丰田作为全球最大的汽车制造商之一,已经启动了一项改变其数字员工体验(DEX)的计划。
在美国,丰田计划在今年取消传统的 IT 服务台,如果无法达成这一目标,至少也要将 IT 帮助台的来电减少 80%。实现这一目标的部分策略包括使用自动化、预测分析和虚拟助手。丰田人工智能和自动化经理 Zakir Mohammed 表示:"传统的服务台总是被动的。"
回顾员工在传统 IT 帮助台可能经历的体验,他指出支持人员可能需要几天甚至几周的时间才能联系到某人来解决 IT 问题。例如,如果有人需要一个新的软件,他们需要提交一个帮助台工单。根据 Mohammed 的经验,两到三天后,IT 支持人员会联系提交工单的人,然后安排 30 分钟或一小时的时间来安装应用程序。
"这里存在大量被动反应,"他说。"在某些时候,我们的员工放弃了开工单,开始默默忍受。我们意识到传统的帮助台运作方式不可持续。我们需要采取主动的方法。"
丰田是 Gartner 的客户,Gartner 的数字员工体验市场研究建议使用符合行业标准的工具。Gartner 将 DEX 管理工具定义为能够衡量和持续改善员工对公司提供技术的满意度的软件。
这些工具通常能够近实时处理来自终端、应用程序、员工情绪的汇总数据,并提供可操作的洞察,根据 Gartner 的说法,这些洞察可以驱动自我修复自动化,也可用于增强员工与自助服务门户和聊天机器人的交互。Gartner 表示,DEX 工具还可以帮助 IT 支持、资产管理、采购和其他依赖可靠信息的团队。Mohammed 说:"我们评估的一些工具和技术看起来非常有前景。但我们目前使用的工具是 Nexthink,它符合我们的要求。"
现在,丰田的 10 万名员工不再需要等待 IT 问题被手动分类处理,而是受益于 IT 部门使用 Nexthink 的 DEX 技术主动检测、诊断和解决终端的 IT 问题。
DEX 的起步
丰田最初以 100 名用户为对象开始了一个小规模的 Nexthink 试点项目。Mohammed 表示,通过收集指标,IT 团队能够了解试点用户遇到的问题。
对 Mohammed 来说,丰田面临的挑战之一是,尽管公司部署了先进的可观察性工具来监控业务应用程序和 IT 基础设施(如存储),但缺乏监控用户、他们设备性能、他们对所使用 IT 的体验以及整体情绪的必要工具。
考虑到人被认为是企业最重要的资产,Mohammed 认为衡量他们对完成工作所需 IT 的体验非常重要。
在评估了 100 名员工的样本后,他说:"我们看到的结果令人大开眼界。存在如此多的问题。"
随后,丰田将概念验证扩大到 3 万名用户。这一步骤涉及使用自动化。Mohammed 说:"我们部署到 3 万名用户。我们不仅收集信息,还开始进行自动化。"
谈到推广的好处,他表示丰田现在可以看到用户设备的情况,这有助于公司提供无缝的数字体验,并实现某些帮助台任务的自动化。
Nexthink 还被用于预测性维护,例如在笔记本电脑电池耗尽之前更换。Mohammed 说:"如果某种类型的电池性能在未来六个月内从 80% 下降到 60%,这些电池可能需要更换。这对 IT 交付团队来说是很好的信息。这意味着他们不仅可以提前购买电池,还可以在旧电池耗尽之前主动更换。"
Nexthink 的另一个用途是软件回收。他说:"笔记本电脑上安装了大量软件,我们为此支付软件许可费。Nexthink 能够检查软件在过去 90 天内是否被使用过。然后,这些信息可以用来发送自动消息,询问是否仍需要该应用程序。我点击一下,它就会自动被 IT 软件库回收。"
丰田 DEX 故事的最后一部分是使用虚拟助手。Mohammed 说:"我们希望将其打造成丰田的 ChatGPT,让员工可以提交请求,后台自动完成工作。"
实际上,虚拟助手被用来解析用户输入的自由文本,并将这些请求转化为可以发送给 Nexthink 的操作。
虚拟助手的另一个用途是让用户直接请求软件。他说:"如果你需要 PowerBI,它会在后台连接 Nexthink,获取软件并安装。你不需要做任何事。安装完成后,你会收到一条通知,说你的软件已经准备就绪。"
如果丰田的目标是减少 IT 帮助台的来电,让用户通过虚拟助手主动解决 IT 问题,或者使用它来请求新软件的能力,显示了数字员工体验的发展方向。
好文章,需要你的鼓励
IDC数据显示,Arm架构服务器出货量预计2025年将增长70%,但仅占全球总出货量的21.1%,远低于Arm公司年底达到50%市场份额的目标。大规模机架配置系统如英伟达DGX GB200 NVL72等AI处理设备推动了Arm服务器需求。2025年第一季度全球服务器市场达到创纪录的952亿美元,同比增长134.1%。IDC将全年预测上调至3660亿美元,增长44.6%。配备GPU的AI服务器预计增长46.7%,占市场价值近半。
保加利亚研究团队通过创新的双语训练方法,成功让AI模型学会了在非英语环境下使用外部工具。他们开发的TUCAN模型在保加利亚语功能调用任务上实现了显著提升,小模型改进幅度达28.75%。更重要的是,团队开源了完整的方法论,为全球多语言AI工具使用能力的发展提供了可复制的解决方案。
AI正在重塑创业公司的构建方式,这是自云计算出现以来最重大的变革。January Ventures联合创始人Jennifer Neundorfer将在TechCrunch All Stage活动中分享AI时代的新规则,涵盖从创意验证、产品开发到团队架构和市场策略的各个方面。作为专注于B2B早期投资的风投合伙人,她将为各阶段创业者提供关键洞察。
清华大学团队开发了首个能同时理解街景、卫星图、轨迹和地理数据的城市AI系统UrbanLLaVA。通过创新的三阶段训练法和多模态融合技术,该系统在十二项城市任务测试中显著超越现有方法,为智慧城市、导航服务、城市规划等领域带来突破性进展,代码已开源。