Heim > Artikel > Technologie-Peripheriegeräte > Chatbots werden Rechenzentren schlanker und effizienter machen
Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) haben viele Möglichkeiten für den Einsatz von Chatbots in Rechenzentren eröffnet, einschließlich der Reduzierung der Betriebskosten von Rechenzentren und der Verbesserung der Talentbindung.
Risikokapitalgeber sind nicht die einzigen, die darauf vertrauen, dass generative künstliche Intelligenz (KI) das nächste große Ding in der Technologiebranche sein wird. Leiter von Rechenzentren sind außerdem davon überzeugt, dass Chatbots mehr als nur ein Hyper-Nischenbereich der generativen KI sind und den Betrieb schlanker machen und gleichzeitig Beschäftigungs- und Nachhaltigkeitskennzahlen erreichen können.
Seit der ersten Welle im Jahr 2016 haben Chatbots große Durchbrüche in Bezug auf Stabilität und Weiterentwicklung erzielt. Damals waren die Benutzeroberflächen von Chatbots frustrierend. Microsoft hat auf Twitter einen Chatbot namens Tay gestartet, der schnell Schlagzeilen machte. Innerhalb von 16 Stunden nach seiner Einführung veröffentlichte der Chatbot 95.000 Tweets, von denen ein erheblicher Teil Beleidigungen und unangemessene Informationen enthielt.
Heutige Chatbots können jedoch mehr als nur einen festen Kundenservice und voreingenommene Antworten bieten. Durch erhebliche Investitionen in generative künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können Chatbots mehr als nur menschliche Interaktionen und künstliche Reaktionen nachahmen. Beerud Sheth, Gründer und CEO von Gupshup, sagte, es gebe umfassendere Möglichkeiten für Rechenzentren. Das Unternehmen bietet einen Dienst an, der es Unternehmen ermöglicht, Chatbots für eine Vielzahl von Messaging-Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen
Sie sagte: „Jetzt kann es sehr spezifische Fragen beantworten wie ‚Was ist mit meinem Server oder Dienst schiefgelaufen?‘ oder ‚Wann ist es schiefgegangen?‘ Bist du zurück?“ Der GPT-3-Chatbot verfügt über einige Sprachfunktionen, verfügt aber auch über genaue Informationen aus dem Rechenzentrum, um diese Fragen zu beantworten. „
Dank der Nutzung der Natural Language Processing (NLP)-Technologie können die meisten modernen Chatbots Benutzereingaben und -absichten abbilden, Informationen klassifizieren und eine angemessene und humane Antwort liefern Möglichkeiten für den Einsatz von Chatbots in Rechenzentren, insbesondere jetzt, da Chatbots KI-gesteuerte Mehrzwecksoftware sind, die es Maschinen ermöglicht, nicht nur zu reagieren, sondern auch zu verstehen
In einem neuen Marktforschungsbericht, der von GlobalmarketEstimates veröffentlicht wurde, ist der Chatbot-Markt Es wird erwartet, dass die Branche von 2023 bis 2028 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 25,2 % wachsen und bis 2026 10,5 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Bis 2024 soll die Branche einen Umsatz von 26,4 Milliarden US-Dollar erwirtschaften. Und die Erfolgsgeschichte von Chatbots in verschiedenen Branchen ist keine Prognose mehr , es ist Realität geworden
Sheth fügte hinzu, dass künstliche Intelligenz im Gespräch die Betriebskosten von Rechenzentren erheblich senken kann, weil Chatbots sich klar und präzise ausdrücken können,
Sheth sagte: „Wann immer es eine Krise gibt oder etwas passiert, brauchen Sie Man muss viele Dinge haben, wie zum Beispiel eine Fernbedienung, und man muss dafür sorgen, dass die Leute schnell reagieren und auf Abruf sind. Vieles davon kann meiner Meinung nach vollständig oder vollständig automatisiert und mit künstlicher Intelligenz skaliert werden. „
Rechenzentren müssen sich nicht einmal auf große Unternehmen wie Amazon, Google, Accenture oder OpenAI verlassen, um ihre eigenen Chatbots zu erstellen, wodurch die Abhängigkeit von spezialisierten Arbeitskräften weiter reduziert wird Chatbots können auch von Grund auf neu erstellt werden.
