La rivoluzione dell’intelligenza artificiale è in pieno svolgimento, suggerendo nuovi approcci alla soluzione di problemi nei campi più disparati, dalla medicina al manifatturiero alla finanza.
Il prossimo terreno da conquistare è quello delle operation IT, dove l’intelligenza artificiale prenderà in carico la gestione quotidiana dei sistemi IT, tanto nel cloud quanto on-premise o in ambienti misti.
L’intelligenza artificiale per le operazioni IT (AIOps)
L’intelligenza artificiale per le operazioni IT (AIOps) aiuterà le organizzazioni a ridurre i costi IT, offrendo allo stesso tempo una migliore esperienza sia ai dipendenti sia ai clienti. Questi benefici matureranno in conseguenza dell’’atteggiamento’ proattivo che l’AI porterà all’IT.
Un sistema di monitoraggio basato sull’AI sarà capace di identificare i problemi che potrebbero interrompere il funzionamento corretto del sistema o minare l’esperienza utente prima ancora che il problema si manifesti.
L’automazione dell’AIOps e il SaaS cloud capovolgeranno in questo modo il paradigma del supporto al cliente. Non saranno più gli utenti a sottoporre un ticket all’IT quando hanno un problema, ma sarà l’AI a identificare proattivamente gli utenti con problemi di connettività o di experience e a risolverlo (self-driving network) o ad aprire un ticket completo di suggerimenti per la risoluzione. In alcuni casi, un problema IT può essere individuato, segnalato e anche risolto automaticamente prima che l’utente si renda conto di avere un problema.
Già ora, l’AI ha rivoluzionato una serie di settori, dal manifatturiero all’e-commerce. Grazie all’analisi continua dei dati, i sistemi AI possono sviluppare un paradigma, o profilo comportamentale – che diviene più accurato al crescere dei dati analizzati – su come un sistema dovrebbe funzionare, lanciare un segnale se qualcosa non funziona come dovrebbe rispetto al paradigma (ovvero si verifica un comportamento anomalo).
Questo modello è sempre più spesso applicato all’IT, dove i sistemi AI analizzano continuamente e automaticamente gli eventi man mano che avvengono per decidere cosa è ‘normale’ così che ciò che è ‘anormale’ possa essere rapidamente e semplicemente identificato e risolto.
Quando avviene un incidente che richiede un intervento, il sistema lancia un allarme o effettua automaticamente una correzione garantendo la continuità del servizio e la qualità dell’esperienza.
Le tecniche dei sistemi AI per la gestione IT
Per semplificare la gestione IT, i sistemi AI usano diverse tecniche, tra le quali:
Full-Stack Observability: eventi che potrebbero influire negativamente sulle operation IT possono verificarsi su uno qualsiasi dei livelli di una rete o di un’infrastruttura, dalle connessioni fisiche al sistema operativo all’interfaccia utente e alle applicazioni e tutto quello che si trova in mezzo. I sistemi AI raccolgono dati da tutti i livelli dello stack, riversando i dati nel paradigma operativo.
Real Time Activity Analysis: forti di questi dati, i sistemi AI analizzano continuamente le implicazioni di tutti gli eventi e di tutte le attività, valutando le possibili conseguenze nel contesto delle operazioni. Il sistema analizza proattivamente questi dati, generando segnalazioni e allarmi se gli eventi o le attività rappresentano un rischio per le operazioni. I dati possono anche indicare il livello di gravità di un allarme e se è necessario un intervento immediato, o se la questione può essere tranquillamente ignorata, eliminando così il problema dei falsi allarmi che potrebbero essere generati da sistemi non intelligenti.
Intelligent Automation: per quanto lo staff IT debba essere informato dei potenziali problemi, in molti casi i sistemi AI possono essere programmati per eseguire automaticamente le correzioni. Se, ad esempio, il sistema determina che un aggiornamento software ha modificato una configurazione che potrebbe avere effetto sulle operation, potrebbe ripristinare automaticamente la versione precedente per garantire la continuità operativa.
Machine learning: è al cuore delle operation intelligenti. I sistemi AI basati sul machine learning andranno a rovistare tra i dati raccolti, ridefinendo in continuazione il paradigma per garantire operation idonee. Con il tempo, i sistemi saranno in grado di fornire raccomandazioni proattive sui modi migliori di utilizzare le risorse, rendendo le operation più efficienti e facendo risparmiare tempo e denaro all’azienda.
Migliorare la soddifsfazione dell’utente con l’AI
Poiché gli asset IT sono sempre più geograficamente distribuiti e le infrastrutture consistono di un mix di asset locali, cloud e multicloud, appare chiaro che l’AIOps è l’unico metodo possibile per gestire l’IT di oggi.
Secondo una recente indagine indipendente condotta da Vanson Bourne su un migliaio di CIO e CISO di nove paesi, l’87% degli intervistati in EMEA afferma che l’azienda AI-driven ottiene, grazie all’agilità, alla flessibilità e agli insight generati dalle operation digitali, un consistente vantaggio competitivo.
Ma non sono solo le operation che possono trarre beneficio dall’AIOps. L’uso dell’AI può migliorare l’efficienza operativa e contribuire a generare una maggiore soddisfazione dell’utente.
Nella stessa indagine, gli intervistati in EMEA hanno dichiarato che circa il 56% dei loro dipendenti ha lavorato da casa durante la pandemia e prevede che quasi il 38% continuerà a lavorare regolarmente da casa anche nel post pandemia.
Così come l’AI può aiutare le aziende nell’allineamento con gli obiettivi di business e nella misurazione dei risultati, può anche essere d’aiuto nelle operation esterne: quando i sistemi funzionano regolarmente da remoto, clienti e partner sono più contenti e il lavoro viene svolto più rapidamente.
AIOps per i team IT
Cosa significa AIOps per i team IT?
L’arrivo degli agenti IT nell’amministrazione e nella gestione di un’infrastruttura IT trasformerà il modo di lavorare dei team; compiti e responsabilità saranno riassegnati e saranno necessarie nuove competenze.
La formazione sarà un elemento chiave per il successo dell’AI. Valutare e implementare soluzioni IT richiede investimenti nei team IT. Per garantire il successo, le aziende lungimiranti investiranno nella formazione dei leader IT in modo che essi possano meglio comprendere come valutare e implementare efficacemente le soluzioni di AI.
Nella gestione IT, l’AIOps è ancora nelle prime fasi, ma sempre più aziende la stanno adottando e nel 2021 si raggiungerà probabilmente il punto di flesso per questa tecnologia grazie anche, almeno in parte, all’emergenza Covid.
I vantaggi sono troppo evidenti per potere essere ignorati e, come in molte altre aree, ci si affiderà sempre più ai sistemi AI per realizzare un modello di gestione completa e automatizzata e risolvere problemi complessi, diminuendo così il carico di lavoro per i team IT e assicurando una gestione IT più accurata e proattiva.