Избегайте ловушки сложности ИИ: простые стратегии

Парадокс ИИ: простота против сложности

Интеграция искусственного интеллекта в организацию часто рассматривается как способ упрощения операций и снижения сложности. Однако путь от разработки до внедрения и постоянной поддержки может казаться ошеломляющим, требуя разнообразных навыков и постоянно развивающихся технологий. Так может ли ИИ действительно упрощать, одновременно требуя так много?

Волшебство или большая работа?

Крис Ховард, глобальный руководитель исследований Gartner, подчеркивает ошибочное мнение, что ИИ — это простое решение. "ИИ кажется чем-то волшебным, очень простым, и он способен на самые удивительные вещи," — говорит он в недавнем видео. "Но как только вы начинаете работать с ним, вы понимаете, что это на самом деле сложно, и есть аспекты, которые действительно запутанны."

Постоянно меняющийся ландшафт технологий ИИ, особенно в области генеративного ИИ, добавляет путаницы. Ховард объясняет: "Они еще не достигли точки стабильности... где было бы действительно легко понять, как соединить разные части. И поскольку это меняется, возникает путаница — это чрезвычайно сложно." Более того, эффективное управление данными имеет решающее значение, но представляет собой вызов. "Нужно собрать их в одном месте, чтобы можно было с ними работать и получать лучшие результаты. То, что казалось волшебным, на самом деле требует огромной работы."

Несмотря на трудности, ИИ обещает автоматизировать и упрощать сложные задачи. Смита Хашим, директор по продуктам в Zoom, считает, что ИИ может "помочь справиться со сложностью на рабочем месте и повысить производительность, а также счастье сотрудников и клиентов."

Однако ИИ — не панацея. Ричард Демени, бывший консультант по разработке программного обеспечения в Arm, предостерегает: "ИИ — не серебряная пуля." Он указывает, что возможности ИИ основаны на вероятностях, а не на истинном понимании. "Это люди проектируют, создают и внедряют системы, и хотя ИИ может автоматизировать некоторые начальные роли и, безусловно, принести значительный прирост производительности, он не может заменить объем практического опыта, необходимого ИТ-руководителям для принятия правильных компромиссных решений."

Демени добавляет, что для того, чтобы ИИ давал лучшие ответы, "ему нужно знать каждую мелочь, которая есть в голове принимающего решение. Просто практичнее принять решение самостоятельно, с некоторой помощью ИИ."

Хашим подчеркивает важность выбора правильных платформ. "Ваши пользователи работают с множеством различных приложений," — говорит она. "Выбирайте платформенные решения, которые открыты и обеспечивают бесшовную интеграцию и рабочие процессы. Эта гибкость至关重要 для снижения сложности в сегодняшней многопрофильной среде."

Как ИИ может принести пользу ИТ-операциям

По мере роста сложности ИТ-систем компании сталкиваются с беспрецедентными вызовами. Билл Лобиг, вице-президент по управлению продуктами и наблюдаемости в IBM Automation, отмечает: "Команды управляют огромным количеством приложений, используя разные облака и локальные среды — и приложения должны оставаться работоспособными. Сейчас организации используют более 1000 приложений, и 82% руководителей предприятий говорят, что сложность ИТ препятствует успеху."

Эта сложность приводит к проблемам, таким как изолированные приложения, потенциальные сбои, трата ресурсов и энергии, а также проблемы с производительностью. Лобиг видит решение в ИИ. "Как ИТ-руководители могут управлять рисками этих потенциальных проблем и опережать надвигающиеся ситуации простоя? Ответ — в наблюдаемости и управлении ресурсами приложений — все это возможно благодаря автоматизации на базе ИИ."

С помощью ИИ команды могут "проактивно оптимизировать распределение вычислительных, хранилищных и сетевых ресурсов на каждом уровне стека," — объясняет Лобиг. Этот подход устраняет необходимость в реактивных мерах и избыточном выделении ресурсов, экономя время и деньги.

Слежение за развитием ИИ имеет решающее значение для ИТ-операций. Лобиг советует: "Адаптируйтесь и масштабируйтесь с гибридной архитектурой, сохраняя целостный взгляд на производительность, стоимость и ценность приложений и сетей."

Внедрение ИИ должно быть продуманным

Для эффективного управления как ИИ, так и сложностью ИТ необходима продуманная реализация. Хашим предлагает сосредоточиться на "простоте пользовательского опыта, качестве ИИ и его способности выполнять задачи." Она выступает за использование ИИ для "повышения уровня всех ваших сотрудников... чтобы вся ваша организация могла быть более продуктивной и счастливой."

Ховард подчеркивает важность последовательности в управлении сложностью. "Платформы... делают вещи последовательными. Так вы можете выполнять — иногда очень сложные вещи — последовательными и стандартными способами, которые всем известны. Даже что-то столь простое, как определения или таксономия. Если все говорят на одном языке, то есть упрощенная таксономия, тогда общаться гораздо проще."

В конечном итоге Демени напоминает, что "ИИ может предлагать обоснованные предложения, но окончательные решения и их последствия лежат на людях." Он подчеркивает, что "каждый продукт, каждая инфраструктура ИИ уникальна, и их сложности требуют человеческого понимания. Роль ИИ следует рассматривать как инструмент для помощи, а не как замену суждениям и опыту, которые приходят с практикой."