Pagerduty спонсировал этот пост.
Каждый инженер знает это чувство: все это время они представляли, что могут потратить на строительство следующей большой вещи, на самом деле истощается в результате работы.
Многие команды по -прежнему подходят к инцидентам с реактивными, ручными методами. Они пытаются найти правильную книгу, вытаскивают нужных людей и составляют контекст из лоскутного одеяла из инструментов. Стоимость измеряется во время простоя, плохого опыта клиентов, морального духа команды и непрерывности бизнеса.
Введите ИИ, объявленный как Святой Грааль для инженерной продуктивности.
Но действительно ли это изменение игры, или это просто добавляет к шуму? Что еще более важно, как его можно развернуть без потери контроля или контекста?
По мере того, как технология созревает, точность, безопасность и соответствие все еще являются обоснованными проблемами, поэтому основное внимание должно быть сосредоточено не на том, как ИИ может заменить людей, а как это может помочь им вернуть время и переделать его на работу по высокой стоимости.
От встроенного машинного обучения, которое автоматизирует сортировку, до генеративного ИИ, который дополняет человеческий опыт и агентов искусственного интеллекта, которые автономно разрешают работу, вот три примера того, как ИИ может вернуть время инженерам.
1. Встроенный ИИ: соединение точек для людей
Во время беспрецедентной оперативной сложности данные организации разбросаны по нескольким инструментам. Во время критических инцидентов стоимость ручного анализа всей этой информации увеличивает время простоя, плохое качество обслуживания клиентов и потерю доходов.
Усовершенствованное машинное обучение проглатывает и разумно коррелирует исторический и системный контекст между системами для автоматизации сортировки и восстановления, или эскалации с нужными командами, когда необходимо вмешательство человека.
Для общих инцидентов эти команды отпадают от повторных задач, гарантируя, что они могут сосредоточиться на работе с более высокой стоимостью. В контексте крупного инцидента это дает преимущество, что командам необходимо быстрее достичь разрешения.
- Преимущества: Более быстрая сортировка, точная классификация и приоритизация, ускоренное разрешение и меньше выгорания.
- Подводные камни: ИИ так же хорош, как и данные, кормившие его. Выбранное решение ИИ должно легко интегрироваться со всем стеком организации, чтобы получить полную картину своей деятельности и эффективно учиться на них.
- Измерение успеха: Отслеживайте среднее время для ремонта (MTTR) улучшения и количество инцидентов, переходящих в команду по ИТ-операциям в течение 90-дневного периода.
2. Генеративный ИИ: Создание контента для людей
Генеративный ИИ может перегружать человеческий опыт, превращая сложные наборы данных в мгновенное понимание. Он быстро выводит ответы и рекомендует следующие шаги без ручного переключения труда и контекста. Это также устраняет бремя связи заинтересованных сторон, поскольку резюме инцидентов и проекты обновления статуса могут быть автоматически сгенерированы и переданы с нужными людьми в нужное время.
- Преимущества: Ключевые данные и контекст быстро всплывают через один интерфейс. Знание автоматически захватывается и обменивается. Межфункциональное сотрудничество усиливается с помощью автоматических рабочих процессов связи. Стоимость координации инцидентов ниже; Резолюция быстрее.
- Подводные камни: Обратитесь, сгенерированного AI контентом как отправной точкой, которая требует проверки. Установите четкие процессы для проверки и оценки выходов ИИ, прежде чем действовать на них.
- Измерение успеха: Посмотрите на время, потраченное на реагирование на инциденты и оцените эффективность задачи связи, измеренное по объему запросов на обновление статуса во время инцидентов.
3. Агенты ИИ: выполнение действий от имени людей
Хотя агенты — это новые дети в блоке ИИ, они везде делают заголовки. Вот почему: при развертывании в четкой оперативной рамках агенты искусственного интеллекта удаляют накладные расходы и освобождают команды, чтобы сосредоточиться на том, что действительно важно путем автономного разрешения рутинной работы. Подумайте о интеллектуальном управлении графиком по вызову, автоматическому исследованию первопричин и даже полному решению общих, повторяющихся вопросов.
- Преимущества: Рутинные инциденты решались перед воздействием клиента. Более высокая эффективность и производительность, которые экономят время и снижают эксплуатационные расходы.
- Подводные камни: Без надлежащего надзора автономные системы могут создавать новые режимы отказа из -за галлюцинаций и пробелов в знаниях. Начните с автоматизаций с низким уровнем риска и укрепите доверие благодаря сильным ограждениям и прозрачным отчетам о действиях искусственного интеллекта.
- Измерение успеха: Отслеживайте процент инцидентов, разрешенных автономно со средним временем развертывания, чтобы оценить, перемещают ли команды их коэффициент рабочей нагрузки с исправления проблем на строительство.
Революция ИИ не придет. Это здесь.
Инженеры, которые процветают завтра, будут теми, кто стратегически развернут ИИ, чтобы устранить обыденную и усилить свой опыт. Будь то ускорение сортировки и исправление с помощью встроенного ИИ, получение контекстной поддержки от генеративного ИИ или автоматизации обычной работы с агентами ИИ, команды могут наконец расстаться с их реактивным подходом к управлению инцидентами.
Это не только принятие новых технологий. Речь идет о восстановлении опыта, на который подписались инженеры, где инновации имеют приоритет над пожаром и где их опыт направлен на создание будущего, которое они первоначально намеревались создать.
Pagerduty является глобальным лидером в области управления цифровыми операциями, преобразующий критическую работу для современных предприятий. PageRduty Operations Cloud объединяет AIOP, автоматизацию, операции обслуживания клиентов и управление инцидентами для создания гибкой, устойчивой и масштабируемой платформы. Узнайте больше последних из Pagerduty Trending Stories YouTube.com/thenewstack Tech, быстро движется, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Débora Cambé-менеджер по маркетингу продуктов в Pagerduty, поддерживающий реагирование на инцидент компании на рынок. Ее 10 с лишним лет опыта работы в качестве специалиста по маркетингу включает в себя работу в качестве собственного менеджера СМИ в PlayStation и в качестве консультанта по социальным сетям Yorn, … Подробнее от Debora Cambe
