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(bào)告所指出的那樣，AI在未來(lái)五年的CIO議程中排在首位，這是潛在的變革性業(yè)務(wù)影響的來(lái)源。但是，對(duì)于許多IT組織而言，AI不僅僅是作為業(yè)務(wù)推動(dòng)者而在IT領(lǐng)導(dǎo)者的視野中：它對(duì)功能本身具有根本性的影響-從自動(dòng)化一些長(zhǎng)期存在的功能到要求IT團(tuán)隊(duì)更多參與和更新的方法。

人工智能開(kāi)始以前瞻性的IT領(lǐng)導(dǎo)者希望遵循的多種方式重塑IT。讓我們考慮五個(gè)值得關(guān)注的地方：

1. IT成為主要的AI消費(fèi)者

ISG認(rèn)知自動(dòng)化和創(chuàng)新總監(jiān)Wayne Butterfield表示，用于自動(dòng)化傳統(tǒng)中斷修復(fù)程序和其他IT服務(wù)臺(tái)流程的工具并不是什么新鮮事物，但如今，它們正變得越來(lái)越受歡迎。他說(shuō)：“ IT服務(wù)臺(tái)像客戶(hù)服務(wù)操作一樣容易重復(fù)(因此也很自動(dòng)化)。”

這不是實(shí)現(xiàn)IT功能的支持超級(jí)AI的自動(dòng)化的唯一領(lǐng)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(fèi)者，利用AI進(jìn)行安全性和系統(tǒng)管理來(lái)自動(dòng)化流程并以AI驅(qū)動(dòng)的企業(yè)的速度發(fā)展。

2. Shadow IT可以擴(kuò)展

在技??術(shù)核心之外進(jìn)行的IT活動(dòng)激增，有時(shí)是AI的結(jié)果。ISG的Butterfield指出，從自助數(shù)據(jù)科學(xué)和分析工具，到為整個(gè)企業(yè)采用功能性的機(jī)械流程自動(dòng)化(RPA)，再到由企業(yè)生產(chǎn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，企業(yè)在影子IT功能方面的力量正在不斷擴(kuò)大。 。當(dāng)然，“自助服務(wù)”和“影子IT”的定義和界線(xiàn)取決于您的文化。

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3.數(shù)據(jù)科學(xué)需要與IT進(jìn)行更深入的合作

一些主流企業(yè)應(yīng)用程序(例如CRM)正在采用更多的AI和自動(dòng)化技術(shù)。但是，對(duì)于更高級(jí)的AI應(yīng)用而言，在IT與數(shù)據(jù)科學(xué)之間建立更大合作關(guān)系的需求變得顯而易見(jiàn)。“將數(shù)據(jù)科學(xué)家藏在組織中的早期時(shí)代已經(jīng)結(jié)束。今天，數(shù)據(jù)科學(xué)占據(jù)了一個(gè)村莊，而IT則是該團(tuán)隊(duì)的一部分。” TIBCO的Rogers說(shuō)。

隨著公司準(zhǔn)備擴(kuò)展其AI和分析功能的使用，他們需要更深入地訪(fǎng)問(wèn)IT知道的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序。“構(gòu)建由AI主導(dǎo)的解決方案需要數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師之間的密切合作，”Fractal Analytics技術(shù)服務(wù)客戶(hù)合作伙伴George Mathew說(shuō)。“盡管每個(gè)領(lǐng)域本身都是一個(gè)深層領(lǐng)域，但成功的團(tuán)隊(duì)已使這兩個(gè)小組能夠一起工作，并且在許多情況下跨領(lǐng)域重疊，以生產(chǎn)AI解決方案。”

4. IT和數(shù)據(jù)科學(xué)需要共享的工具和策略

Mathew說(shuō)，IT與數(shù)據(jù)科學(xué)之間的合作關(guān)系要求每個(gè)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(zhuān)門(mén)知識(shí)的話(huà)。”

工程師將需要能夠讀取從本地?cái)?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(lái)產(chǎn)生洞察力。“他們需要掌握這些知識(shí)，以便對(duì)代碼進(jìn)行重構(gòu)和模塊化，以便可以在企業(yè)IT系統(tǒng)上對(duì)其進(jìn)行操作，” Mathew說(shuō)。

相反，數(shù)據(jù)科學(xué)家將需要學(xué)習(xí)如何通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)連接器或API提取數(shù)據(jù)，如何在結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)中存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)，以及如何編寫(xiě)模塊化代碼以進(jìn)行下游使用。

Mathew說(shuō)：“我們已經(jīng)看到了對(duì)常見(jiàn)挑戰(zhàn)的熟悉和理解，從而導(dǎo)致了數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師之間的協(xié)作不斷增強(qiáng)。”他指出，該組織的幾個(gè)團(tuán)隊(duì)已憑借這些更強(qiáng)大的合作伙伴關(guān)系提供了與AI相關(guān)的復(fù)雜解決方案。

5.人工智能治理成為焦點(diǎn)

隨著組織實(shí)施越來(lái)越多的基于AI的自動(dòng)化和流程，法規(guī)和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加。Gartner指出制定政策以對(duì)抗與AI相關(guān)的潛在偏見(jiàn)，歧視和其他問(wèn)題的重要性。(另請(qǐng)參閱：AI偏見(jiàn)：領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該問(wèn)的9個(gè)問(wèn)題。)