اتوماسیون قبل از هوش مصنوعی

مهندسان نرم افزار در مدیریت پارادایم های در حال تغییر متخصص هستند. در چند سال گذشته، آنها تغییر زیرساخت را به کار از راه دور مدیریت کردند که مستلزم ارتقاء و نگهداری زیرساخت دیجیتال عظیم در مدت کوتاهی بود. از طریق این تغییر، آنها به ترکیب فناوری‌های ابری جدید برای حمایت از نیازهای تیم در حال تحول و تقاضای مشتری ادامه دادند.

با این حال، با افزایش پیچیدگی زیرساخت ها، خطر اختلالات نیز افزایش می یابد و در سال گذشته 13 درصد افزایش یافته است. شرکت‌هایی که بلوغ عملیاتی قوی ندارند، اغلب مستقیماً از مشتریان در مورد مسائل یاد می‌گیرند. این منجر به یک رویکرد واکنشی می‌شود که در آن پشتیبانی نیاز به اطلاع دستی تیم‌های مهندسی از کاهش خدمات گزارش‌شده دارد، که به نوبه خود حل و فصل را به تاخیر می‌اندازد.

با توجه به تقاضای روزافزون هوش مصنوعی، ارائه خدمات جدید به صورت آنلاین مانند دویدن قبل از یادگیری راه رفتن است. بدون اتوماسیون برای پشتیبانی از تیم مهندسی در مدیریت عملیات، پهنای باندی برای مدیریت ایمن و ایمن هوش مصنوعی برای شرکت با سرعت و قابلیت اطمینان لازم وجود ندارد.

چکیده زحمت

مهندسان باید بتوانند شرایط اضطراری را مدیریت کنند. حذف سر و صدا و زحمت از طریق اتوماسیون به آنها اجازه می دهد تا خود را به عملیات استراتژیک مورد نیاز برای اطمینان از جلب توجه خدمات هوش مصنوعی اختصاص دهند.

خودکار کردن برخی از کارهای عملیات دیجیتال به این معنی است که تیم‌های مهندسی می‌توانند حوادث را تأیید کنند و پاسخ‌دهندگان را سریع‌تر بسیج کنند، و حوادث را سریع‌تر برای ساعات کوتاه‌تری حل کنند. این چیزی است که می تواند در سطوح بالاتر بلوغ عملیات دیجیتال انجام شود، و همچنین چیزی است که می تواند به دستیابی به سطوح بالاتر کمک کند.

مرتبط:هوش مصنوعی برای افراد غیر فنی

عملیات دیجیتال مدل بلوغبا حرکت از حالت دستی به واکنشی، پاسخگو، پیشگیرانه و پیشگیرانه، مراحل حرکت به سمت وضعیت تجربه مشتری پایدار قابل اعتماد را ترسیم می کند. تیم‌های پیشگیرانه از بینش‌های یادگیری ماشینی اصلاح مشکلات پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنند و می‌توانند تأثیرات آتی تغییرات برنامه‌ریزی‌شده را پیش‌بینی کنند. آنها فرآیندهای بسیار خودکاری دارند که تشدیدها و زحمت های مهندسی را حذف می کنند، به این معنی که می توانند فرهنگ یادگیری مستمر، بهبود و پیشگیری را بپذیرند. اتوماسیون همچنین فرصتی برای رمزگذاری شیوه های بهتر ارائه می دهد.

ساخت بر روی اتوماسیون

بسیاری از سازمان‌ها برای مدتی در حال ساخت ویژگی‌های فشرده داده‌اند و با هوش مصنوعی مولد از صفر شروع نمی‌کنند. یک پایه قوی معماری داده برای حرکت سریع با هوش مصنوعی و به کارگیری موثر LLM ها بسیار مهم است. ذخیره‌سازی، اغلب یک دریاچه داده، مقیاس‌پذیری با بارهای کاری متغیر و یک لایه API خوب طراحی شده، امکان یکپارچه‌سازی یکپارچه LLM را فراهم می‌کند. سیستم‌های نظارت خودکار، ثبت و مدیریت هزینه‌ها به حفظ سلامت زیرساخت و بهینه‌سازی هزینه‌ها کمک می‌کنند.

مرتبط:خطرات و مزایای هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

هوش مصنوعی برای عملیات‌های فناوری اطلاعات (AIOPs) می‌تواند با گردآوری داده‌ها از منابع مختلف در یک محیط و تلفیق آن در اشکال مصرفی، عملیات فناوری اطلاعات را افزایش دهد. خودکارسازی کار از فرآیند پاسخگویی به این روش نیازمند یک گردش کار است. داده های ورودی در یک موتور ادغام می شوند. که رویدادها را کپی می کند و زمینه اضافی را برای عادی سازی اطلاعات اضافه می کند.

هشدارهای غیر مرتبط سرکوب یا متوقف می شوند، در حالی که هشدارهای مرتبط در یک حادثه گروه بندی می شوند و به تیم صحیح هدایت می شوند. از آنجا، یادگیری ماشین زمینه تریاژ را در مورد حادثه فراهم می کند و توالی های اتوماسیون می توانند شروع شوند، اطلاعات تشخیصی را استخراج کنند یا حتی حوادث را حل کنند. بدون هوش مصنوعی، این ردیابی زمینه و پاک‌سازی داده‌ها، چه رسد به تریاژ، یک فرآیند بسیار دستی خواهد بود که ساعت‌های ارزشمندی را صرف تحویل بهتر می‌کند.

بالغ باشید: قبل از هوش مصنوعی خودکار کنید

واکنش پذیری کلیدی است و استعداد مهندسی را در فرهنگ خدمات هوش مصنوعی حیاتی می کند. بدون اتوماسیون، این استعداد هدر می‌رود، زمان و توجه شناختی را از دست می‌دهد و خدماتی که باعث رشد و اعتماد می‌شود، ارائه نمی‌شود.