PagerDuty спонсировал этот пост.
Наступила новая эра операций ИИ. Исследования показывают, что более половины (51%) мировых компаний уже внедрили агенты искусственного интеллекта в своих организациях, а более трети (35%) планируют сделать это в течение следующих двух лет. Эта технология поможет им выйти за рамки традиционной автоматизации и управлять сложными, многоэтапными рабочими процессами и снять нагрузку с ИТ-команд.
Но ИИ – не панацея. Его необходимо применять в правильных случаях использования в сочетании с человеческим талантом для повышения рентабельности инвестиций (ROI). Эта модель позволяет организациям использовать скорость, масштабируемость и вычислительную мощность ИИ наряду с человеческим творчеством, контекстом, сотрудничеством и суждениями. Ключом к успеху будет сопоставление правильного ресурса с правильным типом работы.
Как ИИ меняет игру
Старые способы выполнения ИТ-операций (ITOps) больше не подходят для этой цели. Статические инструкции, ручная сортировка и реактивное реагирование на инциденты были разработаны для более простого мира, где цифровые возможности не были так важны для качества обслуживания клиентов, как сегодня. Теперь каждый потенциальный сбой или сбой может означать еще одну потерю клиента.
Рост цифровизации бизнеса также создает больше возможностей для подобных инцидентов и простоев. Распределенные гибридные облачные среды, микросервисы, API и контейнерные рабочие нагрузки добавляют огромную сложность. Обновления поставляются практически непрерывно, и каждая новая служба создает новые зависимости. Неудивительно, что талантливые команды страдают от усталости и снижения удовлетворенности работой, поскольку их отвлекают от инновационных проектов и вынуждают бороться с постоянным потоком инцидентов.
Агенты ИИ могут трансформировать эти процессы ITOps. Агенты работают автономно и разумно, выполняя тяжелую работу, позволяя командам ITOps сосредоточиться на инновациях и критически важных решениях. Но агенты намного превосходят традиционную автоматизацию. Мы говорим о контекстно-зависимой автономности, способной анализировать телеметрию в реальном времени для решения проблем, адаптации к новым условиям и принятия обоснованных решений. Эти агенты работают не только над выполнением узких задач. Они предназначены для достижения заданных результатов и могут управлять сложными рабочими процессами, обучаясь и совершенствуясь по мере их достижения.
Самое главное, агенты могут сотрудничать с людьми в ситуациях с высокими ставками. Именно эта комбинация человека и агента может изменить ITOps.
Люди в цикле
Объединив человеческие таланты с агентами искусственного интеллекта, организации получают лучшее от обоих миров. ИИ решает повторяющиеся, требующие больших объемов данных и срочные задачи, такие как разрешение повторяющихся предупреждений, сортировка инцидентов, динамическая настройка производительности системы, а также прогнозирование и устранение потенциальных сбоев. Команды ITOps обеспечивают контекстуальное понимание и сотрудничество, творческое решение проблем и стратегический контроль, с которыми машины не могут сравниться. Люди принимают решения в неоднозначных ситуациях и следят за тем, чтобы любые автоматизированные действия соответствовали бизнес-приоритетам.
Эта новая динамика освобождает человеческие таланты для инноваций и создания более устойчивых архитектур. Это также создаст новую роль: ИИ-супервайзеров, которым будет поручена тонкая настройка, настройка и интеграция агентов в рабочие процессы. Это путь к операционному совершенству. Более быстрое разрешение инцидентов, снижение трудоемкости для команд и больше времени для ITO-персонал, чтобы сосредоточиться на инновациях и операционных улучшениях.
