人工智慧在服務優化方面優缺點有哪些

人工智慧能夠快速解析複雜資料集並產生見解，幫助企業識別並採取行動，從而簡化其IT服務。

但這並不代表人工智慧可以優化每家企業的每項IT服務。 IT團隊將人工智慧應用於其服務優化策略的程度有重要限制。

人工智慧對服務優化的好處

在深入研究人工智慧在服務優化領域可以做什麼和不能做什麼之前，讓我們先討論為什麼要使用人工智慧來優化服務。

主要原因是服務優化通常需要分析大量數據，而人工智慧可以讓人類更快、更有效率、更可擴展地執行這項工作。

考慮到這一點，假設想要簡化企業內的IT流程。為此，可以讓IT團隊手動查看資料來源，確定哪些類型的請求需要最長的時間才能完成，然後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，並且會嚴重干擾IT團隊的注意力。

或者，可以部署一個人工智慧工具，自動分析所有資料來源，可以深入了解為什麼某些請求需要很長時間才能完成，然後產生有關在何處以及如何優化服務的建議。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。

人工智慧可以幫助優化的IT服務

我們可以將基於AI的服務優化方法，用於滿足以下條件的幾乎任何類型的IT流程：

• # 擁有大量數據，人工智慧工具可以對其進行分析，以了解流程的運作方式並找到改善流程的機會。
•  這個過程不涉及需要情緒智商才能完全理解的複雜的人際互動。

許多核心IT服務都符合這兩個要求。除了範例中使用人工智慧分析資料以改善終端使用者的IT服務，其他服務也適合利用人工智慧進行最佳化

#基礎設施管理：人工智慧可以分析日誌、指標和其他基礎設施數據，以了解企業的基礎設施需求，並提供最佳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、規劃硬體更新流程等。

網路管理：人工智慧可以分析網路流量模式，幫助識別瓶頸或預測中斷，進而為企業帶來更好的網路效能。

軟體開發：建立軟體的企業可以利用人工智慧來優化其軟體交付流程，例如，預測衝刺應持續多長時間，或在每個發布週期中可以合理實施多少更改。人工智慧工具可以透過分析CI/CD工具的日誌，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，幾乎所有產生系統資料的IT服務，以及涉及技術資源或流程的IT服務，都可能在基於人工智慧的洞察力的幫助下得到改進。

何時不使用人工智慧進行服務最佳化

當服務具有以下一個或多個特徵時，它們通常不適合人工智慧輔助最佳化：

• 與資料來源無關時，無法透過分析資料的人工智慧工具進行最佳化
•  需要道德決策時，人工智慧通常無法處理這一點
•  涉及創意的決策或構思無法產生全新的概念
•  需要情緒智商或建立信任時，人工智慧無法很好地執行這些任務
•  涉及適應非結構化或不可預測的環境，例如遭受前所未見的網路攻擊的伺服器.在這種情況下，人工智慧的用處不大，因為它無法可靠地預測需要處理的條件。

作為基於人工智慧的服務最佳化不太可能產生價值的現實情況的一個例子，請考慮專案管理，可以自動化專案管理的某些方面，並且可以透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。由於每個項目都具有獨特的要求，因此很難利用過去項目的數據來優化即將進行的項目。

另外，大多數專案都涉及人與人之間的廣泛互動。它們也需要利害關係人之間的信任和問責。這些都是人工智慧工具不擅長評估或優化的因素。

為了優化專案管理流程，不僅需要部署人工智慧工具，還需要檢視其建議。您需要具備對每個專案要求的詳細了解，並掌握建立信任和管理人際關係的技巧。

與供應商談判是使用人工智慧很難簡化的常見流程的另一個例子。與專案管理一樣，談判也涉及複雜的人為因素。儘管人工智慧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，但它們無法準確地說出如何與供應商互動，或確切要求哪些定價條款。建立信任關係對於供應商兌現承諾的信心是必不可少的，而他們卻沒有能力實現這一點。

結論

人工智慧擁有巨大的潛力，可以提高各種常見的IT和業務流程的速度、效率、可擴展性，並降低成本。但了解人工智慧作為服務優化解決方案的限制非常重要。一旦冒險涉及超越純粹技術領域，人工智慧將不再是有價值洞察的提供者，而需要人類做出超出人工智慧能力範圍的決策。

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