避免AI复杂陷阱：简单策略

人工智能的悖论：简单与复杂

将人工智能融入组织通常被视为简化运营和降低复杂性的方法。然而，从开发到部署及持续支持的过程可能令人不堪重负，需要多样化的技能和不断演变的技术。那么，人工智能真的能在要求如此之多的同时实现简化吗？

神奇还是繁重工作？

高德纳全球研究负责人克里斯·霍华德指出，人们误以为AI是简单易行的解决方案。他在近期视频中说：“AI看似神奇，操作简单，能做到各种令人惊叹的事情。但一旦开始使用，你会发现它其实很难，有些方面非常复杂。”

AI技术的不断变化，尤其是在生成式AI领域，增加了困惑。霍华德解释：“它们尚未达到稳定状态……让人容易明白如何将不同部分组合在一起。因为这在变化，导致困惑——非常复杂。”此外，有效管理数据至关重要但具挑战性。“你需要将数据整合到一个可以操作并获得更好结果的地方。看似神奇的东西其实需要大量工作。”

尽管存在挑战，AI在自动化和简化复杂任务方面仍有潜力。Zoom首席产品官斯米塔·哈希姆认为，AI能“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幸福感。”

然而，AI并非万能药。前Arm软件开发顾问理查德·德梅尼警告：“AI不是灵丹妙药。”他指出，AI的能力基于概率而非真正理解。“设计、构建和实施系统的是人类，虽然AI可能自动化一些入门级角色并显著提升生产力，但它无法取代IT决策者为做出正确权衡所需的实际经验。”

德梅尼补充，为让AI提供最佳答案，“它需要知道决策者头脑中的每一个细节。自己做出决定并借助一些AI辅助显然更实际。”

哈希姆强调选择正确平台的重要性。她说：“你的用户在多个不同应用中工作。选择开放且支持无缝集成和工作流程的平台解决方案。这种灵活性在当今多供应商环境中对降低复杂性至关重要。”

人工智能如何惠及IT运营

随着IT系统日益复杂，企业面临前所未有的挑战。IBM自动化产品管理和可观测性副总裁比尔·洛比格指出：“团队在管理大量应用程序，利用不同云和本地环境——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复杂性阻碍成功。”

这种复杂性导致孤立应用、潜在故障、资源和能源浪费以及性能问题等。洛比格视AI为解决方案。“IT领导者如何管理这些潜在问题的风险并提前应对即将发生的宕机？答案是可观测性和应用程序资源管理——通过AI驱动的自动化实现。”

洛比格解释，通过AI，团队可以“主动优化计算、存储和网络资源在各层堆栈的分配”。这种方法消除了反应性措施和过度配置的需要，节省时间和成本。

跟上AI发展的步伐对IT运营至关重要。洛比格建议：“适应并扩展混合架构，同时保持对应用程序和网络性能、成本和价值的整体视图。”

人工智能部署需深思熟虑

要有效管理AI和IT复杂性，深思熟虑的部署至关重要。哈希姆建议关注“用户体验的简单性、AI的质量及其完成任务的能力”。她主张利用AI“提升所有员工……使整个组织更高效、更快乐。”

霍华德强调一致性在管理复杂性中的重要性。“平台……使事情保持一致。你能够以一致和标准的方式做事——每个人都知道如何使用它们。即使是定义或分类法这样简单的事情。如果大家都说同一种语言，即简化的分类法，沟通就会容易得多。”

最后，德梅尼提醒：“AI可能提供有依据的建议，但最终决定和承担后果的仍是人类。”他强调，“每个产品、每个AI基础设施都不同，每种复杂性都需要人类洞察。AI的角色应视为辅助工具，而非替代经验带来的判断和专业知识。”