Пять шагов для начала сотрудничества человека и искусственного интеллекта
Создание команды людей и агентов требует большего, чем простое нажатие переключателя. Успех требует тщательного планирования, правильного управления и контроля, а также постоянной обратной связи. Рассмотрите следующие пять шагов:
1) Разберитесь с управлением
ИИ слишком важен, чтобы рассматривать его исключительно как технологическую или инженерную инициативу. Это межфункциональный приоритет, который требует четкого контроля со стороны специального главного директора по искусственному интеллекту или комитета по управлению. Агентам также нужны четкие параметры. Какие задачи требуют одобрения человека, а какие можно доверить машинам? Должна быть четкая линия ответственности, если что-то пойдет не так. На этом этапе также важно согласовать инициативы в области ИИ с политиками корпоративной этики, безопасности, конфиденциальности и соответствия требованиям.
2) Используйте подход, ориентированный на людей
Агенты ИИ должны поддерживать, а не отстранять вашу команду ITOps. Это требует культурных изменений, чтобы сотрудники чувствовали себя уверенно и уполномоченными, работая вместе с агентами. Чтобы начать эти изменения, четко определите, как и где требуется участие человека в различных сценариях реагирования на инциденты.
ИИ должен обрабатывать хорошо понятные инциденты с известными исправлениями в 100% случаев. Он также должен привести к знакомым инцидентам, в которых есть элемент двусмысленности, но только до определенного момента. Люди должны вмешаться, чтобы подтвердить выводы ИИ и принять окончательное решение по исправлению ситуации. Когда дело доходит до новых, сложных проблем, требующих глубокого опыта, творческого подхода и стратегического мышления, люди должны взять на себя ведущую роль. Здесь ИИ может использоваться в качестве вспомогательной функции для сбора контекста и документации, а также для управления рутинными процессами.
3) Встройте ограждения заранее
Нет смысла ждать, пока что-то пойдет не так, прежде чем разрабатывать механизмы безопасности и контроля. Вы должны с самого начала установить четкие границы, определяющие, что агенты могут и не могут делать. Разрешения и политики помогут поддерживать ИИ на правильном пути, и в зависимости от склонности компании к риску для определенных действий может потребоваться человеческий надзор. Выходные фильтры и проверки соответствия помогут обеспечить соответствие агентов внутренним стандартам.
4) Фокус на прозрачности и подотчетности
Поведение ИИ должно быть объяснимым, отслеживаемым и контролируемым, чтобы укреплять доверие между командами. Регистрируйте все решения агентов и делайте их обоснование объяснимым. Создавайте журналы аудита для анализа инцидентов. И поощряйте команды видеть более широкую картину того, как действия агентов вписываются в системы подотчетности.
5) Непрерывный мониторинг и оптимизация производительности
Как и любой член вашей команды ITOps, эффективность работы агентов должна измеряться и улучшаться. Используйте комбинацию показателей, таких как время разрешения инцидентов, ложные срабатывания и влияние на рабочие процессы, а также качественную обратную связь и регулярные проверки для обеспечения точности. Объедините данные и отзывы команды, чтобы повысить производительность и эффективность.
Коллега, а не инструмент
Agentic AI — это коллега, который может максимально эффективно использовать возможности вашего персонала. Неудивительно, что 44% организаций считают, что агентный эффект будет иметь даже большее влияние, чем генеративный ИИ (GenAI), а 94% ожидают внедрения этой технологии даже быстрее, чем GenAI. Они также ожидают большей рентабельности инвестиций. Но ожидания и реальность – это не одно и то же. Чтобы получить максимальную отдачу от агентов ИИ и вашей команды, вам нужен правильный подход к их объединению.
PagerDuty — мировой лидер в области управления цифровыми операциями, преобразующий критически важную работу современных предприятий. PagerDuty Operations Cloud сочетает в себе AIOps, автоматизацию, операции по обслуживанию клиентов и управление инцидентами, создавая гибкую, отказоустойчивую и масштабируемую платформу. Узнайте больше Последние новости от PagerDuty ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Мэнди Уоллс — сторонник DevOps в PagerDuty. Она регулярно выступает на технических конференциях и является автором официального документа O’Reilly Media «Построение культуры DevOps». Она заинтересована в появлении новых инструментов и… Читать далее от Мэнди Уоллс
