Apakah kelebihan dan kekurangan kecerdasan buatan dalam pengoptimuman perkhidmatan?

Kecerdasan buatan boleh menghuraikan set data yang kompleks dan menjana cerapan dengan cepat, membantu perusahaan mengenal pasti dan mengambil tindakan, sekali gus memudahkan perkhidmatan IT mereka.

Tetapi ini tidak bermakna kecerdasan buatan boleh mengoptimumkan setiap perkhidmatan IT dalam setiap perusahaan. Terdapat had penting setakat mana pasukan IT boleh menggunakan kecerdasan buatan pada strategi pengoptimuman perkhidmatan mereka.

Faedah Kepintaran Buatan untuk Pengoptimuman Perkhidmatan

Sebelum mendalami perkara yang boleh dan tidak boleh dilakukan oleh kecerdasan buatan dalam bidang pengoptimuman perkhidmatan, mari kita bincangkan dahulu mengapa kecerdasan buatan harus digunakan untuk mengoptimumkan perkhidmatan.

Sebab utamanya ialah pengoptimuman perkhidmatan selalunya memerlukan analisis sejumlah besar data, dan kecerdasan buatan boleh membolehkan manusia melaksanakan tugas ini dengan lebih pantas, lebih cekap dan lebih berskala.

Dengan mengambil kira perkara ini, katakan anda ingin menyelaraskan proses IT dalam perusahaan anda. Ini boleh dilakukan dengan meminta pasukan IT melihat sumber data secara manual, menentukan jenis permintaan yang mengambil masa paling lama untuk diselesaikan, dan kemudian membuat cadangan tentang cara mempercepatkan proses tersebut. Ini boleh dilakukan, tetapi mengambil masa yang lama dan menimbulkan gangguan yang ketara untuk pasukan IT.

Sebagai alternatif, alat AI boleh digunakan yang menganalisis semua sumber data secara automatik, boleh mendapatkan cerapan tentang sebab permintaan tertentu mengambil masa yang lama untuk diselesaikan, dan kemudian menjana pengesyoran tentang tempat dan cara mengoptimumkan perkhidmatan. Pendekatan ini akan menghasilkan keputusan dalam sebahagian kecil daripada masa yang diperlukan untuk mengumpulkan cerapan yang sama secara manual.

AI boleh membantu mengoptimumkan perkhidmatan IT

Kami boleh menggunakan kaedah pengoptimuman perkhidmatan berasaskan AI kepada hampir semua jenis proses IT yang memenuhi syarat berikut:

• Mempunyai sejumlah besar data yang boleh dianalisis oleh alatan AI, untuk memahami cara proses berfungsi dan mengenal pasti peluang untuk memperbaikinya.
• Proses itu tidak melibatkan interaksi manusia yang kompleks yang memerlukan kecerdasan emosi untuk memahami sepenuhnya.

Banyak perkhidmatan IT teras memenuhi kedua-dua keperluan. Sebagai tambahan kepada contoh penggunaan AI untuk menganalisis data untuk meningkatkan perkhidmatan IT pengguna akhir, perkhidmatan lain juga sesuai untuk memanfaatkan AI untuk pengoptimuman

Pengurusan Infrastruktur: AI boleh menganalisis log, metrik dan data infrastruktur lain untuk memahami perusahaan keperluan infrastruktur dan menyediakan panduan untuk mengoptimumkan pengurusan infrastruktur. Seterusnya, ia boleh membantu mengurangkan perbelanjaan infrastruktur yang tidak perlu, merancang proses penyegaran perkakasan dan banyak lagi.

Pengurusan Rangkaian: Kecerdasan buatan boleh menganalisis corak trafik rangkaian dan membantu mengenal pasti kesesakan atau meramalkan gangguan, menghasilkan prestasi rangkaian yang lebih baik untuk perniagaan.

Pembangunan Perisian: Perisian pembinaan perniagaan boleh memanfaatkan AI untuk mengoptimumkan proses penyampaian perisian mereka, contohnya, meramalkan tempoh pecutan perlu bertahan atau berapa banyak perubahan boleh dilaksanakan secara munasabah dalam setiap kitaran keluaran. Alat AI boleh melakukan ini dengan menganalisis log daripada alat CI/CD, serta data seperti kelajuan dan kekerapan penggunaan aplikasi.

