可以通過人工智能自動化的三個IT任務
幸運的是，人工智能可以提供幫助。以下是人工智能可以幫助自動化人工實施的IT任務的三種方式，從而釋放寶貴的資源，并使企業、團隊和客戶受益。
(1)調試軟件
Grace Murray Hopper是一名計算機編程先驅，他在上世紀40年代曾參與哈佛大學的Mark II大型計算機的運行和維護工作。1947年9月9日，Hopper追蹤到Mark II計算機出現的一個錯誤——其出現錯誤是一只進入計算機機箱中的飛蛾所導致。這只昆蟲被記錄在團隊的工作日志中，其標題是“第一個發現bug的實際案例”。
雖然Hopper和其團隊并不是第一個使用“bug”一詞來描述系統故障的人，但他們確實幫助了它的普及。當然，軟件bug不會受到歡迎。IT部門和軟件工程師都感受到了辛勤工作試圖重現和定位問題的代碼行的痛苦。
為了與人類工程師一樣出色，人工智能工具需要具備其尚未達到的推理和創造力水平。但人工智能在異常檢測方面仍然非常有效。工程師在正常使用情況下對其進行訓練，它會檢測到某些東西何時關閉。
人工智能相對于人類的另一個優勢是模式檢測。假設一個系統每周在同一時間崩潰，或者在內存使用達到一定水平后崩潰。人工智能工具可以輕松地將這些點連接起來。人工智能可以了解開發人員的哪些行為以及存儲庫的哪些代碼模式與錯誤相關。這可以用來通知開發人員他們做了一些可能會出錯的事情，并要求他們再次檢查。
如果家里出現蟲子，當然可以采取各種措施消滅。但是發現它們藏身的地方并設置陷阱不是更容易嗎?
(2)預測未來的問題
“預防勝于治療”這句格言在IT和醫學行業中都是至理名言。監控操作并采取主動行動，而不只在出現問題時才做出反應，可以防止意外停機和代價高昂的故障。
首席信息官和IT專業人員在一定程度上熟悉預防性維護的價值，無論是安裝軟件更新還是創建備份。這種維護是在經過一定時間或記錄使用情況后完成的。對于企業來說，這是一個很好的做法。
另一方面，預測性維護是個性化和定制的。它監控設備及其環境、執行測試并接收設備反饋以生成個性化預測。這就像驗血表明是否是糖尿病，如果是的話，只能吃低糖食物。
人們可能對機器整天監視他們的想法感到不舒服。但是通過支持人工智能的預測性維護，可以與其他機器一起觀察機器。
(3)篩選較低級別的事件
處理IT事件就像玩一場沒完沒了的打鼴鼠游戲，令人筋疲力盡。
眾所周知，有些事件值得關注，而有些則根本不值得關注。如果沒有適當的方法來對事件進行分類，IT部門就會不堪重負。輸入智能過濾器在搜索引擎和電子郵件收件箱中已經存在多年，可以區分好壞、重要和不重要。對于IT部門來說，他們可以區分真實事件和噪音。
使用基于案例的推理等人工智能技術可以幫助企業決定首先探索哪種解決方案，或者需要客戶提供哪些額外信息以快速準確地做出診斷。基于案例的推理系統從成功和失敗中學習，應用復雜的概率推理來識別有希望的解決方案，并創建有價值的知識庫。
借助智能過濾器和基于案例的推理，IT管理人員可以更好地為需要人工干預的事件分配資源。
盡管有許多現有的人工智能應用程序可以幫助IT部門，還有更多還有待發現——調試、預測性維護和智能過濾是人工智能的三個應用程序，這對于當今優秀的IT部門來說都是必不可少的。
隨著人工智能越來越多地融入人們的工作，沒有積極探索將人工實施的IT任務實現自動化的企業都在浪費寶貴的資金和人力資本，并最終可能會在競爭中落后。
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