Darüber hinaus können Chatbots in Rechenzentren verwendet werden, um reale Szenarien zu simulieren, sodass Rechenzentrumsbetreiber potenzielle Probleme erkennen und proaktiv lösen können, bevor sie auftreten Generative künstliche Intelligenz in der Rechenzentrumsbranche, und es könnte in Zukunft mehr Forschung und Entwicklung geben
Sheth sagte: „KI-Modelle können diese Probleme sehr gut erkennen, sobald sie trainiert sind.“
Aber Chatbots sind nicht das Ende. Alles in allem für Rechenzentren, auch wenn Teams Chatbots eingeführt haben, um die Arbeit zu optimieren und den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Einholung von Feedback zu verkürzen. Chatbots können Rechenzentren zwar effizienter helfen, aber sie sind einfach besser als Menschen bei der Synthese von Informationen Sheth sagte, dass die Technologie der künstlichen Intelligenz gleichzeitig unterschätzt und überschätzt werden könnte
Sie sagte: „Künstliche Intelligenz wird die Synthese menschlichen Wissens erheblich beschleunigen.“ Es lässt sich nicht leugnen, dass dies kommt, und es ist nützlich. „Aber sie glaubt, dass Anwendungen der künstlichen Intelligenz im Grunde genommen Wissenssynthesizer und keine Wissenserzeuger sind.
Investoren haben ihre Investitionen in Chatbots, virtuelle Assistenten und Sprachroboter erhöht, und bis 2022 werden diese Roboter in Bezug auf die Datenmenge in natürlicher Sprache leistungsfähiger sein Es wird erwartet, dass die weltweit generierten Daten bis 2025 180 ZB übersteigen werden, was eine Schlüsselkennzahl für das Verständnis der Kosten für den Betrieb eines modernen Cloud-Computing- oder Hyperscale-Rechenzentrums ist. Dies entspricht einem jährlichen Wachstum von 40 %. Rechenzentren benötigen mehr Personal, um technische Arbeiten zu bewältigen
Rechenzentren müssen mehr Menschen unterstützen, aber die Beschäftigungstrends zeigen einen Mangel an fähigen Arbeitskräften und keinen Überschuss
Sheth weist auf Chatbot-Aussichten für Rechenzentrumsbetreiber hin, die KI-Funktionen nutzen, da die Branche weiterhin unter IT-Personalproblemen leidet.
Durch die Analyse der Mitarbeiterzufriedenheit sagte Sheth, dass Faktoren wie Abschluss, Leistung und Verhaltensmuster eine Rolle spielen Ein spezielles Chatbot-Rechenzentrum kann prädiktive Analysen nutzen, um potenzielle Risiken bei der Talentbindung zu identifizieren. Diese Informationen können genutzt werden, um gezielte Bindungsstrategien zu entwickeln, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter engagiert, produktiv und motiviert sind.
Generative KI kann auch dabei helfen, die richtige Lösung für Mitarbeiter zu finden, indem sie ihre Fähigkeiten und Erfahrungen sowie die Anforderungen bestimmter Arbeitsrollen analysiert. Dies trägt dazu bei, sicherzustellen, dass die Mitarbeiter in Rollen eingesetzt werden, die ihren Stärken und Interessen entsprechen, wodurch die Arbeitszufriedenheit erhöht und die Fluktuation verringert wird.
In einer Rechenzentrumsumgebung sind Chatbots unverzichtbar. Laut einem Gartner-Bericht werden bis 2025 die Hälfte der Cloud-Computing-Rechenzentren fortschrittliche Roboter mit künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernfähigkeiten einsetzen, was die betriebliche Effizienz um 30 % steigern wird
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