避免AI复杂陷阱：简单策略

AI的悖论：简易与复杂

将人工智能整合进组织通常被视为简化操作和减少复杂性的方法。然而，从开发到部署再到持续支持的过程可能会让人感到不知所措，需要多样化的技能和不断发展的技术。那么，AI真的能在要求如此多的情况下简化一切吗？

魔法还是大量工作？

Gartner的全球首席研究官Chris Howard强调了对AI是简单解决方案的误解。他在一段最近的视频中说：“AI看起来像是魔法般的、非常简单的东西，它可以做各种令人惊叹的事。但是一旦你开始使用它，你会发现它实际上很难，而且有一些方面真的很复杂。”

AI技术，尤其是生成性AI领域的不断变化增加了混乱。Howard解释说：“它们还没有达到一个稳定的点……让人们很容易理解如何将不同部分组合在一起。因为这种变化，它引起了混乱——它超级复杂。”此外，有效管理数据至关重要但也充满挑战。“你需要将数据集中到一个可以实际操作并获得更好结果的地方。看似魔法的东西实际上需要大量工作。”

尽管存在挑战，AI在自动化和简化复杂任务方面仍充满希望。Zoom的首席产品官Smita Hashim认为，AI可以“帮助解决工作场所的复杂性，提升生产力以及员工和客户的满意度”。

然而，AI并不是万能药。Arm的前软件开发顾问Richard Demeny警告说：“AI不是灵丹妙药。”他指出，AI的能力基于概率而非真正的理解。“是人类设计、构建和实施系统的，虽然AI可能自动化一些入门级角色并确实带来显著的生产力提升，但它无法取代IT决策者所需的实际经验来做出正确的权衡。”

Demeny补充说，为了让AI提供最佳答案，“它需要知道决策者头脑中的每一个细节。自己做出决策并得到一些AI的协助更加实际。”

Hashim强调选择合适平台的重要性。她说：“你的用户在许多不同的应用程序中工作。选择开放的平台解决方案，启用无缝的集成和工作流程。这种灵活性对于在当今多供应商环境中减少复杂性至关重要。”

AI如何惠及IT运营

随着IT系统日益复杂，企业面临前所未有的挑战。IBM Automation的产品管理和可观察性副总裁Bill Lobig指出：“团队管理着大量的应用程序，利用不同的云和本地环境——应用程序需要保持运行。目前，组织使用超过1000个应用程序，82%的企业领导表示IT复杂性阻碍了成功。”

这种复杂性导致了孤立的应用程序、潜在的停机、资源和能源浪费以及性能问题。Lobig认为AI是一个解决方案。“IT领导者如何管理这些潜在问题的风险并预防即将到来的停机情况？答案是通过AI驱动的自动化实现的可观察性和应用程序资源管理。”

有了AI，团队可以“主动优化计算、存储和网络资源在每一层堆栈的分配，”Lobig解释说。这种方法消除了反应性措施和过度配置的需要，节省了时间和金钱。

保持与AI发展同步对于IT运营至关重要。Lobig建议：“适应和扩展混合架构，同时保持对应用程序和网络的性能、成本和价值的整体视图。”

AI部署需要深思熟虑

为了有效管理AI和IT的复杂性，深思熟虑的部署是必不可少的。Hashim建议关注“用户体验的简易性、AI的质量及其完成任务的能力”。她主张使用AI来“提升所有员工……这样整个组织可以更加高效和快乐”。

Howard强调在管理复杂性时保持一致性的重要性。“平台……使事情保持一致。因此，你能够以一致和标准的方式做事——有时是非常复杂的事情，每个人都知道如何使用它们。即使是像定义或分类法这样简单的东西。如果每个人都在用同一种语言，那么一个简化的分类法就更容易沟通。”

最终，Demeny提醒我们，“AI可能提供有根据的建议，但最终决定和承担后果的还是人类。”他强调“每个产品，每个AI基础设施都是不同的，每个的复杂性都需要人类的洞察力。AI的角色应该被视为一种辅助工具，而不是替代经验带来的判断和专长的工具。”