自然語言處理(NLP)的進步為在資料中心使用聊天機器人開闢了許多可能性，包括降低資料中心營運成本和提高人才保留率。
創投家並不是唯一指望生成式人工智慧(AI)成為科技領域下一件大事的人。資料中心的領導者也認為，聊天機器人不僅僅是生成式人工智慧的一個超利基領域，它可以在實現就業和永續指標的同時，讓營運更精簡。
自2016年第一波浪潮以來，聊天機器人在穩定性和進步方面取得了巨大的突破。當時，聊天機器人的使用者介面讓人感到沮喪。微軟在Twitter上發布了名為Tay的聊天機器人，它很快就成為了新聞頭條。在被上線後的16個小時內，該聊天機器人發布了9.5萬條推文，其中相當比例的推文包含了侮辱和不適當的信息
然而，現如今的聊天機器人不僅僅能夠提供固定的客戶服務和偏見的回應。大量投資於生成式人工智慧和機器學習意味著聊天機器人能夠實現更多不僅僅是模仿人類互動和人工反應的功能。 Gupshup的創辦人兼執行長Beerud Sheth表示，資料中心還有更廣闊的機會。該公司提供的服務允許企業為各種訊息應用程式建置和部署聊天機器人
她說，「現在它可以回答非常具體的問題，例如'我的伺服器或服務出了什麼問題?或者'它什麼時候會回來?”GPT-3聊天機器人具有一定的語言能力，但它也有來自數據中心的準確信息來回答這些問題。 ”
由於利用自然語言處理(NLP)技術，大多數現代聊天機器人都可以映射用戶輸入和意圖，對資訊進行分類，並提供一個合適的和人性化的回應。自然語言處理(NLP)為在資料中心使用聊天機器人開闢了大量的可能性，尤其是現在聊天機器人是人工智慧驅動的多用途軟體，它不僅能讓機器做出反應，還能讓機器理解。
在GlobalmarketEstimates公司發布的一份新的市場研究報告中，從2023年到2028年，聊天機器人市場預計將以25.2%的複合年增長率增長，到2026年將達到105億美元。自然語言處理(NLP)行業預計到2024年將有264億美元的收入。而各行業聊天機器人的成功故事不再是預測，已經成為了現實。
Sheth補充說，對話式人工智慧可以顯著降低資料中心的營運成本，因為聊天機器人可以表達清晰且準確。
Sheth說，「每當出現危機或發生什麼事情時，你需要有一堆東西，例如遙控手，你需要讓人們迅速做出反應，隨時待命，我認為很多這些都可以完全或完全自動化，並透過人工智慧進行擴展。 」
資料中心甚至不必依賴亞馬遜、Google、埃森哲或OpenAI等主要公司來創建自己的聊天機器人。他們可以建立自己的聊天機器人，進一步減少對專門勞動力的依賴。企業可以使用現有的平台來創建聊天機器人，也可以從頭開始建立聊天機器人。
此外，資料中心中的聊天機器人可用於模擬現實場景，使資料中心營運商能夠識別潛在問題，並在問題發生之前主動解決問題。因此，人們對在資料中心行業中使用生成式人工智慧越來越感興趣，未來可能會有更多的研究和開發。
Sheth說，「人工智慧模型一旦經過訓練，就能很好地檢測到這些問題，」
但聊天機器人並不是資料中心的終極目標，即使團隊已經採用了聊天機器人來優化工作，縮短獲得回饋所需的時間和精力。雖然聊天機器人可以以更高的效率幫助資料中心，但它只比人類更擅長合成資訊。
Sheth表示，人工智慧技術可能同時被低估和高估。
############################################################她說，「人工智慧將大大加速人類知識的合成。不可否認，這正在到來，而且很有用。 「但她認為，人工智慧應用基本上是知識的綜合者，而不是知識的創造者。######投資者增加了對聊天機器人、虛擬助理和語音機器人的投資，到2022年，這些機器人在自然語言介面領域的創投中佔57.8%。到2025年，全球產生的資料量預計將超過180ZB，這是了解現代雲端運算或超大規模資料中心營運成本的關鍵指標。這相當於每年增長40%。許多資料中心需要更多的員工來處理技術工作。######資料中心將需要支援更多的人員，但就業趨勢顯示，有能力的工人是稀缺的，而不是過剩的# ##Sheth指出了聊天機器人對於資料中心營運商利用人工智慧能力的前景有助益，因為該行業仍然受到IT人員問題的影響
Sheth表示，透過分析員工的滿意度、績效和行為模式等因素，專門的聊天機器人資料中心可以使用預測分析來識別潛在的人才保留風險。這些資訊可以用來制定有針對性的保留策略，以確保員工的敬業、高效和有動力
生成式人工智慧還可以透過分析員工的技能和經驗，以及特定工作角色的要求，幫助他們找到合適的工作。這有助於確保員工被安排在適合他們優勢和興趣的職位上，提高工作滿意度，減少人員流失。
在資料中心的環境下，聊天機器人是不可或缺的。根據Gartner公司的報告預測，到2025年，將有一半的雲端運算資料中心將會採用具備人工智慧和機器學習功能的高階機器人，這將使營運效率提高30%
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