可以通过人工智能自动化的三个IT任务
幸运的是，人工智能可以提供帮助。以下是人工智能可以帮助自动化人工实施的IT任务的三种方式，从而释放宝贵的资源，并使企业、团队和客户受益。
(1)调试软件
Grace Murray Hopper是一名计算机编程先驱，他在上世纪40年代曾参与哈佛大学的Mark II大型计算机的运行和维护工作。1947年9月9日，Hopper追踪到Mark II计算机出现的一个错误——其出现错误是一只进入计算机机箱中的飞蛾所导致。这只昆虫被记录在团队的工作日志中，其标题是“第一个发现bug的实际案例”。
虽然Hopper和其团队并不是第一个使用“bug”一词来描述系统故障的人，但他们确实帮助了它的普及。当然，软件bug不会受到欢迎。IT部门和软件工程师都感受到了辛勤工作试图重现和定位问题的代码行的痛苦。
为了与人类工程师一样出色，人工智能工具需要具备其尚未达到的推理和创造力水平。但人工智能在异常检测方面仍然非常有效。工程师在正常使用情况下对其进行训练，它会检测到某些东西何时关闭。
人工智能相对于人类的另一个优势是模式检测。假设一个系统每周在同一时间崩溃，或者在内存使用达到一定水平后崩溃。人工智能工具可以轻松地将这些点连接起来。人工智能可以了解开发人员的哪些行为以及存储库的哪些代码模式与错误相关。这可以用来通知开发人员他们做了一些可能会出错的事情，并要求他们再次检查。
如果家里出现虫子，当然可以采取各种措施消灭。但是发现它们藏身的地方并设置陷阱不是更容易吗?
(2)预测未来的问题
“预防胜于治疗”这句格言在IT和医学行业中都是至理名言。监控操作并采取主动行动，而不只在出现问题时才做出反应，可以防止意外停机和代价高昂的故障。
首席信息官和IT专业人员在一定程度上熟悉预防性维护的价值，无论是安装软件更新还是创建备份。这种维护是在经过一定时间或记录使用情况后完成的。对于企业来说，这是一个很好的做法。
另一方面，预测性维护是个性化和定制的。它监控设备及其环境、执行测试并接收设备反馈以生成个性化预测。这就像验血表明是否是糖尿病，如果是的话，只能吃低糖食物。
人们可能对机器整天监视他们的想法感到不舒服。但是通过支持人工智能的预测性维护，可以与其他机器一起观察机器。
(3)筛选较低级别的事件
处理IT事件就像玩一场没完没了的打鼹鼠游戏，令人筋疲力尽。
众所周知，有些事件值得关注，而有些则根本不值得关注。如果没有适当的方法来对事件进行分类，IT部门就会不堪重负。输入智能过滤器在搜索引擎和电子邮件收件箱中已经存在多年，可以区分好坏、重要和不重要。对于IT部门来说，他们可以区分真实事件和噪音。
使用基于案例的推理等人工智能技术可以帮助企业决定首先探索哪种解决方案，或者需要客户提供哪些额外信息以快速准确地做出诊断。基于案例的推理系统从成功和失败中学习，应用复杂的概率推理来识别有希望的解决方案，并创建有价值的知识库。
借助智能过滤器和基于案例的推理，IT管理人员可以更好地为需要人工干预的事件分配资源。
尽管有许多现有的人工智能应用程序可以帮助IT部门，还有更多还有待发现——调试、预测性维护和智能过滤是人工智能的三个应用程序，这对于当今优秀的IT部门来说都是必不可少的。
随着人工智能越来越多地融入人们的工作，没有积极探索将人工实施的IT任务实现自动化的企业都在浪费宝贵的资金和人力资本，并最终可能会在竞争中落后。
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