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 развертывания и постоянной поддержки может показаться подавляющим, требуя разнообразного набора навыков и постоянно развивающихся технологий. Так может ли ИИ действительно упростить, требуя при этом столько усилий?

Магия или много работы?

Крис Ховард, глобальный руководитель исследований Gartner, подчеркивает заблуждение, что ИИ — это простое решение. "ИИ кажется чем-то магическим, очень простым, и он может делать всевозможные удивительные вещи," — говорит он в недавнем видео. "Но как только вы начинаете с ним работать, вы понимаете, что это на самом деле сложно, и есть аспекты, которые действительно запутаны."

Постоянно меняющийся ландшафт технологий ИИ, особенно в области генеративного ИИ, добавляет путаницы. Ховард объясняет: "Они еще не достигли стадии стабильности...где действительно легко понять, как можно соединять различные элементы. И поскольку это меняется, это вызывает путаницу — это суперсложно." Кроме того, эффективное управление данными является ключевым, но сложным. "Нужно собрать данные в одном месте, где можно будет с ними работать и получать лучшие результаты. То, что казалось магическим, на самом деле требует много работы."

Несмотря на вызовы, ИИ обещает автоматизировать и упростить сложные задачи. Смита Хашим, главный продуктовый директор Zoom, считает, что ИИ может "помочь разрешить сложности на рабочем месте и повысить производительность, а также удовлетворенность сотрудников и клиентов."

Однако ИИ не является панацеей. Ричард Демени, бывший консультант по разработке программного обеспечения в Arm, предупреждает: "ИИ не является волшебной пулей." Он указывает, что возможности ИИ основаны на вероятностях, а не на истинном понимании. "Это люди разрабатывают, создают и внедряют системы, и хотя ИИ может автоматизировать некоторые начальные роли и, безусловно, приносить значительные выигрыши в производительности, он не может заменить количество практического опыта, который необходимо иметь руководителям ИТ для принятия правильных решений."

Демени добавляет, что для того, чтобы ИИ давал лучшие ответы, "ему нужно знать каждую мелочь, которая есть в голове у принимающего решения. Просто практичнее самому принимать решение 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 позволяют бесшовные интеграции и рабочие процессы. Эта гибкость имеет решающее значение для снижения сложности в сегодняшней многовендорной среде."

Как ИИ может помочь в операциях ИТ

По мере того как ИТ-системы становятся все более сложными, бизнесы сталкиваются с беспрецедентными вызовами. Билл Лобиг, вице-президент по управлению продуктами и наблюдаемости в IBM Automation, отмечает: "Команды управляют огромным количеством приложений, используя различные облака и локальные среды — и приложения должны работать без перебоев. 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, возможные сбои, расточительство ресурсов и энергии, а также проблемы с производительностью. Лобиг видит в ИИ решение. "Как ИТ-руководители могут управлять рисками этих потенциальных проблем и опережать надвигающиеся ситуации с простоем? Ответ — наблюдаемость и управление ресурсами приложений — все это возможно благодаря автоматизации на основе 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 перепрофилировании, экономя время и деньги.

Оставаться в курсе разработок ИИ имеет решающее значение для операций ИТ. Лобиг советует: "Адаптируйтесь и масштабируйтесь с использованием гибридной архитектуры, сохраняя при этом целостное представление о производительности, затратах и ценности на уровне приложений и сетей."

Развертывание ИИ должно быть продуманным

Для эффективного управления как ИИ, так и сложностью ИТ необходимо продуманное развертывание. 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 ваша организация в целом могла быть более продуктивной и счастливой."

Ховард подчеркивает важность последовательности в управлении сложностью. "Платформы...делают вещи последовательными. Таким образом, вы можете делать вещи — иногда очень сложные вещи — последовательным и стандартным образом, который все знают, как использовать. Даже что-то такое простое, как определения или таксономия. Если все говорят на одном языке, то есть используют упрощенную таксономию, то общение становится намного проще."

В конечном итоге, Демени напоминает нам, что "ИИ может предлагать информированные рекомендации, но именно люди принимают окончательные решения и несут ответственность за последствия." Он подчеркивает, что "каждый продукт, каждая инфраструктура ИИ, уникальны, и сложности каждого из них требуют человеческого понимания. Роль ИИ должна рассматриваться как инструмент для помощи, а не как замена суждению и опыту, которые приходят с опытом."