GenAI正在塑造未來的事件管理流程

尽管大多数受访者(59.4%)已经制定了明确的事件管理流程，并且自动化水平能够满足他们的需求(71.1%)，但公司仍在努力应对激增的事件，并且仍在努力快速处理这些事件。

66.5%的公司报告称，在过去12个月中，影响其客户的事件的频率有所增加，比2022年的调查增加了3.6%。

据63%的受访者称，这些导致停机的事件(例如应用程序中断、服务质量下降)使公司面临平均每小时损失高达499999美元的风险，比2022年增加了近5%。46.6%的受访者还表示，停机造成的损失从10万美元到200万美元不等。

公司发现当前的事件管理效率低下

研究指出，GenAI是解决事件管理中存在的问题的一种手段，84.5%的人要么认为AI可以显著简化他们的事件管理流程并提高整体效率，要么对AI为事件管理的某些方面提供的自动化机会感到兴奋。

“我们在研究中发现的洞察力突显了对适应性的、基于LLM的自动化的迫切需求，这种自动化超越了单纯的任务重复，而是通过实时吸收线索和上下文来动态适应不断变化的环境。”Transposet的CEO Divanny Lamas说。

现代运营团队的需求已经超越了传统的、基于规则的自动化工具。虽然许多公司内部有完善的事件管理流程，但随着事件数量不断增加以及对客户和财务的影响日益显著，需要采取变革性的方法。因此，采用像GenAI这样的创新解决方案是前进的道路。这种方案通过自动化增强，并在人类判断的指导下，不仅可以加快事件处理速度，还可以在潜在问题升级之前主动发现，并采取先发制人的措施

在事件管理领域，可靠性工程团队面临着巨大的挑战。73.9%的可靠性工程负责人在处理事故时遇到了各种障碍，包括脆弱的自动化脚本(59.7%)、繁琐的手动流程(47.8%)以及获取专业知识的困难(47.2%)

此外，42.5%的公司表示，由于文档混乱(41.3%)、工具可获得性有限(40.4%)以及对机构知识的依赖(39.7%)，他们当前的事件管理流程无效或仅供部分团队成员使用。

在过去的一年中，61.5%的公司表示，处理事件所需的时间增加了。另外，79.8%的公司表示，从第一次警报到解决问题平均需要长达六个小时。除了事件解决时间的延长，组建合适的团队成员还增加了一层复杂性。71.3%的受访者表示，这一过程可能需要长达30分钟的时间

此外，相当一部分团队成员发现，要理解和例行公事地应用公司定义的程序是一件具有挑战性的事情。37.4%的公司报告称，只有选定的团队成员全面了解已定义的事件管理流程，并始终如一地遵守该流程。

自动化中存在的障碍增加了事件的复杂性

公司需要解决事件处理效率低下的问题，并克服在实施自动化方面遇到的障碍。33.3%的受访者表示，他们的事件管理任务或工作流中只有11%-25%是自动化的，这表明公司有机会在事件管理流程中实现更多的自动化

经过深入研究后，受访者对自动化事件生命周期的关键方面表现出浓厚的兴趣。其中，50.0%的受访者关注事件设置，44.2%的受访者关注通信协议，30%的受访者关注调查流程，29%的受访者关注补救措施

尽管对实施自动化感兴趣，但受访者提到了实现自动化的四个主要障碍：

• 领导层或管理层没有足够的支持(57.1%)。
• 知识共享不够(54.3%)。
• 对机构知识和现有程序的记录不足(54%)。
• 不清楚要自动化的内容(52.4%)。

在使用SaaS工具时，公司能够更快地实现自动化。据调查显示，74.6%的受访者使用SaaS工具，82.0%的受访者确认他们可以在无需编写代码的情况下进行自动化操作。另外，84.3%的受访者表示仅花费了11分钟到一小时的时间，这表明SaaS解决方案在事件管理方面具有高效性

公司采用基于人工智能的应用程序和自动化工具来增强技术堆栈

在接下来的12个月中，72.1%的团队希望扩大他们的技术堆栈。为了加强事件管理流程并缩短平均解决/修复时间（MTTR），各公司计划实施新的工具，包括：

• 基於AI或ML的工具或應用程式(60.0%)。
• 自動化工具或應用程式(53.1%)。
• 通訊/協作工具或應用程式(48.1%)。

SRE和平台工程在實現AI和自動化方面發揮著至關重要的作用。在過去的一年裡，61.5%的受訪者增加了對SRE實踐的關注，打算聘請更多的現場可靠性工程師，而57.5%的受訪者加強了平台工程工作，並計劃引入更多的平台工程師。這些策略性措施突顯了公司致力於加強其事件管理能力。

調查結果為事件回應生命週期指明了一條明確的前進道路，強調了對SaaS工具或平台的需求，該工具或平台可無縫整合公司使用的所有事件管理工具，利用人工數據洞察力，並利用GenAI來提高營運效率和決策。

AI重塑工作經驗

90.4%的受訪者認為，系統性地從人類資料中挖掘洞察力(如歸檔的鬆懈溝通、回溯性訪談、小組回饋等)可以改善未來的事件響應並提高營運質量，然而，90.2%的人認為自動化應該讓人類在關鍵決策點使用他們的判斷力，以使其更可靠、更有效，比2022年的研究增加了近10% 。

89.8%的人發現，將GenAI功能整合到事件管理工具或平台中，可以減少創建新自動化所需的時間，為其他高價值工作騰出時間。 96.3%的人認為，如果他們的公司在事故期間使用的所有工具都透過一個工具或平台進行集成，這將是有益的。

對於在其技術堆疊中採用人工智慧的公司中的79.5%，其影響是顯著的。 51%的人認為人工智慧正在讓他們的工作變得更好，顯示出人類工作生活的改善。 63.5%的人使用人工智慧來提高數據的準確性和質量，50.7%的受訪者表示解決事件的速度更快。 49.4%的人使用人工智慧來更快、更輕鬆地識別問題、潛在威脅和漏洞的根本原因，48%的人使用它來自動執行重複性任務或流程，有效地簡化了他們的操作

Lamas總結道：「考慮到現代營運團隊不斷變化的需求，很明顯，這些團隊需要的是基於LLM的自適應自動化和事件管理解決方案。這種統一、智慧的方法不僅簡化了流程，還使得團隊能夠利用自動化和人工智慧來增強公司的事件管理流程，進一步開發更有效率的自動化工作流程。透過確保人類繼續積極參與，這種方法對於無縫事件解決和減少MTTR變得越來越重要。最終，它使團隊能夠將精力集中在真正重要的事情上——為複雜問題提供高效和有效的解決方案

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