НачалоБизнес10 AI прогнози, които могат да повлияят на ИТ сектора

10 AI прогнози, които могат да повлияят на ИТ сектора

Споделяне на този пост

Изкуственият интелект (AI) се превърна в модна дума, която символизира бъдещето и всичко, което то включва. AI не само замени традиционните изчислителни технологии, но също така промени начина, по който бизнесите работят. От здравеопазването и финансовите системи до научните изследвания и производството, той оказва голямо влияние върху почти всеки сектор. Не всичко, което се нарича AI всъщност е изкуствен интелект, но днес няма да се задълбочаваме в тази дискусия.

Индустрията на информационните технологии е свързана с компютри, софтуер и други потоци от данни. AI може да играе важна роля в тази област. AI е дисциплина на компютърните науки, насочена към превръщането на компютрите в интелигентни машини, което иначе би било невъзможно да се постигне без използване на човешки мозък. Изкуственият интелект помага на компютрите да мислят, докато компютърно зрение им помага да възприемат и осмислят заобикалящата ги среда. Използвайки AI и ML, човек може да създаде системи, които показват интелигентно поведение, да предлагат решения за сложни проблеми и да емулират човешкия интелект в машините чрез алгоритми и компютърно базирано обучение.

Въздействието на AI в ИТ

Ако разработването и внедряването на ИТ системи в голям мащаб преди изглеждаше недостижимо, сега това е възможно благодарение на развитието на мощни алгоритмични възможности от AI. Много фундаментални трудности в ИТ бяха решени и оптимизирани в резултат на дигиталната трансформация и приемането от индустрията на AI технологията. 

Разработване на защитени системи

В допълнение към напълно функциониращата AI система, планът за сигурност на данните е от съществено значение за защита на поверителни данни като лична, финансова и друга информация. Големи обеми потребителски и стратегически данни се съхраняват от правителството и корпоративните компании, които трябва да бъдат защитени по всяко време. Използване на усъвършенствани алгоритми и машинно обучение, AI може да осигури слой на защита във всички тези системи, за да гарантира тяхната безопасност. 

Повишена производителност

Програмистите могат да използват техники за изкуствен интелект, за да им помогнат да намерят и коригират софтуерни дефекти и да напишат код. Използването на AI в кодирането генерира идеи, подобрява производителността и осигурява чист код без грешки. В допълнение към повишаването на цялостната ефективност, AI системата ще намали времето за престой през целия производствен процес, като прави подходящи предложения въз основа на структурата на кода.

Повишаване на ефективността чрез автоматизация

Едно от най-значимите предимства на автоматизацията е, че голяма част от „работата на крака“ може да се извърши с малко или никакво човешко участие. ИТ отделите могат автоматизиране на задните процедури и спестяват пари, като намаляват броя на личните часове, които прекарват с помощта на технологии за дълбоко обучение. 

Разработка на приложения

Когато става въпрос за контрол на внедряването на приложения, от съществено значение е да се вземат предвид различните етапи от разработката на софтуер. В резултат на това управлението на версията на софтуера е от решаващо значение и е изключително полезно по време на етапа на разработка. И тъй като AI е свързан с предвиждането на потенциални трудности, той се превърна в основен и ценен инструмент за откриване и предвиждане на проблеми на това ниво. В резултат на това те могат да бъдат поправени, без да причиняват значителни проблеми, което означава, че разработчиците няма да трябва да чакат до последния етап на приложението, за да подобрят цялостната му производителност.

Подобрения в осигуряването на качеството

По време на цикъла на разработка, осигуряването на качеството е основно свързано с гарантирането, че се използват подходящите инструменти. С други думи, техниките на AI могат да помогнат на софтуерните инженери да използват подходящи инструменти за откриване и поправяне на различни грешки и недостатъци в приложенията и да ги коригират автоматично по време на разработката.

AI в ИТ: Трябва ли компаниите да го прилагат?

Има различни начини, по които организациите могат да използват AI. Основната цел е да се подобри представянето на бизнеса. AI, например, може да се използва за генериране на автоматични напомняния за отдели, екипи и потребители. Също така, той може да наблюдава мрежовия трафик и да изпълнява различни скучни и повтарящи се задачи, които иначе биха отнели много време на хората. Поради тази промяна те ще имат повече време и енергия, за да се посветят на други важни аспекти на бизнеса.

Друго предимство за бизнеса, обмислящ внедряването на AI, е индивидуализираното клиентско изживяване. Това ще обхване всичко - от препоръки за продукти до отговаряне на запитвания и подпомагане на потребителите при намирането на неща. Освен това, AI позволява на бизнеса да комбинира огромни количества данни, които иначе биха били невъзможни за сливане, което води до стратегически прозрения.

