自然语言处理(NLP)的进步为在数据中心使用聊天机器人开辟了许多可能性，包括降低数据中心运营成本和提高人才保留率。
风险投资家并不是唯一指望生成式人工智能(AI)成为科技领域下一件大事的人。数据中心的领导者们也认为，聊天机器人不仅仅是生成式人工智能的一个超利基领域，它可以在实现就业和可持续性指标的同时，使运营更精简。
自从2016年的第一波浪潮以来，聊天机器人已经取得了稳定而巨大的进步，当时聊天机器人的界面令人沮丧。微软在Twitter发布了聊天机器人Tay。它很快成为头条新闻。在部署后的16个小时内，该聊天机器人发布了9.5万条推文，其中包含辱骂和不当信息的推文比例很高。
然而，如今的聊天机器人不仅仅能够提供固定的客户服务和有偏见的回应。对生成式人工智能和机器学习的大量投资意味着聊天机器人可以做的不仅仅是模仿人类互动和人工反应。Gupshup的创始人兼首席执行官BeerudSheth表示，数据中心还有更广阔的机会。该公司提供服务，允许企业为各种消息应用程序构建和部署聊天机器人。
她说，“现在它可以回答非常具体的问题，例如‘我的服务器或服务出了什么问题?或者‘它什么时候会回来?”GPT-3聊天机器人具有一定的语言能力，但它也有来自数据中心的准确信息来回答这些问题。”
聊天机器人淘金热
由于利用自然语言处理(NLP)技术，大多数现代聊天机器人都可以映射用户输入和意图，对信息进行分类，并提供一个合适的和人性化的回应。自然语言处理(NLP)为在数据中心使用聊天机器人开辟了大量的可能性，尤其是现在聊天机器人是人工智能驱动的多用途软件，它不仅能让机器做出反应，还能让机器理解。
在GlobalmarketEstimates公司发布的一份新的市场研究报告中，从2023年到2028年，聊天机器人市场预计将以25.2%的复合年增长率增长，到2026年将达到105亿美元。自然语言处理(NLP)行业预计到2024年将有264亿美元的收入。而各行业聊天机器人的成功故事不再是预测，已经成为了现实。
Sheth补充说，对话式人工智能可以显著地降低数据中心的运营成本，因为聊天机器人可以表达清晰且准确。
Sheth说，“每当出现危机或发生什么事情时，你需要有一堆东西，比如遥控手，你需要让人们迅速做出反应，随时待命，我认为很多这些都可以完全或完全自动化，并通过人工智能进行扩展。”
数据中心甚至不必依赖亚马逊、谷歌、埃森哲或OpenAI等主要公司来创建自己的聊天机器人。他们可以建立自己的聊天机器人，进一步减少对专门劳动力的依赖。企业可以使用现有的平台来创建聊天机器人，也可以从头开始构建聊天机器人。
此外，数据中心中的聊天机器人可用于模拟现实场景，使数据中心运营商能够识别潜在问题，并在问题发生之前主动解决问题。因此，人们对在数据中心行业中使用生成式人工智能越来越感兴趣，未来可能会有更多的研究和开发。
Sheth说，“人工智能模型一旦经过训练，就能很好地检测到这些问题，”
但聊天机器人并不是数据中心的终极目标，即使团队已经采用了聊天机器人来优化工作，缩短获得反馈所需的时间和精力。虽然聊天机器人可以以更高的效率帮助数据中心，但它只比人类更擅长合成信息。
Sheth表示，人工智能技术可能同时被低估和高估。
她说，“人工智能将极大地加速人类知识的合成。不可否认，这正在到来，而且很有用。”但她认为，人工智能应用基本上是知识的综合者，而不是知识的创造者。
投资者增加了对聊天机器人、虚拟助手和语音机器人的投资，到2022年，这些机器人在自然语言接口领域的风险投资中占57.8%。到2025年，全球产生的数据量预计将超过180ZB，这是了解现代云计算或超大规模数据中心运营成本的关键指标。这相当于每年增长40%。很多数据中心需要更多的员工来处理技术工作。
数据中心将不得不支持更多的人，但就业趋势表明，有能力的工人是短缺的，而不是过剩的。
数据中心精益化和人员配备
Sheth指出了聊天机器人如何帮助数据中心运营商利用人工智能能力的前景，因为IT人员问题继续影响着该行业。
Sheth表示，专门的聊天机器人数据中心可以通过分析员工满意度、绩效和行为模式等因素，使用预测分析来识别潜在的人才保留风险。这些信息可以用来制定有针对性的保留策略，并确保员工敬业、高效、有动力。
生成式人工智能还可以通过分析员工的技能和经验，以及特定工作角色的要求，帮助他们找到合适的工作。这有助于确保员工被安排在适合他们优势和兴趣的职位上，提高工作满意度，减少人员流失。
在数据中心的环境中，聊天机器人是非常必要的。Gartner公司的一份报告指出，到2025年，将一半的云计算数据中心将部署具有人工智能和机器学习功能的先进机器人，从而使运营效率提高30%。
