人工智能重塑IT的5種方式

正如Gartner最新發(fā)布的關(guān)于人工智能(AI)的炒作周期報告所指出的那樣，AI在未來五年的CIO議程中排在首位，這是潛在的變革性業(yè)務影響的來源。但是，對于許多IT組織而言，AI不僅僅是作為業(yè)務推動者而在IT領導者的視野中：它對功能本身具有根本性的影響-從自動化一些長期存在的功能到要求IT團隊更多參與和更新的方法。

人工智能開始以前瞻性的IT領導者希望遵循的多種方式重塑IT。讓我們考慮五個值得關(guān)注的地方：

1. IT成為主要的AI消費者

ISG認知自動化和創(chuàng)新總監(jiān)Wayne Butterfield表示，用于自動化傳統(tǒng)中斷修復程序和其他IT服務臺流程的工具并不是什么新鮮事物，但如今，它們正變得越來越受歡迎。他說：“ IT服務臺像客戶服務操作一樣容易重復(因此也很自動化)。”

這不是實現(xiàn)IT功能的支持超級AI的自動化的唯一領域。TIBCO分析戰(zhàn)略副總裁Shawn Rogers表示：“ IT迅速不僅成為合作伙伴，而且成為消費者，利用AI進行安全性和系統(tǒng)管理來自動化流程并以AI驅(qū)動的企業(yè)的速度發(fā)展。

2. Shadow IT可以擴展

在技??術(shù)核心之外進行的IT活動激增，有時是AI的結(jié)果。ISG的Butterfield指出，從自助數(shù)據(jù)科學和分析工具，到為整個企業(yè)采用功能性的機械流程自動化(RPA)，再到由企業(yè)生產(chǎn)的機器學習模型，企業(yè)在影子IT功能方面的力量正在不斷擴大。 。當然，“自助服務”和“影子IT”的定義和界線取決于您的文化。

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3.數(shù)據(jù)科學需要與IT進行更深入的合作

一些主流企業(yè)應用程序(例如CRM)正在采用更多的AI和自動化技術(shù)。但是，對于更高級的AI應用而言，在IT與數(shù)據(jù)科學之間建立更大合作關(guān)系的需求變得顯而易見。“將數(shù)據(jù)科學家藏在組織中的早期時代已經(jīng)結(jié)束。今天，數(shù)據(jù)科學占據(jù)了一個村莊，而IT則是該團隊的一部分。” TIBCO的Rogers說。

隨著公司準備擴展其AI和分析功能的使用，他們需要更深入地訪問IT知道的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)和應用程序。“構(gòu)建由AI主導的解決方案需要數(shù)據(jù)科學家和工程師之間的密切合作，”Fractal Analytics技術(shù)服務客戶合作伙伴George Mathew說。“盡管每個領域本身都是一個深層領域，但成功的團隊已使這兩個小組能夠一起工作，并且在許多情況下跨領域重疊，以生產(chǎn)AI解決方案。”

4. IT和數(shù)據(jù)科學需要共享的工具和策略

Mathew說，IT與數(shù)據(jù)科學之間的合作關(guān)系要求每個小組都采用彼此的技術(shù)和技巧，“至少是出于熟悉的緣故，如果不是出于專門知識的話。”

工程師將需要能夠讀取從本地數(shù)據(jù)集中提取數(shù)據(jù)的源代碼，了解探索性數(shù)據(jù)分析和功能工程，并精通貝葉斯技術(shù)等算法來產(chǎn)生洞察力。“他們需要掌握這些知識，以便對代碼進行重構(gòu)和模塊化，以便可以在企業(yè)IT系統(tǒng)上對其進行操作，” Mathew說。

相反，數(shù)據(jù)科學家將需要學習如何通過數(shù)據(jù)庫連接器或API提取數(shù)據(jù)，如何在結(jié)構(gòu)化存儲中存儲和處理數(shù)據(jù)，以及如何編寫模塊化代碼以進行下游使用。

Mathew說：“我們已經(jīng)看到了對常見挑戰(zhàn)的熟悉和理解，從而導致了數(shù)據(jù)科學家和工程師之間的協(xié)作不斷增強。”他指出，該組織的幾個團隊已憑借這些更強大的合作伙伴關(guān)系提供了與AI相關(guān)的復雜解決方案。

5.人工智能治理成為焦點

隨著組織實施越來越多的基于AI的自動化和流程，法規(guī)和聲譽風險也隨之增加。Gartner指出制定政策以對抗與AI相關(guān)的潛在偏見，歧視和其他問題的重要性。(另請參閱：AI偏見：領導者應該問的9個問題。)