技领袖将生成式AI技术的认知描述为处于Gartner炒作周期中“期望膨胀的顶峰”与“幻灭的低谷”之间。

炒作周期包含五个关键阶段：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于周三将生成式AI列入2023年新兴技术炒作周期的期望膨胀顶峰。

“许多技术确实遵循这一周期，我不认为生成式AI会例外，”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我们处于哪个阶段。”

科技领袖的任务是穿越炒作，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来改善客户体验。

据Siao-Si介绍，在产品页面中，团队管理提示库，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需求。

企业软件提供商Atlassian于4月宣布，更新其Jira Service Management中生成式AI工具的功能，支持响应语气调整，这是其Atlassian Intelligence层一系列更新的一部分。

在GIF产品演示中，人类代理要求Atlassian Intelligence将响应调整为更富同理心，将“您的新笔记本电脑将于下周二到达”改为五句话的回复。语气选项还包括安抚、随意、友好和专业。

“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月演示中告诉CIO Dive，“他们可以取消且不接受建议，也可以接受、编辑和修改。”

随着企业为生成式AI实施准备系统，领导者需应对整个组织中的知识差距和用户偏好差异。若企业未能提供从聊天机器人到人工接触点的无缝过渡，也可能对客户体验产生意外影响。

“如果人们不喜欢，他们会避开它，”Gartner高级总监分析师Chris Matchett表示，“这就是为什么我们建议不要将其作为必须通过的门卫或迎宾员，才能与人工交谈。”

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