Въпреки това, за много фирми идеята за използване на AI може да изглежда обезсърчителна и чужда. Около 38% от ръководителите смятат, че липсата на разбиране на мениджърите за нововъзникващите технологии е най-голямата пречка пред внедряването на AI в тяхната компания. За щастие, AI ще бъде значително по-лесен за интегриране, когато се работи в екип с ИТ отдела.

Прогнозиране на AI в ИТ сектора

Дейността по придобиване ще се разшири и AI Ops (изкуствен интелект за ИТ операции) ще мигрира по-близо до ръба, тъй като автоматизацията, подсилена с изкуствен интелект, става по-интелигентна и по-контекстуална. Ето десетте най-добри прогнози, които да следите.

1. Пазарите за AIOps ще продължат да се нагряват

Този пазар отбеляза много растеж през последната година, с нови участници и някои придобивания на стартиращи фирми. Тъй като по-големите компании се стремят да обновят своите портфейли, дейността по сливания и придобивания вероятно ще продължи и след 2020 г.

По отношение на приемането на клиенти и зрелостта на AIOps, все още има много работа за покриване. Според доклад на 450 Research, само един от всеки пет бизнеса е внедрил софтуер за машинно обучение.

Освен това, според проучването, половината от респондентите са внедрили или планират да инсталират софтуер за машинно обучение от трети страни, като облачни доставчици като Amazon Web Services, вместо да разработват свои собствени AI и алгоритми за машинно обучение. Поради недостига на вътрешни AI таланти и трудността при разработването на AI приложения, се очаква тактиките за внедряване на трети страни да се разширят.

2. Използването на AIOps ще бъде широко разпространено на ръба

Базираните в облак AIOps решения са стандартни. Въпреки това, тъй като обемите на данни и случаите на използване се разширяват, това става все по-скъпо и по-бавно. В резултат на това предприятията ще започнат да поставят AI технологиите на ръба на мрежата. 

Мониторингът, подпомаган от AI, ще бъде възможен в рамките на няколко минути след свързването на центъра за данни с облачната услуга. Вече няма време, прекарано в пътуване между центъра за данни и облачната услуга.

Най-хубавото от всичко е, че използването на AI на ръба няма да изисква усвояване на нови умения. Внедряването, базирано на облак, става невидимо зад кулисите. Предимствата на AI за ИТ оперативните екипи ще бъдат затвърдени от интелигентни крайни технологии, интегрирани с интелигентния облак.

3. Притесненията относно поверителността ще нарастват

AI on edge прави все по-осъществимо за бизнеса да наблюдава устройствата на крайните потребители като компютри, таблети и смартфони. Екипите по сигурността наблюдават тези устройства от години, но ИТ операциите традиционно се занимават с тези дейности в центъра за данни.

Чрез използването на AIOps ИТ ще може да съветва служителите как да се възползват от приложенията на своите устройства. Освен това, това ще даде възможност за подобрен контрол и поглед върху цялостната ИТ среда.

Също интересно: DevOps и ИТ проекти в реалния свят

Въпреки това, опасенията за поверителността са сериозни. AIOps ще могат да наблюдават всичко, което служителите правят със своите устройства. Тъй като разделението между професионалното и личното време се размива, това може да означава достъп до частни банкови сметки или медицински срещи, например.

В сътрудничество с правни отдели и отдели по човешки ресурси, представителите на ИТ индустрията трябва да намерят правилния баланс между устройствата за наблюдение за безопасността на служителите и защита на личната неприкосновеност.

4. Бизнес заинтересованите страни ще бъдат съгласувани с AIOps

В продължение на години ИТ компаниите са работили, за да се доближат до бизнес заинтересованите страни, за да разберат по-добре техните нужди. ИТ операциите трябва да мислят по същия начин и AI ще им помогне да стигнат до там. Според скорошна OpsRamp проучване, 68% от лидерите на ИТ операциите вярват, че тяхната мисия е да предоставят гъвкава, отзивчива и устойчива инфраструктура, която да поддържа бързо променящите се бизнес изисквания. AI ще играе роля в прогнозирането на въздействието на бизнес услугите чрез оценка на инфраструктурните измервания и свързването им с ключови показатели за ефективност.

