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AI提升IT生产力的10种方法

责任编辑:cres 作者:John Edwards |来源:企业网D1Net  2024-07-03 14:34:04 原创文章 企业网D1Net

每位IT领导者都希望打造一个高效的组织,AI已准备好提供帮助。
 
在最大化生产力方面,IT领导者可以借助多种激励措施,包括定期休息、免费零食和饮料、办公空间升级、小型竞赛等等,然而,现在还有另一种前沿工具,可以显著促进团队的生产力和创新:AI。
 
ISG的Ventana Research数字技术研究主管Jeff Orr表示,任何重复性且可以在清单上标准化的任务或活动都适合使用AI进行自动化。“当IT团队成员从事有意义的活动时,他们往往会有更好的体验,”他指出,“更好的员工参与度会导致员工留存率的提高。”
 
那么,AI如何帮助你的IT团队成员变得更有创意和生产力?请参阅以下10个想法。
 
1. 提供更多的警报上下文
 
收到仅显示“出现问题”的错误短信通常需要IT员工查看日志并确定问题,这是非常低效的,Orr说。通过GenAI支持的可观察性技术,软件可以将错误消息可视化地追溯到其源头,并提供解决原因的推荐步骤。
 
“这种更好的信息获取方式可以在大多数领域为IT团队的关键绩效指标带来益处,从电子商务店铺错误到安全风险再到连接中断。”他说。
 
2. 创建自助选项
 
使用AI自动化现有流程,为企业部门提供了一个强大的新自助工具。例如,入职新员工遵循一套已知的流程,如位置、角色、工作时间等,Orr说。
 
“创建员工凭证和访问权限、预配置安全设置以及为个人准备一个高效的第一天,这些步骤实际上并不需要人工干预。”他补充道。
 
3. 更高效地扩展
 
AI可以自动化一系列常规任务,确保整个IT基础设施的一致操作,Oracle Health的AI工程经理Alok Shankar说。“这种可扩展性使你无需相应扩大IT团队规模就能扩展业务。”
 
Shankar指出,AI还可以为IT团队提供数据驱动的洞察力,以优化资源分配、优先升级和进行未来规划。持续改进的便捷获取是AI的另一增长优势。“许多AI系统使用机器学习,不断学习和适应,以变得更加高效。”他说。
 
4. 识别潜在问题
 
通过分析大量数据,AI可以在潜在技术和安全问题升级为系统中断之前识别出来。
 
“这种主动的方法最大限度地减少了停机时间,并保持系统平稳运行,”Shankar说,“借助AI的闪电般快速处理能力,你可以迅速定位和解决问题,减少对业务的影响。”
 
5. 改进工单系统
 
将AI引入服务管理流程,特别是自动化工单系统,可以显著提高员工的生产力,工程服务公司Halff的机器学习科学家Justin Roberts说。
 
Roberts指出,AI可以自动分类、优先排序和分配工单。“它可以分析进来的问题,利用历史数据来建议甚至实施解决方案,而无需人工干预,”他解释道,“对于需要人工处理的复杂问题,AI可以准备详细的背景报告,大大缩短解决时间。”
 
6. 加速业务流程
 
通过将AI注入业务流程,企业可以实现十年前无法想象的生产力、效率、一致性和规模,混合云存储提供商Nasuni的CIO Jim Liddle说。他观察到,像数据输入和收集这样的单调重复任务,可以24/7全天候由智能AI算法轻松处理。
 
“复杂的业务决策,如欺诈检测和价格优化,现在可以基于大量数据实时做出,”Liddle表示,“以前需要几天或几周的工作流程现在可以在几小时或几分钟内完成。”
 
从本质上讲,AI实现了自动化,包括以前需要人工努力的任务、工作流程和决策。“企业长期以来一直在通过自动化来推动效率和规模,最初是通过简单的程序规则系统,后来是更先进的算法软件,”Liddle说,“现在,机器学习和AI的创新正在推动下一代智能自动化。”
 
