人工智能在服务优化方面优缺点有哪些

IT行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止了学习，很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习，精进自己的技术，尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《人工智能在服务优化方面优缺点有哪些》，聊聊，我们一起来看看吧！

利用人工智能，企业可以快速分析复杂数据集并从中获得见解，从而简化其IT服务并采取相应行动。

但这并不意味着人工智能可以优化每家企业的每项IT服务。IT团队将人工智能应用于其服务优化策略的程度存在重要限制。

人工智能对服务优化的好处

在深入研究人工智能在服务优化领域可以做什么和不能做什么之前，让我们首先讨论一下为什么要使用人工智能来优化服务。

主要原因是服务优化通常需要分析大量数据，而人工智能可以让人类更快、更高效、更可扩展地执行这项工作。

考虑到这一点，假设想要简化企业内的IT流程。为此，可以让IT团队手动查看数据源，确定哪些类型的请求需要最长的时间才能完成，然后就如何加快这些流程提出建议。这是可行的，但需要很长时间，并且会严重干扰IT团队的注意力。

或者，可以部署一个人工智能工具，自动分析所有数据源，可以深入了解为什么某些请求需要很长时间才能完成，然后生成有关在何处以及如何优化服务的建议。这种方法将在人工收集相同见解所需时间的一小部分内产生结果。

人工智能可以帮助优化的IT服务

我们可以将基于AI的服务优化方法，用于满足以下条件的几乎任何类型的IT流程：

•  拥有大量数据，人工智能工具可以对其进行分析，以了解流程的运作方式并找到改进流程的机会。
•  该过程不涉及需要情商才能完全理解的复杂的人际互动。

许多核心IT服务都符合这两个要求。其他人工智能优化的服务包括非针对终端用户的例子，例如使用人工智能分析数据来改进IT服务

基础设施管理：人工智能可以分析日志、指标和其他基础设施数据，以了解企业的基础设施需求，并提供优化基础设施管理的指导。反过来，它可以帮助减少不必要的基础设施支出、规划硬件更新流程等。

网络管理：人工智能可以分析网络流量模式，帮助识别瓶颈或预测中断，从而为企业带来更好的网络性能。

软件开发：构建软件的企业可以利用人工智能来优化其软件交付流程，例如，预测冲刺应持续多长时间，或在每个发布周期中可以合理实施多少更改。人工智能工具可以通过分析CI/CD工具的日志，以及应用部署速度和频率等数据来实现这一点。

这样的例子不胜枚举，但重点很简单，几乎所有生成系统数据的IT服务，以及涉及技术资源或流程的IT服务，都可能在基于人工智能的洞察力的帮助下得到改进。

何时不使用人工智能进行服务优化

当服务具有以下一个或多个特征时，它们通常不适合人工智能辅助优化：

•  与数据源无关时，无法通过分析数据的人工智能工具进行优化
•  需要道德决策时，人工智能通常无法处理这一点
•  涉及创造性的决策或构思无法产生全新的概念
•  需要情商或建立信任时，人工智能无法很好地执行这些任务
•  涉及适应非结构化或不可预测的环境，例如遭受前所未见的网络攻击的服务器。在这种情况下，人工智能的用处不大，因为它无法可靠地预测需要处理的条件。

作为基于人工智能的服务优化不太可能产生价值的现实情况的一个例子，请考虑项目管理，可以自动化项目管理的某些方面，并且可以通过工具记录一些有关项目操作的数据。但这些数据仅代表有效项目的一部分。由于每个项目都有其独特的要求，因此很难仅依据以往项目数据来优化即将进行的项目。

另外，大多数项目都涉及人与人之间的广泛互动。它们还需要利益相关者之间的信任和问责。这些都是人工智能工具不擅长评估或优化的因素。

优化项目管理流程并非只需部署人工智能工具并查看其建议，还需要其他措施。您需要详细了解每个项目的要求，以及建立信任和管理人际关系的技巧。

与供应商谈判是使用人工智能很难简化的常见流程的另一个例子。与项目管理一样，谈判也涉及复杂的人为因素。尽管人工智能工具可能能够在谈判的某些方面提供帮助，例如帮助了解供应商定价趋势如何随时间变化，但它们无法准确说出如何与供应商互动，或确切要求哪些定价条款。建立信任关系对于灌输供应商兑现承诺的信心至关重要，然而他们无法做到这一点。

结论

人工智能具有巨大的潜力，能够使各种常见的IT和业务流程更快速、更有效、更可扩展，并且成本更低。但了解人工智能作为服务优化解决方案的局限性非常重要。当冒险涉及超出纯粹的技术范畴时，人工智能无法提供有用的见解，因此需要人类做出超出人工智能能力范围的决策。

本篇关于《人工智能在服务优化方面优缺点有哪些》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于科技周边的相关知识，请关注golang学习网公众号！