5. DevOps практиките ще се поддържат от AIOps

ИТ операциите и ITSM екипите обмислят DevOps технологии, умения и процедури, за да актуализират своите процеси и да бъдат в крак с очакванията на бизнеса и пазара. Според 68% от респондентите в анкетата на OpsRamp, уменията на DevOps са начело в списъка на задължителните таланти.

Чрез автоматично подобряване на кода за производителност, AI може да подпомогне техниките на DevOps. AI може да забележи тенденции, които предполагат неефективно използване на инфраструктурните ресурси и дори да извършва ремонти самостоятелно. Циклите на непрекъснато развитие и интеграция (CI/CD) на DevOps могат да се възползват от по-стабилна и ефективна среда.

6. Държавните инвестиции в AI ще доведат до повече иновации

Чужди страни, като Китай, инвестират сериозно в AI. Същото вероятно важи и за офшорните киберпрестъпни групи. В резултат на този натиск правителствените агенции ще са по-склонни да инвестират в изследвания на изкуствен интелект и машинно обучение за собствените си програми за наблюдение на престъпления и тероризъм и други усилия за данни. За това, първокласно качество етикетиране на данни за правилно обучение на модела е от решаващо значение. Частният сектор ще се възползва от тези инициативи, допринасяйки за запълване на пропуските в мониторинга на сигурността и автоматизацията.

7. Обогатяването на данни ще стане по-ценно

Алгоритмите на AI не се нуждаят от много данни, за да работят; те се нуждаят само от ценни данни. Компаниите все повече търсят по-лесни начини да подобрят своите данни, преди да ги подадат на AI алгоритми. DataFox, механизмът за данни на Oracle, вече включва много от тези възможности, което улеснява бизнеса за достъп до обогатени данни, от които AI трябва да работи добре. DataFox прави обогатяването на данни лесно за предприятия, които желаят да прилагат изкуствен интелект. 

8. Етиката на ИИ ще остане спорен въпрос

Правителствата търсят как да контролират AI, когато се използва за създаване на „дълбоко фалшиво“ съдържание. Няколко доклада подчертават, че AI разкрива сериозни опасения относно разнообразие пристрастия и че компаниите могат да изберат да разчитат на доставчици на AI в бяла кутия, вместо да оценяват собственото си използване на AI.

9. AI ще направи HR по-ефективен

Набирането на големи таланти е досаден проблем както за човешките ресурси, така и за бизнеса лидери са загрижени за. Прекалено много време се прекарва в разглеждане на кандидатите, провеждане на интервюта и последващи действия с различни резултати. От друга страна, HR системите с възможности за адаптивно разузнаване могат да ускорят процеса, като същевременно подобрят опита и резултатите на кандидата. 

10. Ценообразуването в реално време ще промени играта с AI

Често компаниите намират за предизвикателство да определят действителните си разходи и идеалните цени за своите продукти и услуги, тъй като доставките, материали, оборудване и други разходи се различават значително. Когато цените растат, маржовете на печалбата може да не са достатъчни, за да поддържат компанията на повърхността. Компаниите може да не осъзнават, че имат повече печалба или ценова свобода, когато разходите намаляват. AI може да проследява промените в цените в реално време и да помага на бизнеса да коригира цените си, за да увеличи продажбите и печалбата.

Ключови прозрения

Бъдещето е невъзможно да се предскаже с AIOps, както е с всяка авангардна технология. Едно нещо обаче е сигурно: ИТ и бизнесът ще продължат да изискват интелигентна интелигентност. Данните, инструментите и непредсказуемостта са твърде много, за да могат хората да се справят, без да губят значителна производителност, клиенти и пазарен потенциал.

Изкуственият интелект ще играе важна роля в подобряването на ИТ операциите през следващата година. Чрез комбиниране на инструменти и процеси за изкуствен интелект, ИТ ще може да прецени здравето на своята инфраструктура и услуги, както и да намери вероятните първопричини и решения по-бързо, за да подпомогне бизнеса.


YouTube: Въздействието на AI върху работните места | Рутика Мучхала | TEDxDSBIInternationalSchool

Снимка: The изображение на функцията е направено от Жорди Калвера.

Споделяне на този пост
Тази статия за гости е изпратена от Мелани Джонсън. Оценяваме всички приноси на гостите, но мненията, изразени от автора, не отразяват непременно възгледите на TechAcute.

Беше ли полезна тази публикация?

Автор на гостите
Автор на гостите
Тази статия ни е изпратена от външен сътрудник на TechAcute. Оценяваме всички външни приноси, но мненията, изразени от автора, не отразяват непременно възгледите на TechAcute.

Ad

Ad

Ad

Ad

Ad

Ad