7. 减少重复任务
 
AI通过掌控日常任务和优化流程,可以显著提高IT团队的生产力,数据科学和软件开发公司Loka的数据负责人Henrique Ribeiro Delgado da Silva说。
 
“通过减少模板化操作,团队可以在重复任务上节省时间,同时自动化和增强的文档可以跟上代码变化和项目进展。”他指出,AI还可以自动创建拉取请求并与项目管理软件集成。此外,AI还可以生成解决bug的建议,提出新功能,并改进代码审查。
 
希望自动化日常任务的团队应使用如ChatGPT等工具进行简单示例的编码练习,并使用GitHub Copilot进行编码辅助。“这种方法有效,因为它快速,所需努力低但效果满意,并且足够可扩展以处理各种规模和复杂度的项目。”da Silva说。
 
8. 增强ITOps的可观测性
 
随着企业寻求零停机时间和降低IT运行成本,IT运维团队发现自己必须迅速改进和适应以满足不断发展的需求。为了帮助实现绩效目标,AI运维现在正朝着统一的可观测性方向发展,将IT运维从传统的被动监控转向主动的IT管理,AI和自动化软件提供商Digitate的现场CTO Efrain Ruh说。
 
Ruh认为,AI将通过提供分析大量数据集、识别模式、检测异常、关联、预测和预见问题的能力,提升ITOps的可观测性,这些优势承诺为IT团队提供更多时间专注于更复杂的问题。
 
AI还可以识别隐藏的依赖关系、捕捉正常行为并进行影响分析。“在系统故障或异常的情况下,AI可以帮助IT团队自动化响应,对系统可用性和性能产生重大影响。”Ruh指出。
 
在规划基于AI的ITOps可观测性项目时,Ruh建议进行一个包括IT管理、平台管理、工具和安全团队在内的协作努力。“重要的是以正确的期望开始,并在不同团队中分阶段进行。”
 
9. 自动化监控和维护
 
通过自动化常规监控和维护任务,AI可以显著提升IT团队的生产力,Instacart的高级技术软件产品经理Aravindh Manickavasagam说。“利用AI驱动的预测性维护可以帮助团队预见潜在的系统故障,并在它们导致任何重大停机时间之前加以缓解,”他解释道,“AI可以自动生成报告、系统更新,甚至通过聊天机器人处理一线客户支持查询。”
 
Manickavasagam表示,AI可以减少IT团队的运营开销,让成员专注于需要人工干预的战略和复杂任务。“用AI自动化常规任务不仅提高了效率,还减少了人为错误的可能性,同时提升了系统正常运行时间和整体服务质量。”他说。
 
与任何AI项目一样,规划团队应包括IT经理、系统架构师、数据科学家(以协助AI模型训练和集成)和终端用户(提供反馈)。“高层领导的参与,”Manickavasagam指出,“可以确保项目与更广泛的业务目标保持一致,并获得必要的支持和资源。”
 
10. 加速编码
 
AI副驾工具提供智能补全,可以大幅加快编码任务,数据管理和机器学习解决方案提供商Arc53的COO兼联合创始人Pavel Torbin观察到。“与早期仅建议单个词的系统不同,今天的AI副驾可以建议完整的函数,从而大大减少编码时间和错误率。”
 
展望未来,Torbin预期AI工具在依赖管理和代码翻译方面会有重大进展。“随着IT基础设施的发展,AI可以自动化和保护更新过程,减少依赖混淆攻击的风险。”他还认为,AI在将遗留软件翻译为现代框架中将发挥重要作用,促进平滑过渡,同时保持业务连续性。
 
Torbin建议IT领导者密切关注AI的准确性,并注意“幻觉”现象,即模型突然输出自信但错误或不相关的答案。“此外,如果所有查询都依赖AI而不定期由人类专家进行验证,可能会导致误信息在IT操作中成为常态。”他警告说。
 
