自然語言處理(NLP)的進步為在數據中心使用聊天機器人開辟了許多可能性，包括降低數據中心運營成本和提高人才保留率。

風險投資家并不是唯一指望生成式人工智能(AI)成為科技領域下一件大事的人。數據中心的領導者們也認為，聊天機器人不僅僅是生成式人工智能的一個超利基領域，它可以在實現就業和可持續性指標的同時，使運營更精簡。

自從2016年的第一波浪潮以來，聊天機器人已經取得了穩定而巨大的進步，當時聊天機器人的界面令人沮喪。微軟在Twitter發布了聊天機器人Tay。它很快成為頭條新聞。在部署后的16個小時內，該聊天機器人發布了9.5萬條推文，其中包含辱罵和不當信息的推文比例很高。

然而，如今的聊天機器人不僅僅能夠提供固定的客戶服務和有偏見的回應。對生成式人工智能和機器學習的大量投資意味著聊天機器人可以做的不僅僅是模仿人類互動和人工反應。Gupshup的創始人兼首席執行官BeerudSheth表示，數據中心還有更廣闊的機會。該公司提供服務，允許企業為各種消息應用程序構建和部署聊天機器人。

她說，“現在它可以回答非常具體的問題，例如‘我的服務器或服務出了什么問題?或者‘它什么時候會回來?”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?！?/p>

聊天機器人淘金熱

由于利用自然語言處理(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，對信息進行分類，并提供一個合適的和人性化的回應。自然語言處理(NLP)為在數據中心使用聊天機器人開辟了大量的可能性，尤其是現在聊天機器人是人工智能驅動的多用途軟件，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%的復合年增長率增長，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，對話式人工智能可以顯著地降低數據中心的運營成本，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么事情時，你需要有一堆東西，比如遙控手，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，并通過人工智能進行擴展?！?/p>

數據中心甚至不必依賴亞馬遜、谷歌、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臺來創建聊天機器人，也可以從頭開始構建聊天機器人。

此外，數據中心中的聊天機器人可用于模擬現實場景，使數據中心運營商能夠識別潛在問題，并在問題發生之前主動解決問題。因此，人們對在數據中心行業中使用生成式人工智能越來越感興趣，未來可能會有更多的研究和開發。

Sheth說，“人工智能模型一旦經過訓練，就能很好地檢測到這些問題，”

但聊天機器人并不是數據中心的終極目標，即使團隊已經采用了聊天機器人來優化工作，縮短獲得反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數據中心，但它只比人類更擅長合成信息。

Sheth表示，人工智能技術可能同時被低估和高估。

她說，“人工智能將極大地加速人類知識的合成。不可否認，這正在到來，而且很有用?！钡J為，人工智能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、虛擬助手和語音機器人的投資，到2022年，這些機器人在自然語言接口領域的風險投資中占57.8%。到2025年，全球產生的數據量預計將超過180ZB，這是了解現代云計算或超大規模數據中心運營成本的關鍵指標。這相當于每年增長40%。很多數據中心需要更多的員工來處理技術工作。

數據中心將不得不支持更多的人，但就業趨勢表明，有能力的工人是短缺的，而不是過剩的。

數據中心精益化和人員配備

Sheth指出了聊天機器人如何幫助數據中心運營商利用人工智能能力的前景，因為IT人員問題繼續影響著該行業。

Sheth表示，專門的聊天機器人數據中心可以通過分析員工滿意度、績效和行為模式等因素，使用預測分析來識別潛在的人才保留風險。這些信息可以用來制定有針對性的保留策略，并確保員工敬業、高效、有動力。

生成式人工智能還可以通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。這有助于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。

在數據中心的環境中，聊天機器人是非常必要的。Gartner公司的一份報告指出，到2025年，將一半的云計算數據中心將部署具有人工智能和機器學習功能的先進機器人，從而使運營效率提高30%。