AI提升IT生產力的十種方法

每位IT領導者都希望打造一個高效率的組織，AI已準備好提供協助。

在最大化生产力方面，IT领导者可以借助多种激励措施，包括定期休息、免费零食和饮料、办公空间升级、小型竞赛等等，然而，现在还有另一种前沿工具，可以显著促进团队的生产力和创新：AI。

ISG的Ventana Research數位技術研究主管Jeff Orr表示，任何重複性且可以在清單上標準化的任務或活動都適合使用AI進行自動化。 “當IT團隊成員從事有意義的活動時，他們往往會有更好的體驗，”他指出，“更好的員工參與度會導致員工留存率的提高。”

那麼，AI如何幫助你的IT團隊成員變得更有創意和生產力?請參閱以下10個想法。

1. 提供更多的警報上下文

收到僅顯示「出現問題」的錯誤簡訊通常需要IT員工查看日誌並確定問題，這是非常低效的，Orr說。透過GenAI支援的可觀察性技術，軟體可以將錯誤訊息視覺化地追溯到其源頭，並提供解決原因的建議步驟。

「這種更好的資訊獲取方式可以在大多數領域為IT團隊的關鍵績效指標帶來益處，從電子商務店鋪錯誤到安全風險再到連接中斷。」他說。

2. 建立自助選項

使用AI自動化現有流程，為企業部門提供了一個強大的新自助工具。例如，入職新員工遵循一套已知的流程，如地點、角色、工作時間等，Orr說。

「建立員工憑證和存取權限、預先配置安全性設定以及為個人準備一個高效的第一天，這些步驟實際上並不需要人工幹預。」他補充道。

3. 更有效率地擴展

AI可以自動化一系列常規任務，確保整個IT基礎設施的一致操作，Oracle Health的AI工程經理Alok Shankar說。 “這種可擴展性使你無需相應擴大IT團隊規模就能擴展業務。”

Shankar指出，AI還可以為IT團隊提供數據驅動的洞察力，以優化資源分配、優先升級和進行未來規劃。持續改善的便捷獲取是AI的另一個成長優勢。 「許多AI系統使用機器學習，不斷學習和適應，以變得更有效率。」他說。

4. 識別潛在問題

透過分析大量數據，AI可以在潛在技術和安全問題升級為系統中斷之前識別出來。

“這種主動的方法最大限度地減少了停機時間，並保持系統平穩運行，”Shankar說，“借助AI的閃電般快速處理能力，你可以迅速定位和解決問題，減少對業務的影響。”

5. 改進工單系統

将AI引入服务管理流程，特别是自动化工单系统，可以显著提高员工的生产力，工程服务公司Halff的机器学习科学家Justin Roberts说。

Roberts指出，AI可以自動分類、優先排序和分配工單。 「它可以分析進來的問題，利用歷史數據來建議甚至實施解決方案，而無需人工幹預，」他解釋道，「對於需要人工處理的複雜問題，AI可以準備詳細的背景報告，大大縮短解決時間。 」

6. 加速業務流程

透過將AI注入業務流程，企業可以實現十年前無法想像的生產力、效率、一致性和規模，混合雲端儲存供應商Nasuni的CIO Jim Liddle說。他觀察到，像是資料輸入和收集這樣的單調重複任務，可以24/7全天候由智慧AI演算法輕鬆處理。

“複雜的業務決策，如欺詐檢測和價格優化，現在可以基於大量數據實時做出，”Liddle表示，“以前需要幾天或幾週的工作流程現在可以在幾小時或幾分鐘內完成。”

從本質上講，AI實現了自動化，包括以前需要人工努力的任務、工作流程和決策。 「企業長期以來一直在透過自動化來推動效率和規模，最初是透過簡單的程式規則系統，後來是更先進的演算法軟體，」Liddle說，「現在，機器學習和AI的創新正在推動下一代智慧自動化。

