Las soluciones de inteligencia artificial generativa de ServiceNow aprovechan los datos en su plataforma.

Si los datos son verdaderamente el combustible para la inteligencia artificial generativa y una de las claves para una implementación exitosa es acceder a datos significativos para el funcionamiento del negocio, parece que ciertos proveedores de servicios de software como servicio (SaaS) tienen una ventaja incorporada en lo que respecta a los datos. Ejecutar es otra cuestión, pero si los datos están ahí, al menos los modelos tienen algo más significativo con lo que trabajar. Uno de los primeros defensores del SaaS en la inteligencia artificial generativa ha sido ServiceNow, que ha podido aprovechar los datos en su propia plataforma para ayudar a construir modelos más centrados en el negocio. Para el director de información Chris Bedi, se trata de construir una experiencia práctica que ayude a las personas a hacer su trabajo de manera más eficiente. "Creo firmemente que un modelo es tan bueno como la plataforma. Si es parte de un gran modelo, pero no está asociado con una experiencia, no está relacionado con un flujo de trabajo, ¿cuál es el punto?", dijo Bedi a TechCrunch. Brent Leary, fundador y analista principal de CRM Essentials, afirma que ServiceNow está haciendo un esfuerzo deliberado para centrar su inteligencia artificial en asuntos prácticos. "Creo que el enfoque de ServiceNow en construir su propia plataforma de inteligencia artificial generativa de pila completa les da la capacidad de dirigir sus esfuerzos hacia la creación, optimización e integración de flujos de trabajo. Esto tiene la oportunidad de impactar procesos que atraviesan varios departamentos/áreas y plataformas", dijo Leary. Para lograr esto, la empresa está integrando la inteligencia artificial en todos sus flujos de trabajo. Bedi divide las capacidades de inteligencia artificial generativa de ServiceNow en tres áreas amplias. La primera consiste en manejar de manera más sistemática las solicitudes. "Cuando alguien pide algo, lo llamamos solicitante. Eso podría ser un cliente, podría ser un proveedor, podría ser un empleado. ¿Cómo les ayudamos a obtener una respuesta más rápido?". La segunda parte implica ayudar a los agentes a hacer su trabajo mejor, independientemente de su enfoque. "Puede ser un agente de recursos humanos, un agente de tecnología de la información, un agente de servicio al cliente: alguien está haciendo algo; ayudarles a realizar las tareas repetitivas más rápido, o pasarlas por completo a la máquina, y también estamos viendo ganancias de productividad allí", dijo. La última parte consiste en encontrar formas de acelerar la innovación. Bedi piensa que esto podría traer un nuevo nivel de automatización, como texto a código, texto a flujo de trabajo automatizado o incluso trabajar de forma multimodal para permitir a los usuarios hacer cosas como tomar una foto de un diagrama o sesión de lluvia de ideas en pizarra, y convertir esa imagen en un flujo de trabajo. Adoptando un enfoque integral "ServiceNow está implementando una estrategia de inteligencia artificial única que es una combinación de construcción, adquisición y asociación", dijo Holger Mueller, un analista de Constellation Research. Afirma que la empresa necesita una estrategia tan diversa por algunas razones. "En primer lugar, los clientes de ServiceNow tienen una amplia gama de asociaciones de inteligencia artificial, y quieren que ServiceNow las aproveche y conviva con ellas", dijo. Estas asociaciones incluyen nombres como Nvidia y Microsoft, entre otros. "Luego necesita construir su propia automatización de IA, ya que los clientes también esperan experiencias de IA listas para usar", dijo. Finalmente, combina el desarrollo interno con la adquisición para ampliar la plataforma. Al mismo tiempo, la empresa tiene clientes con diversos grados de preparación para la inteligencia artificial, y necesita proporcionar una variedad de soluciones que abarquen esas capacidades, dice Jeremy Barnes, VP de producto de IA en ServiceNow, quien llegó a la empresa a través de la adquisición de su empresa anterior, Element AI. "Diría que las empresas más grandes y de más rápido crecimiento han, en su mayoría, clavado los cambios organizativos necesarios para implementar la transformación digital", dijo. Pero para aquellos que no están tan avanzados, intentan combinar sus propias soluciones con la ayuda de ISVs (proveedores de software independientes) y MSPs (proveedores de servicios gestionados) para ponerse al día y aprovechar la inteligencia artificial. El analista financiero Arjun Bhatia de William Blair ve las nuevas capacidades de inteligencia artificial como algo por lo que los clientes están dispuestos a pagar. "Si bien todavía es temprano, ServiceNow destacó sólidas tendencias de demanda para sus nuevos SKUs Pro-Plus a medida que las empresas buscan formas de invertir en IA generativa", escribió en un informe publicado en mayo. Además, la empresa ha visto relativamente poca resistencia a los precios, lo que podría indicar que los clientes ven valor. Avanzando al ritmo de los clientes El analista de IDC Stephen Elliot dice que la empresa ha estado invirtiendo en inteligencia artificial, inteligencia artificial generativa y talento relacionado durante más de cinco años, y los clientes están viendo resultados de ese esfuerzo. "Los clientes con los que he hablado que están utilizando Now Assist dicen que los primeros resultados parecen muy positivos con retornos comerciales en torno a la reducción de tickets, resúmenes de bases de conocimiento y experiencias mejoradas para el cliente con agentes virtuales. El costo y la productividad del equipo son los temas principales de realización de valor empresarial", dijo Elliot a TechCrunch. Bedi dice que piensa en la inteligencia artificial de un par de maneras: una es a corto plazo y la otra es mirando hacia el futuro, cuando la IA pueda ser más capaz y tener una penetración más profunda dentro de las empresas. "La forma en que definimos el modo uno, realmente se trata de mejoras incrementales a las formas de trabajo existentes", dijo. Ve a las empresas utilizando la tecnología de IA actual para mejorar la forma en que mueven y organizan el trabajo. Pero donde realmente se pondrá interesante es en el futuro, cuando se pueda mirar un proceso y crear una manera completamente nueva de trabajar impulsada por la IA. "El modo dos sería decir, si empezáramos con una hoja en blanco, ¿qué trabajo iría a las máquinas y qué trabajo se dejaría para los humanos, y qué trabajo interesante podríamos hacer que los humanos aún hagan?", dijo. Bedi también ha buscado aprovechar la IA internamente para sus propios empleados. Y la empresa ha construido una plataforma de IA llamada Torre de Control de IA para ayudar a proporcionar una experiencia unificada a los desarrolladores que construyen aplicaciones internamente. "La idea principal es dar a los ingenieros la libertad de elegir el modelo que deseen, y no tener que hacer todo el trabajo adicional de gestionar lo que se requiere que hagan de manera diferente, según su elección", dijo. Además, desde una perspectiva de gestión de TI, están administrando los modelos como cualquier otro objeto de TI. "Así que un modelo en producción es un activo, y un activo debe tener una postura cibernética, una resistencia operativa; tenemos que saber que está funcionando cuando necesita funcionar. Y estamos midiendo la eficacia de los modelos y la adopción de los modelos". Para Barnes, esto encaja con el enfoque general que la empresa está tomando para llevar a los clientes a centrarse más en la IA. "Realmente estamos pasando de los casos de uso fundamentales para la inteligencia artificial generativa a reimaginar cada parte de cómo se hace el trabajo", dijo. "También incluye la capacidad de abordar tipos de tareas de nivel superior, utilizando mejores herramientas para comprender qué está sucediendo con la IA y cómo la IA y los humanos pueden contribuir a realizar el trabajo juntos."