通過快速解析復雜的數據集并根據這些數據生成見解，人工智能可以幫助企業(yè)識別并采取行動，以簡化其IT服務。

但這并不意味著人工智能可以優(yōu)化每家企業(yè)的每項IT服務。IT團隊將人工智能應用于其服務優(yōu)化策略的程度存在重要限制。

人工智能對服務優(yōu)化的好處

在深入研究人工智能在服務優(yōu)化領域可以做什么和不能做什么之前，讓我們首先討論一下為什么要使用人工智能來優(yōu)化服務。

主要原因是服務優(yōu)化通常需要分析大量數據，而人工智能可以讓人類更快、更高效、更可擴展地執(zhí)行這項工作。

考慮到這一點，假設想要簡化企業(yè)內的IT流程。為此，可以讓IT團隊手動查看數據源，確定哪些類型的請求需要最長的時間才能完成，然后就如何加快這些流程提出建議。這是可行的，但需要很長時間，并且會嚴重干擾IT團隊的注意力。

或者，可以部署一個人工智能工具，自動分析所有數據源，可以深入了解為什么某些請求需要很長時間才能完成，然后生成有關在何處以及如何優(yōu)化服務的建議。這種方法將在人工收集相同見解所需時間的一小部分內產生結果。

人工智能可以幫助優(yōu)化的IT服務

我們可以將基于AI的服務優(yōu)化方法，用于滿足以下條件的幾乎任何類型的IT流程：

•  擁有大量數據，人工智能工具可以對其進行分析，以了解流程的運作方式并找到改進流程的機會。
•  該過程不涉及需要情商才能完全理解的復雜的人際互動。

許多核心IT服務都符合這兩個要求。除了使用人工智能分析數據，以改進針對終端用戶的IT服務的示例之外，其他適合人工智能優(yōu)化的服務包括：

基礎設施管理：人工智能可以分析日志、指標和其他基礎設施數據，以了解企業(yè)的基礎設施需求，并提供優(yōu)化基礎設施管理的指導。反過來，它可以幫助減少不必要的基礎設施支出、規(guī)劃硬件更新流程等。

網絡管理：人工智能可以分析網絡流量模式，幫助識別瓶頸或預測中斷，從而為企業(yè)帶來更好的網絡性能。

軟件開發(fā)：構建軟件的企業(yè)可以利用人工智能來優(yōu)化其軟件交付流程，例如，預測沖刺應持續(xù)多長時間，或在每個發(fā)布周期中可以合理實施多少更改。人工智能工具可以通過分析CI/CD工具的日志，以及應用部署速度和頻率等數據來實現這一點。

這樣的例子不勝枚舉，但重點很簡單，幾乎所有生成系統(tǒng)數據的IT服務，以及涉及技術資源或流程的IT服務，都可能在基于人工智能的洞察力的幫助下得到改進。

何時不使用人工智能進行服務優(yōu)化

當服務具有以下一個或多個特征時，它們通常不適合人工智能輔助優(yōu)化：

•  與數據源無關時，無法通過分析數據的人工智能工具進行優(yōu)化
•  需要道德決策時，人工智能通常無法處理這一點
•  涉及創(chuàng)造性的決策或構思無法產生全新的概念
•  需要情商或建立信任時，人工智能無法很好地執(zhí)行這些任務
•  涉及適應非結構化或不可預測的環(huán)境，例如遭受前所未見的網絡攻擊的服務器。在這種情況下，人工智能的用處不大，因為它無法可靠地預測需要處理的條件。

作為基于人工智能的服務優(yōu)化不太可能產生價值的現實情況的一個例子，請考慮項目管理，可以自動化項目管理的某些方面，并且可以通過工具記錄一些有關項目操作的數據。但這些數據僅代表有效項目的一部分。每個項目都有獨特的要求，因此很難根據收集的過去項目數據來優(yōu)化即將進行的項目。

另外，大多數項目都涉及人與人之間的廣泛互動。它們還需要利益相關者之間的信任和問責。這些都是人工智能工具不擅長評估或優(yōu)化的因素。

這意味著優(yōu)化項目管理流程，需要的不僅僅是部署人工智能工具并查看其建議。您需要對每個項目的要求有細致入微的了解，以及如何建立信任和管理人際關系的知識。

與供應商談判是使用人工智能很難簡化的常見流程的另一個例子。與項目管理一樣，談判也涉及復雜的人為因素。盡管人工智能工具可能能夠在談判的某些方面提供幫助，例如幫助了解供應商定價趨勢如何隨時間變化，但它們無法準確說出如何與供應商互動，或確切要求哪些定價條款。他們也無法建立信任關系，而信任關系是灌輸供應商兌現承諾的信心所必需的。

結論

人工智能提供了巨大的潛力，可以使各種常見的IT和業(yè)務流程更快、更高效、更具可擴展性且成本更低。但了解人工智能作為服務優(yōu)化解決方案的局限性非常重要。當冒險超越純技術領域時，人工智能就不再是有用見解的來源，將需要人類做出人工智能無法做出的決定。