サービス最適化における人工知能の長所と短所は何ですか?

人工知能は、複雑なデータセットを迅速に解析して洞察を生成し、企業が IT サービスを合理化するための措置を特定して実行できるように支援します。

しかし、これは、人工知能があらゆる企業のあらゆる IT サービスを最適化できるという意味ではありません。 IT チームがサービス最適化戦略に人工知能を適用できる範囲には重要な制限があります。

サービス最適化における人工知能の利点

サービス最適化の分野で人工知能ができること、できないことを詳しく掘り下げる前に、まずサービスの最適化に人工知能を使用する必要がある理由について説明します。

主な理由は、サービスの最適化には大量のデータの分析が必要になることが多く、人工知能により人間がこの作業をより迅速、より効率的、よりスケーラブルに実行できるようになるためです。

これを念頭に置いて、企業内の IT プロセスを合理化したいとします。これは、IT チームが手動でデータ ソースを確認し、どの種類のリクエストの完了に最も時間がかかるかを判断し、それらのプロセスを高速化する方法について推奨事項を作成することで実現できます。これは実行可能ですが、時間がかかり、IT チームの集中力が大幅に低下します。

あるいは、すべてのデータ ソースを自動的に分析し、特定のリクエストの完了に時間がかかる理由を洞察し、サービスを最適化する場所と方法に関する推奨事項を生成する AI ツールを導入することもできます。このアプローチでは、同じ洞察を手動で収集する場合に比べてほんのわずかな時間で結果が得られます。

AI は IT サービスの最適化に役立ちます

AI ベースのサービス最適化手法は、次の条件を満たすほぼすべての種類の IT プロセスに適用できます。

• 大量のデータがあれば、AI ツールがそれを分析してプロセスがどのように機能するかを理解し、改善の機会を見つけることができます。
• このプロセスには、完全に理解するために心の知能指数を必要とする複雑な人間関係は含まれません。

コア IT サービスの多くは両方の要件を満たしています。 AI を使用してデータを分析してエンドユーザーの IT サービスを向上させる例に加えて、他のサービスも AI を活用して最適化するのに適しています

インフラストラクチャ管理:AI はログ、メトリクスを分析できますおよびその他のインフラストラクチャ データを利用して、企業のインフラストラクチャのニーズを理解し、最適なインフラストラクチャ管理のためのガイダンスを提供します。さらに、不必要なインフラストラクチャ支出の削減、ハードウェア更新プロセスの計画などにも役立ちます。

ネットワーク管理: 人工知能はネットワーク トラフィック パターンを分析し、ボトルネックの特定や停止の予測に役立ち、企業のネットワーク パフォーマンスの向上につながります。

ソフトウェア開発: ソフトウェアを構築する企業は、人工知能を活用してソフトウェア配信プロセスを最適化できます。たとえば、スプリントがどのくらいの期間続くべきか、各リリース サイクルで何を合理的に実装できるかを予測できます。変化します。 AI ツールは、CI/CD ツールからのログや、アプリケーションのデプロイメントの速度や頻度などのデータを分析することでこれを実行できます。

例を挙げればきりがありませんが、要点は単純です。システム データを生成するほぼすべての IT サービスと、技術的なリソースやプロセスが関与するサービスは、AI ベースの洞察によって改善される可能性があるということです。

サービスの最適化に人工知能を使用しない場合

サービスに次の特性が 1 つ以上ある場合、一般に AI 支援による最適化には適していません。

• データを分析する AI ツールによる最適化は、データソースが無関係な場合には実現できません。倫理的な意思決定が必要な場合、AI では対応できないことがよくあります。創造性を伴う意思決定やアイデアは、まったく新しいものを生み出すことはできません。コンセプト
• 心の知能指数や信頼関係の構築が必要な場合、AI はこれらのタスクをうまく実行できません。
• 前例のないサイバー攻撃サーバーにさらされる環境など、構造化されていない環境や予測不可能な環境への適応が含まれます。この場合、人工知能は対処する必要がある状態を確実に予測できないため、あまり役に立ちません。
• AI ベースのサービス最適化が価値を生み出す可能性が低い現実世界の状況の例として、プロジェクト管理を考えてみましょう。プロジェクト管理の特定の側面と、プロジェクトの関連する側面のいくつかは自動化できます。ツールを使用して文書化できます。 運用データ。しかし、これらの数字は進行中のプロジェクトの一部にすぎません。各プロジェクトには固有の要件があるため、過去のプロジェクトのデータを活用して今後のプロジェクトを最適化することが難しい場合があります。
• さらに、ほとんどのプロジェクトでは、人々の間で広範なやり取りが行われます。また、利害関係者間の信頼と説明責任も必要となります。これらは、AI ツールが評価したり最適化したりすることが苦手な要素です。

プロジェクト管理プロセスを最適化するには、AI ツールを導入するだけでなく、その推奨事項をレビューする必要もあります。各プロジェクトの要件を詳細に理解し、信頼を構築して関係を管理するスキルが必要です。

サプライヤーとの交渉も、人工知能を使用して合理化することが難しい一般的なプロセスの例です。プロジェクト管理と同様、交渉には複雑な人的要素が関係します。 AI ツールは、サプライヤーの価格設定傾向が時間の経過とともにどのように変化するかを理解するなど、交渉の一部の側面では役立つ可能性がありますが、サプライヤーとどのように対話するか、またはどのような価格設定条件を要求するかを正確に伝えることはできません。サプライヤーが約束を確実に履行するためには信頼関係を構築することが不可欠ですが、サプライヤーにはこれを履行する能力がありません。

結論

人工知能には、さまざまな一般的な IT プロセスやビジネス プロセスの速度、効率、拡張性を向上させ、コストを削減する大きな可能性があります。ただし、サービス最適化ソリューションとしての AI の限界を理解することが重要です。このベンチャーが純粋なテクノロジーの領域を超えると、AI は貴重な洞察を提供するものではなくなり、AI の能力を超えた意思決定を人間が行う必要が出てきます。

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