チャットボットはデータセンターをよりスリムかつ効率的にします

自然言語処理 (NLP) の進歩により、データ センターの運用コストの削減や人材の定着率の向上など、データ センターでのチャットボットの使用に関する多くの可能性が開かれました。

# 生成型人工知能 (AI) がテクノロジー界の次の目玉になると期待しているのはベンチャーキャピタリストだけではありません。データセンターのリーダーはまた、チャットボットは生成型 AI の単なるハイパーニッチ領域ではなく、雇用と持続可能性の指標を達成しながら運用をスリム化できると信じています。

2016 年の最初の波以来、チャットボットは安定性と進歩において大きな進歩を遂げてきました。当時、チャットボットのユーザー インターフェイスはイライラするものでした。 Microsoft が Tay と呼ばれるチャットボットを Twitter 上に公開すると、すぐに見出しになりました。オンラインで起動してから 16 時間以内に、チャットボットは 95,000 件のツイートを投稿しましたが、そのかなりの部分に侮辱や不適切なメッセージが含まれていました

しかし、今日のチャットボットは、固定的な顧客サービスと偏った応答を提供する機能だけを備えているわけではありません。生成型人工知能と機械学習への多額の投資により、チャットボットは単に人間の対話や人工的な応答を模倣する以上のことができるようになります。 Gupshup の創設者兼 CEO である Beerud Sheth 氏は、データセンターには幅広いチャンスがあると述べました。同社は、企業がさまざまなメッセージング アプリケーション用のチャットボットを構築および展開できるサービスを提供しています。「『サーバーまたはサービスの何が問題になっているのですか?』や『サーバーまたはサービスの何が問題ですか?』などの非常に具体的な質問に答えることができるようになりました」 「いつ戻ってきますか?」 GPT-3 チャットボットにはいくつかの言語機能がありますが、これらの質問に答えるためのデータセンターからの正確な情報も備えています。

チャットボット ゴールド ラッシュ

自然言語処理 (NLP) テクノロジーの使用により、最新のチャットボットのほとんどはユーザーの入力と意図をマッピングし、情報を分類し、適切で人間らしい応答を提供できます。自然言語処理 (NLP) は、特にチャットボットが AI を活用した多目的ソフトウェアであり、機械が反応できるだけでなく、機械が理解できるようになった今、データセンターでチャットボットを使用するための豊富な可能性を開きます。

# GlobalmarketEstimates が発表した新しい市場調査レポートでは、チャットボット市場は 2023 年から 2028 年、そして 2026 年にかけて年平均成長率 25.2% で成長し、105 億ドルに達すると予想されています。 2024 年までに 264 億ドルの収益が見込まれており、さまざまな業界におけるチャットボットの成功事例はもはや予測ではなく、現実になりました。

シェス氏は、「危機が起こったり、何かが起こったりするたびに、リモコンなどの多くのものが必要になり、人々がすぐに反応して待機できるようにする必要があります。そして、これらの多くは完全または完全に自動化でき、人工知能によって拡張できると思います。 「

データセンターは、独自のチャットボットを作成するために Amazon、Google、Accenture、OpenAI などの大手企業に依存する必要さえありません。独自のチャットボットを構築できるため、専門労働者への依存をさらに減らすことができます。企業は次のことを行うことができます。」既存のプラットフォームを使用してチャットボットを作成することも、チャットボットを最初から構築することもできます。

さらに、データセンターのチャットボットを使用して現実のシナリオをシミュレートできるため、データセンターのオペレーターは潜在的な問題を特定し、問題が発生する前に解決できます。その結果、データセンター業界では生成 AI の使用への関心が高まっており、将来さらに研究開発が行われる可能性があります。

Sheth 氏は次のように述べています。 「トレーニングを行うことで、これらの問題は非常にうまく検出できます。」

しかし、たとえチームが作業を最適化し、時間と労力を短縮するためにチャットボットを導入したとしても、チャットボットがデータセンターにとって万能ではありません。フィードバックを得るために必要です。チャットボットはデータ センターをより効率的に支援できますが、人間より優れているのは情報の合成においてのみです。

シェス氏は、人工知能テクノロジーは過小評価されていると同時に過大評価されている可能性があると述べました。

彼女はこう言いました。「人工知能は人間の知識の統合を大幅に加速します。これが登場することは否定できませんし、便利です。 「しかし、彼女は、人工知能アプリケーションは基本的に知識を創造するものではなく、知識を合成するものであると信じています。

投資家は、チャットボット、仮想アシスタント、音声ロボットへの投資を増やしています。2022 年までに、これらのロボットはベンチャー キャピタル投資の 57.8% を占めるようになります。」自然言語インターフェース空間でのデータ生成量は、2025 年までに世界中で 180ZB を超えると予想されており、最新のクラウド コンピューティングまたはハイパースケール データセンターの運用コストを理解するための重要な指標となります。これは、年間成長率 40% に相当します。多くのデータセンター技術的な作業を処理するには、より多くの従業員が必要になります。

データ センターは、より多くの従業員をサポートする必要がありますが、雇用傾向を見ると、有能な従業員は余剰ではなく不足していることがわかります

データセンターの無駄のなさと人員配置

業界がITの人員配置問題の影響を受け続けるなか、データセンターオペレーターが人工知能機能を活用するためのチャットボットの可能性を指摘

#シェス氏はこう述べた。専門のチャットボット データセンターは、従業員の満足度、パフォーマンス、行動パターンなどの要素を分析することで、予測分析を使用して潜在的な人材保持リスクを特定できます。この情報は、従業員のエンゲージメント、生産性、モチベーションを確保するための、目標を絞った定着戦略の開発に使用できます。

生成 AI は、従業員のスキルや経験、特定の職務の要件を分析することもできます。正しい仕事。これにより、従業員がそれぞれの強みや興味に合った役割に確実に配置され、仕事の満足度が向上し、離職率が削減されます。

データセンター環境では、チャットボットが不可欠です。 Gartner のレポートによると、2025 年までにクラウド コンピューティング データセンターの半数が人工知能と機械学習機能を備えた高度なロボットを使用し、運用効率が 30% 向上する予定です

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