Contohnya tidak berkesudahan, tetapi intinya mudah, hampir semua perkhidmatan IT yang menjana data sistem, serta yang melibatkan sumber atau proses teknikal, berpotensi dipertingkatkan dengan bantuan cerapan berasaskan AI.

Apabila tidak menggunakan AI untuk pengoptimuman perkhidmatan

Apabila perkhidmatan mempunyai satu atau lebih ciri berikut, ia secara amnya tidak sesuai untuk pengoptimuman berbantu AI:

• Apabila sumber data tidak relevan, alat AI yang menganalisis data tidak boleh Mengoptimumkan
• Apabila keputusan beretika diperlukan, AI selalunya tidak dapat menangani perkara ini
• Melibatkan keputusan kreatif atau idea tidak boleh membawa kepada konsep baharu sepenuhnya
• Apabila kecerdasan emosi atau pembinaan kepercayaan diperlukan, AI tidak melaksanakan tugas ini dengan baik
• Melibatkan Adaptasi kepada persekitaran yang tidak berstruktur atau tidak dapat diramalkan, seperti pelayan yang tertakluk kepada serangan siber yang tidak pernah berlaku sebelum ini. Kecerdasan buatan kurang berguna dalam kes ini kerana ia tidak dapat meramalkan keadaan yang perlu ditangani dengan pasti.

Sebagai contoh situasi sebenar di mana pengoptimuman perkhidmatan berasaskan AI tidak mungkin menjana nilai, pertimbangkan pengurusan projek, di mana aspek pengurusan projek tertentu boleh diautomasikan dan beberapa data tentang operasi projek boleh direkodkan oleh alatan. Tetapi angka ini hanya mewakili sebahagian daripada projek aktif. Memandangkan setiap projek mempunyai keperluan yang unik, mungkin sukar untuk memanfaatkan data daripada projek terdahulu untuk mengoptimumkan projek yang akan datang.

Selain itu, kebanyakan projek melibatkan interaksi yang meluas antara orang. Mereka juga memerlukan kepercayaan dan akauntabiliti di kalangan pihak berkepentingan. Ini adalah faktor yang alat AI tidak pandai menilai atau mengoptimumkannya.

Untuk mengoptimumkan proses pengurusan projek, alatan AI perlu bukan sahaja digunakan tetapi juga cadangannya disemak. Anda memerlukan pemahaman terperinci tentang keperluan setiap projek dan kemahiran untuk membina kepercayaan dan mengurus perhubungan.

Berunding dengan pembekal adalah satu lagi contoh proses biasa yang sukar diselaraskan menggunakan kecerdasan buatan. Seperti pengurusan projek, rundingan melibatkan elemen manusia yang kompleks. Walaupun alat AI mungkin dapat membantu dengan beberapa aspek rundingan, seperti membantu memahami cara arah aliran harga pembekal berubah dari semasa ke semasa, mereka tidak dapat menyatakan dengan tepat cara berinteraksi dengan pembekal, atau dengan tepat syarat harga yang diperlukan. Membina perhubungan yang boleh dipercayai adalah penting untuk pembekal mempunyai keyakinan bahawa mereka akan menunaikan janji mereka, dan mereka tidak mempunyai keupayaan untuk melaksanakannya.

Kesimpulan

Kecerdasan buatan mempunyai potensi besar untuk meningkatkan kelajuan, kecekapan, kebolehskalaan dan mengurangkan kos pelbagai proses IT dan perniagaan biasa. Tetapi penting untuk memahami batasan AI sebagai penyelesaian pengoptimuman perkhidmatan. Sebaik sahaja usaha itu melibatkan bergerak melangkaui bidang teknologi tulen, AI akan berhenti menjadi penyedia cerapan berharga dan memerlukan manusia membuat keputusan yang di luar kemampuan AI.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah kelebihan dan kekurangan kecerdasan buatan dalam pengoptimuman perkhidmatan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!