欧宝娱乐平台网站:人工智能融入IT后的长处和局限性
欧宝娱乐app下载 发布时间:2021-08-20

  IT安排正在选用依据人工智能的东西来改善支撑,优化根底设施并猜测体系毛病,然后开释职工去完结更高价值的使命。

  虽然还处于布置的前期阶段,企业正在运用人工智能和机器学习来改善技能支撑和办理根底设施。在这里,自然语言处理被证明是一个有价值的IT东西。为大多数客户服务谈天机器人供给动力的这项技能,正被用于内部的IT运营,改善技能支撑和用户界面。

  例如,瑞士信贷集团上一年12月推出了一款谈天机器人,协助处理暗码重置和电脑重启等日常恳求。

  “咱们开端有一个只支撑语音的支撑中心,在处理用户查询方面缺少功率”,公司的认知和数字服务主管Jennifer Hewit说。

  她说,为处理问题而打电话来的职工将不得不排队等候下一个可用的署理,这种办法不能很好地进行扩展。“所以咱们想为服务台供给一个新的频道,并引进谈天功用,让咱们的用户能更快地得到响应和举动,”她说。

  瑞士信贷于2016年末开端考虑此事,并于2017年头挑选了IPSoft的Amelia chatbot体系,并于6月份开端装置。到本年年末,它就开端运转了。

  “当咱们介绍她的时分,她仍是个婴儿,”Hewit说,他指的是谈天机器人。“我得说她现在是个婴儿。”咱们还在花时刻练习她的大脑。

  例如,当谈天机器人不能处理恳求时,它就会把恳求搬运给人。谈天机器人跟跟着对话,从对话中学习,银行会在该内容进入到谈天机器人之前对它进行检查,以防止过错和成见的进入。

  新体系为全球40个国家的7.6万用户供给服务,并答应瑞士信贷将其80家技能支撑安排中的一些搬运至更高等级的支撑。“我的方针是到本年年末,让25%的查询主动进入服务台进行处理,”Hewit说。

  其最终方针是开释其三分之一的技能支撑人员,瑞士信贷在IT中运用人工智能突显了推进这一趋势的动力:经过将更低等级的作业移交给更适合的机器,让IT人员能够推进更深层次的事务价值。

  得克萨斯州A&M大学体系是另一个让AI在IT部分作业的安排,它布置了来自Endgame的智能帮手Artemi,以协助新入职的职工保护大学不受网络进犯。

  “咱们监控着11所大学和7个州立安排的网络,”德克萨斯州大学体系安全剖析师Barbara Gallaway说。Gallaway的团队包含9名全职职工和8名兼职学生,他们没有处理安全事故所需的经历。

  人工智能体系能够让她的职工用粗浅的英语发问,协助练习他们的作业,作为副业。“这是在职练习,一起还要做本职作业,”Gallaway说。

  “咱们刚刚在一月份进行了新一轮的招聘,他们花了两个小时才弄了解自己在做什么,然后就开端作业了,”她说。“但他们学得更快了,咱们的全职职工问问题的人也更少了。”他们在谷歌上的查找量削减了,观看学习视频的时刻也削减了。

  她说,AI对招聘也产生了活跃影响。两年前,当他们想聘任三名安全剖析师时,他们找不到足够多的求职者。

  她说:“本年1月,咱们的7个职位有88个申请者”。“咱们做的事很风趣,广为流传。”但他们实践上需求做各种查询,而不只仅是坐在那里盯着屏幕,他们需求获得实践国际的经历。我希望能让更多的人对网络安全感兴趣。

  墨菲石油,总部坐落阿肯色州,是一家在美国,加拿大和马来西亚展开事务的石油公司,在全球具有1,200名职工。该公司曩昔一年来一向将其根底设施从传统的内部布置和保管迁移到云和SaaS上来,但最大的节省来自于为其云根底架构添加了智能化的办理,墨菲石油的数字转化IT主管Mike Orr说道。

  “假如你仅仅将作业负载提升到云端,你无法省下一分钱,”他说。“它乃至可能会让你花更多的钱。”

  云确实供给了很大的灵活性,可是需求许多人来调整作业负载,这就添加了作业量。因而,该公司转而运用Turbonomic供给的以人工智能为动力的体系,以便就怎么优化根底设施提出主张。但真实的报答来自于墨菲石油对这个别系的了解,并信赖它能够主动履行布局和巨细调整。

  “里边有这样一种设置:依据这些经历,咱们将采纳这些举动,你赞同吗?”一旦咱们翻开它,咱们发现软件能够比人做出更好的决议,Orr说。“它让数据驱动决议方案,而不是直觉和心情。”

  在此之前,Orr有四分之一的全职作业人员只处理收据相关的作业。“现在只需求十分之一,”他说。

  这使得墨菲石油能够将职工从根本操作和保护搬运到事务支撑上来。例如,一名职工正在学习主动化流程,以便公司能够在老练度曲线上更进一步。

  俄亥俄州的北坎顿学校则面临着另一种根底设施办理应战:坚持整个学校无线网络的疏通。包含确保用户笔记本电脑和移动设备能够正确衔接网络。

  该网络共有约4400名学生、650名职工、7座大楼、6000至8000台设备,但只要3人担任网络办理。上一年8月,该区域转而运用Mist Systems进行无线网络办理,并且还获得了一个新的AI供电接口。

  “它确实感觉更快,让咱们能够更快地了解各种意外情况,”北坎顿的体系办理员John Fano说,“你能够说,'接入点一是怎么回事',它就会告知你一切的信息,然后你就能够进一步深化研讨。”