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责任编辑:cres 作者:John Edwards |来源:企业网D1Net  2024-07-03 14:34:04 原创文章 企业网D1Net

每位IT领导者都希望打造一个高效的组织,AI已准备好提供帮助。
 
在最大化生产力方面,IT领导者可以借助多种激励措施,包括定期休息、免费零食和饮料、办公空间升级、小型竞赛等等,然而,现在还有另一种前沿工具,可以显著促进团队的生产力和创新:AI。
 
ISG的Ventana Research数字技术研究主管Jeff Orr表示,任何重复性且可以在清单上标准化的任务或活动都适合使用AI进行自动化。“当IT团队成员从事有意义的活动时,他们往往会有更好的体验,”他指出,“更好的员工参与度会导致员工留存率的提高。”
 
那么,AI如何帮助你的IT团队成员变得更有创意和生产力?请参阅以下10个想法。
 
1. 提供更多的警报上下文
 
收到仅显示“出现问题”的错误短信通常需要IT员工查看日志并确定问题,这是非常低效的,Orr说。通过GenAI支持的可观察性技术,软件可以将错误消息可视化地追溯到其源头,并提供解决原因的推荐步骤。
 
“这种更好的信息获取方式可以在大多数领域为IT团队的关键绩效指标带来益处,从电子商务店铺错误到安全风险再到连接中断。”他说。
 
2. 创建自助选项
 
使用AI自动化现有流程,为企业部门提供了一个强大的新自助工具。例如,入职新员工遵循一套已知的流程,如位置、角色、工作时间等,Orr说。
 
“创建员工凭证和访问权限、预配置安全设置以及为个人准备一个高效的第一天,这些步骤实际上并不需要人工干预。”他补充道。
 
3. 更高效地扩展
 
AI可以自动化一系列常规任务,确保整个IT基础设施的一致操作,Oracle Health的AI工程经理Alok Shankar说。“这种可扩展性使你无需相应扩大IT团队规模就能扩展业务。”
 
Shankar指出,AI还可以为IT团队提供数据驱动的洞察力,以优化资源分配、优先升级和进行未来规划。持续改进的便捷获取是AI的另一增长优势。“许多AI系统使用机器学习,不断学习和适应,以变得更加高效。”他说。
 
4. 识别潜在问题
 
通过分析大量数据,AI可以在潜在技术和安全问题升级为系统中断之前识别出来。
 
“这种主动的方法最大限度地减少了停机时间,并保持系统平稳运行,”Shankar说,“借助AI的闪电般快速处理能力,你可以迅速定位和解决问题,减少对业务的影响。”
 
5. 改进工单系统
 
将AI引入服务管理流程,特别是自动化工单系统,可以显著提高员工的生产力,工程服务公司Halff的机器学习科学家Justin Roberts说。
 
Roberts指出,AI可以自动分类、优先排序和分配工单。“它可以分析进来的问题,利用历史数据来建议甚至实施解决方案,而无需人工干预,”他解释道,“对于需要人工处理的复杂问题,AI可以准备详细的背景报告,大大缩短解决时间。”
 
6. 加速业务流程
 
通过将AI注入业务流程,企业可以实现十年前无法想象的生产力、效率、一致性和规模,混合云存储提供商Nasuni的CIO Jim Liddle说。他观察到,像数据输入和收集这样的单调重复任务,可以24/7全天候由智能AI算法轻松处理。
 
“复杂的业务决策,如欺诈检测和价格优化,现在可以基于大量数据实时做出,”Liddle表示,“以前需要几天或几周的工作流程现在可以在几小时或几分钟内完成。”
 
从本质上讲,AI实现了自动化,包括以前需要人工努力的任务、工作流程和决策。“企业长期以来一直在通过自动化来推动效率和规模,最初是通过简单的程序规则系统,后来是更先进的算法软件,”Liddle说,“现在,机器学习和AI的创新正在推动下一代智能自动化。”
 
