人工知能はリアルタイム分析のためのより強力なツールとなる

AI と機械学習は価値の高いデータに依存しているため、IT 部門はネットワーク内で何が起こっているかを適切に把握する必要があります。

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IT の自動化は、多くの企業にとって依然として重要な目標です。 CIO は人員削減と IT 需要の複雑化に直面しており、ヘルプ デスクやトラブルシューティングのニーズから、より戦略的な課題へとリソースを再配置する必要があります。しかし、これを実現するには、企業は AI を導入し、大規模な企業を自動化するために必要な膨大なデータと意思決定の課題を解決する必要があります。

機械学習と AI は、データセンターの内外でセキュリティと予測分析を提供するための重要なツールです。ここでの焦点は予測性です。データセンターとネットワークの運用を長期にわたって理解し、ベンチマークすることで、AI は問題が発生する前にそれを防止し、運用を効率化し、ネットワークの計画外のダウンタイムを削減できるようになります。

AI とリアルタイム分析を組み合わせることで、企業はこれまでにないユーザー エクスペリエンスを実現できます。この情報により、IT 担当者はこれまで不可能だった方法で積極的に行動できるようになります。これにより、サポート エクスペリエンスが変化し、従来の従来の対応方法から、データ、データ サイエンス、AI の力によるプロアクティブなアラートに移行し、エンド ユーザーが報告すべき問題があることに気づく前にほとんどの問題を解決できるようになります。

AI には多くの利点があり、それらはすべて精度と効率性を高め、個人の時間投資とコストを削減します。これらには以下が含まれます:

• AI は精度を向上させ、従業員の時間を節約します: データの収集や作業の繰り返しチェックなどのタスクに必要な時間を短縮することで、AI は従業員の時間を節約し、全体的な精度を向上させ、企業がより迅速かつ情報に基づいたビジネス上の意思決定を行えるようにします。
• AI は企業のコスト削減に役立ちます: AI は長期的な投資です。AI の導入には当初は多額の費用がかかりますが、時間の経過とともに効率性が向上し、全体的な収益性が高まるため、初期投資に見合う価値があります。
• AI により、企業は問題が発生する前に予測できるようになります。AI により、IT スタッフは積極的に行動できるようになります。人為的エラーに関する懸念が軽減されるだけでなく、ワークフローはリアルタイムで自己修正または最適化できるため、従業員は安心してより重要なタスクに集中できます。

企業が AI テクノロジーを採用し、リアルタイム分析に適用する方法は数多くあります。これには、データ管理などの確立されたプロセスの改善が含まれます。その他には、仮想アシスタントの普及など、新しいエンタープライズ テクノロジーの導入も含まれます。

バーチャルアシスタント

• 企業は、時間をどのように過ごすべきかをプロアクティブに指示し、ユーザーの活動を測定し、そこから学習し、将来の問題をプロアクティブに解決する AI 仮想アシスタントなどのツールを導入することで、分析を次のレベルに引き上げることができます。
• 仮想アシスタントは、データ サイエンスと AI を適用してデータの分析と相関関係を確立し、ユーザーがネットワークのトラブルシューティングや洞察の抽出を行うのにも役立ちます。

データ管理

• AIはデータ管理プロセスをより強力にし、機械学習ベースの最適化を活用して、インテリジェントなデータに基づく意思決定を通じて企業が結果を予測し、形作ることを支援します。
• ネットワーク、クライアント、アプリケーションの動作特性を備えた堅牢なデータセットを作成し、AIプロセスの強固な基盤を提供します。

AI には多くの利点がありますが、企業は課題を理解する必要があります。 AI と機械学習は価値の高いデータに依存しているため、IT 部門はネットワーク上で何が起こっているかを適切に把握する必要があります。おそらく、より大きな課題は、従業員を AI の現実に備えさせることです。キャリアを台無しにする可能性があるため、賢明な IT リーダーは、この問題に事前に対処し、AI テクノロジの使用方法に関する計画を立て、AI は個人に代わるものではなく、仕事をより簡単かつ効率的にするもう 1 つのツールであることをチームに理解させる必要があります。