Il raggiungimento dell’automazione IT continua a essere un obiettivo importante per molte aziende. Con i CIO che si trovano ad affrontare riduzioni del personale ed esigenze IT sempre più complesse, è necessario poter ridistribuire le risorse lontano dall’help desk e dalle esigenze di troubleshooting e affrontare sfide più strategiche.

Tuttavia, il raggiungimento di questo obiettivo richiede alle aziende di abbracciare l’AI per risolvere le sfide legate alla mole massiccia di dati e alle decisioni necessarie per automatizzare un’azineda di grandi dimensioni su vasta scala.

Machine learning e intelligenza artificiale sono strumenti cruciali per fornire analytics sicure e predittive nel data center e oltre.

Il focus si concentra sul predittivo: essendo in grado di comprendere e confrontare nel tempo i data center e le operazioni di rete, l’AI sarà in grado di contrastare i problemi prima che si presentino, semplificando le operazioni e riducendo i momenti di downtime non pianificati nella rete.

Unendo l’intelligenza artificiale alle analytics in tempo reale, le aziende ottengono una visibilità senza precedenti sulla user experience.

Queste informazioni consentono allo staff IT di essere proattivo in un modo impossibile prima.

È trasformando la “support experience”, allontanandosi dal retaggio sempre incombente del reagire a un problema e spostandosi verso l’avvertimento proattivo reso possibile da dati, data science e AI che i responsabili IT possono risolvere la maggior parte dei problemi ben prima che gli utenti finali ne vengano a conoscenza.

I vantaggi dell’AI

L’intelligenza artificiale offre numerosi vantaggi, ognuno dei quali aumenta l’accuratezza e l’efficacia, riducendo al tempo stesso investimenti di tempo e costi.

Questi vantaggi includono:

  • L’AI può migliorare l’accuratezza e far risparmiare tempo al personale: riducendo il tempo necessario per attività come la raccolta di dati e il double-checking, l’AI può far risparmiare tempo ai dipendenti e aumentare l’accuratezza complessiva per consentire alle aziende di prendere decisioni di business più rapide e intelligenti.
  • L’AI può aiutare le aziende a risparmiare denaro: l’intelligenza artificiale è un investimento a lungo termine: l’implementazione dell’AI all’inizio può essere molto costosa, ma nel tempo la maggiore efficienza si tradurrà in un processo complessivamente più redditizio che vale l’investimento iniziale.
  • L’AI consente alle aziende di prevedere i problemi prima che si verifichino: l’AI offre allo staff IT la facoltà di essere proattivo. Oltre a meno preoccupazioni per gli errori umani, i flussi di lavoro possono essere auto-corretti e/o ottimizzati in tempo reale, garantendo una tranquillità che consente ai dipendenti di concentrarsi su compiti più importanti.

Ci sono parecchi modi in cui le aziende possono adottare le tecnologie di intelligenza artificiale e implementarle in analytics in tempo reale.

Alcuni includono il miglioramento di processi consolidati, come la gestione dei dati. Altri prevedono l’introduzione di una tecnologia che è nuova per l’azienda, come la proliferazione di assistenti virtuali.

Assistenti virtuali e Data management

Le aziende possono portare le analytics a un livello superiore adottando strumenti come l’assistente virtuale AI, che è in grado di dire in modo proattivo come si dovrebbe impiegare il tempo, misurare le attività, imparare da esse e risolvere i problemi.

Gli assistenti virtuali possono anche aiutare gli utenti a risolvere problemi ed estrarre informazioni dalla rete applicando tecniche di data science e AI per analizzare e correlare i dati.

L’intelligenza artificiale può anche rendere più solido il processo di gestione dei dati e può utilizzare l’ottimizzazione basata su machine learning per aiutare le aziende a prevedere e modellare i risultati tramite decisioni intelligenti basate sui dati.

La creazione di un set di dati affidabile che descrive il comportamento di rete, client e applicazioni mette a disposizione una solida base per i processi di intelligenza artificiale.

A fronte dei potenziali vantaggi offerti, le aziende devono ricordare che AI e machine learning dipendono dalla qualità dei dati. Questo significa che i dipartimenti IT devono avere una visibilità adeguata su ciò che sta accadendo nelle loro reti.

Una sfida altrettanto impegnativa è preparare i dipendenti alla realtà dell’AI.

Spesso temuti come job-killer, i responsabili IT devono superare con intelligenza questo problema offrendo programmi su come lavorare con le tecnologie AI e assicurandosi che i loro team comprendano che l’intelligenza artificiale non rimpiazza i dipendenti, ma è, al contrario, uno strumento che renderà il loro lavoro più semplice e più produttivo.

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