2025 年最热门的 ITSM 人工智能应用场景

围绕在 IT 服务管理（ITSM）中采用人工智能（AI）能力的讨论，市场上长期存在大量“噪音”。不同的 IT 服务台 / ITSM 软件 工具纷纷提供多种核心 AI 应用场景以及部分差异化功能。然而，工具具备 AI 能力，并不意味着这些能力已被真正采用，或正在持续创造额外的业务价值。

那么，IT 组织在实际运作中究竟采用了哪些 ITSM 人工智能应用场景？ ManageEngine 近期开展的一项调查为这一问题提供了部分答案。下文将呈现该调查的关键数据，并结合实践层面的指导建议，帮助组织充分释放当前或未来 ITSM 工具中 AI 能力的潜在价值。

ITSM AI 相关趋势示意

ITSM 工具中 AI 功能的应用现状

在深入探讨最热门的 ITSM AI 应用场景之前，有必要先了解 IT 组织中 AI 技术的整体采用情况——其普及程度可能超出许多人的预期。

在此次 ManageEngine 调查中，研究团队向受访者提出了这样一个问题： “贵组织是否已在 ITSM 实践中部署任何 AI 功能或能力？”

结果显示，高达 82% 的受访者表示，其组织已经在 ITSM 实践中实施了 AI 功能；相比之下，仅有 17% 的受访者表示尚未采用。

需要指出的是，这一数据并未反映 AI 应用的深度与广度。例如，部分组织可能仍处于探索或试点阶段，或仅启用了 ITSM 工具中极小比例的 AI 功能。因此，在解读这一结果时，应结合实际应用成熟度进行理解。

当前最常见的 ITSM 人工智能应用场景

尽管如此，该调查仍清晰揭示了 AI 在 ITSM 中的主要应用方向。在已采用 AI 的组织中，最常见的三大应用场景分别为：

  • 流程优化（48%）

  • 风险咨询（46%）

  • 知识发现（42%）

考虑到 ITSM 市场长期以来大力推广面向终端用户的对话式虚拟代理以及智能工单处理作为早期 AI 应用场景，这一结果可能出乎部分人的意料。

调查还显示，不同规模组织在 AI 应用重点上存在明显差异，其各自排名前三的应用场景如下：

100–249 名员工规模企业：

  • 风险咨询

  • 知识发现

  • 对话式虚拟助手

250–500 名员工规模企业：

  • 风险咨询

  • 流程优化

  • 智能分类（三者并列首位）

500 名以上员工规模企业：

  • 流程优化

  • 问题预测

  • 知识发现

这些 ITSM AI 应用场景的优先级排序，往往反映了组织在业务价值与实施难度之间的权衡结果。例如，“对话式虚拟助手”以 39% 的采用率位列总体第四。尽管其被视为 ITSM 中的早期 AI 应用场景，但除 100–249 人规模企业外，未进入其他规模组织的前三名。这在一定程度上表明，要使该能力持续、稳定地满足终端用户和 IT 团队的期望，往往需要较高的投入和成熟度。

为组织选择合适的 ITSM 人工智能应用场景

为组织选择合适的 ITSM 人工智能应用场景，是实现 AI 成功落地的关键一步。正如预期，业务价值应始终作为首要驱动因素。尽管技术本身具有吸引力，但组织必须围绕真实存在的问题或明确的业务机遇展开。

以 IT 支持运营为例，推动 AI 应用的动因可能包括以下一项或多项：

  • 减少工单数量

  • 加快事件解决时间，并缩短业务停机时长

  • 提升终端用户满意度，乃至整体员工与客户体验

  • 降低运营成本

  • 缓解资源短缺问题

在实践中，可采用用例评分框架，从以下四个维度对每一个 AI 用例进行系统评估：

  • 业务价值

  • 可行性

  • 风险

  • 准备度

基于这一框架，组织可以优先推进高价值、低风险、高可行性的应用场景。这类用例通常被视为“低垂果实”。相比之下，高风险、复杂度较高的早期用例，除非组织本身已具备较高的 AI 成熟度，否则往往难以在早期阶段成功落地。

成功采用 ITSM AI 的关键实践建议

与多数业务转型项目类似，AI 在 ITSM 中的成功应用同样依赖一些“常规要素”。例如：

  • 确保 AI 举措与 ITSM 战略及整体业务目标保持一致

  • 如提升自助服务采用率

  • 或提高首次联系解决率（FCR）

  • 尽早争取关键利益相关方和管理层的支持

  • 结合组织变更管理（OCM）方法，包括：

  • 持续保持全员信息同步与目标一致

  • 帮助员工建立与 AI 应用场景协作的技能与信心

  • 针对不同利益相关方群体，建立信任并调整变革的沟通视角

在实施层面，应采用迭代式的 AI 落地策略： 优先选择相对“友好”的团队或业务单元开展试点，通过预先约定的成功指标评估实施效果。同时，组织也应保持务实态度——若某个 AI 项目未能达到集体预期，应当及时调整，甚至果断终止。

技术部署不是终点

最后需要强调的是，技术实施与初期采用并非终点。真正的价值来自持续使用与行为模式的固化。这意味着：

  • 新的使用习惯需要被不断强化

  • 新的工作方式应被嵌入到日常流程与绩效目标之中

希望本文能为组织理解和规划 ITSM 人工智能应用场景提供有价值的参考。

常见问题

1) 82% 的采用率是否意味着大多数组织已“成熟使用”AI？

不一定。正如文中所述，该数据并未反映 AI 应用的深度与广度，部分组织可能仍处于探索、试点或仅启用极小比例功能的阶段。

2) 为什么流程优化、风险咨询、知识发现会成为最常见的三大场景？

这些场景往往更容易在业务价值与实施难度之间取得平衡，并更直接影响效率、风险与知识获取等关键目标。

3) 组织应该如何选择适合自己的 AI 用例？

文中建议采用用例评分框架，从业务价值、可行性、风险、准备度四个维度进行系统评估，并优先推进高价值、低风险、高可行性的“低垂果实”。

4) 为什么“技术部署不是终点”？

因为真正的价值来自持续使用与行为固化，需要不断强化新的使用习惯，并将新的工作方式嵌入到日常流程与绩效目标之中。

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