7. 减少重复任务
 
AI通过掌控日常任务和优化流程,可以显著提高IT团队的生产力,数据科学和软件开发公司Loka的数据负责人Henrique Ribeiro Delgado da Silva说。
 
“通过减少模板化操作,团队可以在重复任务上节省时间,同时自动化和增强的文档可以跟上代码变化和项目进展。”他指出,AI还可以自动创建拉取请求并与项目管理软件集成。此外,AI还可以生成解决bug的建议,提出新功能,并改进代码审查。
 
希望自动化日常任务的团队应使用如ChatGPT等工具进行简单示例的编码练习,并使用GitHub Copilot进行编码辅助。“这种方法有效,因为它快速,所需努力低但效果满意,并且足够可扩展以处理各种规模和复杂度的项目。”da Silva说。
 
8. 增强ITOps的可观测性
 
随着企业寻求零停机时间和降低IT运行成本,IT运维团队发现自己必须迅速改进和适应以满足不断发展的需求。为了帮助实现绩效目标,AI运维现在正朝着统一的可观测性方向发展,将IT运维从传统的被动监控转向主动的IT管理,AI和自动化软件提供商Digitate的现场CTO Efrain Ruh说。
 
Ruh认为,AI将通过提供分析大量数据集、识别模式、检测异常、关联、预测和预见问题的能力,提升ITOps的可观测性,这些优势承诺为IT团队提供更多时间专注于更复杂的问题。
 
AI还可以识别隐藏的依赖关系、捕捉正常行为并进行影响分析。“在系统故障或异常的情况下,AI可以帮助IT团队自动化响应,对系统可用性和性能产生重大影响。”Ruh指出。
 
在规划基于AI的ITOps可观测性项目时,Ruh建议进行一个包括IT管理、平台管理、工具和安全团队在内的协作努力。“重要的是以正确的期望开始,并在不同团队中分阶段进行。”
 
9. 自动化监控和维护
 
通过自动化常规监控和维护任务,AI可以显著提升IT团队的生产力,Instacart的高级技术软件产品经理Aravindh Manickavasagam说。“利用AI驱动的预测性维护可以帮助团队预见潜在的系统故障,并在它们导致任何重大停机时间之前加以缓解,”他解释道,“AI可以自动生成报告、系统更新,甚至通过聊天机器人处理一线客户支持查询。”
 
Manickavasagam表示,AI可以减少IT团队的运营开销,让成员专注于需要人工干预的战略和复杂任务。“用AI自动化常规任务不仅提高了效率,还减少了人为错误的可能性,同时提升了系统正常运行时间和整体服务质量。”他说。
 
与任何AI项目一样,规划团队应包括IT经理、系统架构师、数据科学家(以协助AI模型训练和集成)和终端用户(提供反馈)。“高层领导的参与,”Manickavasagam指出,“可以确保项目与更广泛的业务目标保持一致,并获得必要的支持和资源。”
 
10. 加速编码
 
AI副驾工具提供智能补全,可以大幅加快编码任务,数据管理和机器学习解决方案提供商Arc53的COO兼联合创始人Pavel Torbin观察到。“与早期仅建议单个词的系统不同,今天的AI副驾可以建议完整的函数,从而大大减少编码时间和错误率。”
 
展望未来,Torbin预期AI工具在依赖管理和代码翻译方面会有重大进展。“随着IT基础设施的发展,AI可以自动化和保护更新过程,减少依赖混淆攻击的风险。”他还认为,AI在将遗留软件翻译为现代框架中将发挥重要作用,促进平滑过渡,同时保持业务连续性。
 
Torbin建议IT领导者密切关注AI的准确性,并注意“幻觉”现象,即模型突然输出自信但错误或不相关的答案。“此外,如果所有查询都依赖AI而不定期由人类专家进行验证,可能会导致误信息在IT操作中成为常态。”他警告说。
 
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