  除了自然语言接口,在后端也有能够剖析网络活动的人工智能体系。“咱们一整年都在用它来寻觅网络上咱们乃至不知道的正在产生的小事情,”他说。

  例如,上一年,他的团队花了9个月的时刻做数据包捕获和盯梢,以向他们的供货商证明职工笔记本电脑的无线网卡呈现了毛病。“在Mist下,咱们简直能够实时检查问题,一切信息包的信息,并能够在大约一个小时内重复查找问题,”他说。

  Mist经过剖析安排自己的数据发现网络问题,并将其与来自其他挑选参加数据同享的客户的匿名参阅数据相结合。 Mist Systems的首席技能官Bob Friday表明,依据详细算法的不同,学习要么是接连的,要么是批量的。他说,其他算法运用的是监督练习模型,这些模型会按小时不断改动。

  因为人工智能被归入产品中,即便是内部没有人工智能专业常识的企业,依然能够从这项技能中获益,Friday弥补道。

  总部坐落东京的Konica Minolta曾以相机而出名,但在2017年头,它开端在公司内部运用AI驱动的IT根底设施办理东西ScienceLogic,以支撑其办公室和IT服务事务,以协助猜测哪些设备行将呈现毛病。

  该公司副首席技能官Dennis Curry表明,起先,这些猜测的精确率约为56%,但跟着时刻的推移,该体系越来越精确。他说:“现在咱们能够猜测在接下来的两周内95%的毛病,这让咱们能够削减停机时刻,下降全体本钱。”

  该公司正在将该技能添加到Workplace Hub中,并且该公司的ScienceLogic-powered IT办理途径也将于本年晚些时分推出。

  Nlyte软件公司还方案供给一种依据AI的猜测性保护东西。 Nlyte选用IBM的Watson技能,运用客户的一般信息来搜集有关常用设备的情况,并将其与个别客户环境的学习相结合。

  “咱们有咱们现已树立的形式,咱们正将这些形式供给给客户,”该公司首席战略官Enzo Greco说。“可是咱们发现,每个客户的环境都略有不同,因而咱们也为客户供给了一个东西包,用于创立他们自己的用例,他们自己的AI形式。”

  最首要的两种用处是动力优化,比方在哪里放置新服务器以优化散热,以及作业流优化,也便是在哪里放置作业负载。

  这些东西通常是由公司定制的,依据他们自己的操作进行定制。现在,有了现成的软件和预先构建的模型,企业就能够快速地发动和运转,而不用在内部布置深化的人工智能技能。

  总部坐落荷兰的Interxion公司现已看到了运用机器学习来改善运营的优点。几年前,这家在全球13个城市运营着50个数据中心的公司,开端从施耐德电气布置数据中心根底设施办理(DCIM)技能EcoStruxure。

  “咱们每年都会新建四个数据中心,”公司的首席数据中心技能和工程官员Lex Coors说。“这让咱们有时机回顾曩昔,看看没有任何EcoStruxure的老客户,EcoStruxure的前期版别以及最新版别都在做什么。”

  他说,前期的版别很难运用。他们供给了许多信息,但需求更多的作业人员来了解数据并做出决议以加以施行。

  “即便运用新体系,它也供给了如此多的主张,”他说。“我整天都在履行这些主张。”

  重置本钱开销预算节省了1%至2%的资金。“在保护运营预算中,我看到了10%的下降,一切的剖析都带来了优点。”

  这是因为该公司能够在正确的时刻做恰当的保护,以防止设备毛病,并且还提出了优化能效的主张。

  但即便是最新的版别也需求改善。“今日它能够告知我要改动到这个温度,明日换到另一个温度,第二天再回到榜首个温度,因为那是其时最好的决议,”他说。该体系应该依据长时刻的猜测提出主张,并优先考虑这些主张。他的公司正在与施耐德协作,以改善该体系。

  “DCIM体系的机器学习才能依然有限,”他说。“看看咱们现在的数据中心,想想咱们能够用机器学习做些什么,明显,现在还不够多。”

  “这是一个全新的范畴,是这个作业的一个新展开,并且它很强壮,”她说。451 Research的数据中心和要害根底设施的研讨主管Rhonda Ascierto表明,Eaton是DCIM范畴的另一个供货商。“我以为这是一个将物理数据中心办理与许多其他服务集成在一起的长时刻演进性革新的开端。跟着技能的展开,可能会添加其他数据和服务,包含集成作业负载办理,动力办理,职工服务,安全和网络办理。

  她说,一切这些都需求时刻来完结,并且数据供货商能够搜集的数据越多,他们的途径就会越聪明,也越有价值。因而,客户能够以极低的本钱获得这些东西。

  “现在还没有真实能够代替数据库办理或体系办理员的人工智能体系,”她说。“这些AI处理方案的老练还需求几年时刻,咱们也需求时刻让企业安排对在IT环境中布置人工智能有一个更好的愿景。”

  其间一个应战是人工智能现在需求许多的练习数据,而这些数据只能用于特定类型的问题。此外,国际数据公司剖析师Shannon Kalvar表明,体系之间的对话也需求改善。

  “从技能上讲,关于IT服务办理和IT运营办理的交融,咱们能够在两到三年内完结,”他说。“它们之间存在技能挂钩。但说实话,我并没有看到太多这样的规划思维。”

  他说,这不只仅是关于主动化流程。“现在,咱们依托人们的经历,支撑人们,运营人员,去了解并把它们联络在一起。我不想过火严苛,有几个供货商正朝这个方向尽力,但咱们确实还没走到那一步。”

  依据Turbonomics查询公司与Red Hat和AppDynamics协作的对750名IT运营司理进行的查询显现,68%的人说他们还没有将人工智能用于IT办理,24%的人说他们正在试验人工智能。

  IDC的Kalvar表明:“我以为这是许多人想要完结的方针,但我不确定咱们傍边有任何人从前触碰到它。”

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