7. 減少重複任務

AI通过掌控日常任务和优化流程，可以显著提高IT团队的生产力，数据科学和软件开发公司Loka的数据负责人Henrique Ribeiro Delgado da Silva说。

「透過減少模板化操作，團隊可以在重複任務上節省時間，同時自動化和增強的文件可以跟上程式碼變更和專案進度。」他指出，AI還可以自動建立拉取請求並與專案管理軟體整合。此外，AI還可以產生解決bug的建議，提出新功能，並改善程式碼審查。

希望自動化日常任務的團隊應使用如ChatGPT等工具進行簡單範例的編碼練習，並使用GitHub Copilot進行編碼輔助。 「這種方法有效，因為它快速，所需努力低但效果滿意，並且足夠可擴展以處理各種規模和複雜度的項目。」da Silva說。

8. 增強ITOps的可觀測性

隨著企業尋求零停機時間和降低IT運作成本，IT維運團隊發現自己必須快速改進和適應以滿足不斷發展的需求。為了幫助實現績效目標，AI維運現在正朝著統一的可觀測性方向發展，將IT運維從傳統的被動監控轉向主動的IT管理，AI和自動化軟體供應商Digitate的現場CTO Efrain Ruh說。

Ruh認為，AI將透過提供分析大量資料集、識別模式、檢測異常、關聯、預測和預見問題的能力，提升ITOps的可觀測性，這些優勢承諾為IT團隊提供更多時間專注於更複雜的問題。

AI還可以識別隱藏的依賴關係、捕捉正常行為並進行影響分析。 「在系統故障或異常的情況下，AI可以幫助IT團隊自動化回應，對系統可用性和效能產生重大影響。」Ruh指出。

在規劃基於AI的ITOps可觀測性專案時，Ruh建議進行一個包括IT管理、平台管理、工具和安全團隊在內的協作努力。 “重要的是以正確的期望開始，並在不同團隊中分階段進行。”

9. 自動化監控與維護

通过自动化常规监控和维护任务，AI可以显著提升IT团队的生产力，Instacart的高级技术软件产品经理Aravindh Manickavasagam说。“利用AI驱动的预测性维护可以帮助团队预见潜在的系统故障，并在它们导致任何重大停机时间之前加以缓解，”他解释道，“AI可以自动生成报告、系统更新，甚至通过聊天机器人处理一线客户支持查询。”

Manickavasagam表示，AI可以減少IT團隊的營運開銷，讓成員專注於需要人工幹預的策略和複雜任務。 「用AI自動化常規任務不僅提高了效率，還減少了人為錯誤的可能性，同時提升了系統正常運作時間和整體服務品質。」他說。

與任何AI專案一樣，規劃團隊應包括IT經理、系統架構師、資料科學家(以協助AI模型訓練和整合)和終端使用者(提供回饋)。 “高層領導的參與，”Manickavasagam指出，“可以確保專案與更廣泛的業務目標保持一致，並獲得必要的支持和資源。”

10. 加速編碼

AI副駕工具提供智慧補全，可以大幅加快程式設計任務，資料管理和機器學習解決方案供應商Arc53的COO兼共同創辦人Pavel Torbin觀察到。 “與早期僅建議單字的系統不同，今天的AI副駕可以建議完整的函數，從而大大減少編碼時間和錯誤率。”

展望未來，Torbin預期AI工具在依賴管理和程式碼翻譯方面會有重大進展。 「隨著IT基礎設施的發展，AI可以自動化和保護更新過程，減少依賴混淆攻擊的風險。」他還認為，AI在將遺留軟體翻譯為現代框架中將發揮重要作用，促進平滑過渡，同時保持業務連續性。

Torbin建議IT領導者密切關注AI的準確性，並注意「幻覺」現象，即模型突然輸出自信但錯誤或不相關的答案。 「此外，如果所有查詢都依賴AI而不定期由人類專家進行驗證，可能會導致誤資訊在IT操作中成為常態。」他警告。