Trotz des großen Hypes ist es wichtig zu erkennen, dass Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps) zwar Hilfsmittel für IT-Fachkräfte sind, jedoch deren Fähigkeiten und Fachwissen nicht ersetzen können. Wenn man aus der Geschichte lernen kann, werden bei jedem technologischen Fortschritt mehr Arbeitsplätze geschaffen, als durch ihn wegfallen. Denken Sie an den Übergang von der Pferdekutsche zum Automobil. Denken Sie an Printmedien und das Internet. Denken Sie einmal an den Taschenrechner und den Personalcomputer.
Im Kern zielt AIOps darauf ab, den IT-Betrieb (ITOps) durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz ( ), maschinellem Lernen ( ) und Deep Learning zu optimieren und zu verbessern. Das ist das Aushängeschild, doch womit hat AIOps zu kämpfen? Wo liegen die Grenzen empfindungsfähiger nichtmenschlicher Wesen?
Erfahrung und Intuition
So ironisch es auch erscheinen mag: Die Aufgaben, die AIOps zu ersetzen versucht, erfordern riesige Datenmengen, die aus Erfahrungswerten gewonnen werden; doch bei komplexen Problemen oder Aufgaben ist es nahezu unmöglich, eine Intuition nachzubilden, die über das hinausgeht, was die Rohdaten vermitteln.
Kommunikation
AIOps kann die Bedeutung einer effektiven Kommunikation nicht ersetzen, die Zusammenarbeit, Empathie oder Mitgefühl erfordert – Eigenschaften, die IT-Fachkräfte im Umgang mit Kunden und Teammitgliedern unter Beweis stellen.
Tatsächlich wird alles, was menschliche Emotionen oder emotionale Intelligenz (EQ) als Teil der Gleichung erfordert, einer KI fremd sein und in der Regel schrecklich schiefgehen. Emotionale Intelligenz sowie Körpersprache, Tonfall usw. spielen eine wesentliche Rolle bei der Kommunikation sowie bei der effektiven Zusammenarbeit und Umsetzung im IT-Betrieb.
Kontext
Im Laufe vieler Jahre werden Menschen die Fähigkeit entwickeln, den übergeordneten geschäftlichen Kontext zu verstehen und Risiken auf eine Weise effektiv zu bewältigen, die AIOps allein möglicherweise nicht erfassen kann. IT-Fachkräfte können Aufgaben auf der Grundlage von Unternehmenszielen priorisieren, Ressourcen effektiv zuweisen und fundierte Entscheidungen über Strategien zur Risikominderung treffen, die AIOps möglicherweise nicht vollständig erfassen kann.
Selbstlernen
Künstliche Intelligenz ist darauf ausgelegt, zu lernen; daher mag es seltsam erscheinen, sie in dieser Liste zu finden. Zwar kann künstliche Intelligenz bei der Datenanalyse helfen und Empfehlungen aussprechen, doch ist sie möglicherweise nicht in der Lage, wirklich innovative oder kreative Lösungen zu entwickeln, die eine menschliche Note erfordern.
IT-Fachkräfte zeichnen sich durch Kreativität und Anpassungsfähigkeit bei der Problemlösung aus und halten sich über Branchentrends auf dem Laufenden, um einen effizienten IT-Betrieb zu gewährleisten. Dies ist von entscheidender Bedeutung, wenn es darum geht, einige der komplexesten Problemlösungsszenarien anzugehen, mit denen wir konfrontiert werden können.
Anpassungsfähigkeit
IT-Fachkräfte können ihren Ansatz an die spezifischen Anforderungen ihres Unternehmens anpassen, in verschiedenen Situationen Anpassungsfähigkeit beweisen und ethische Implikationen berücksichtigen, wenn sie mit komplexen Fragestellungen konfrontiert sind, die AIOps möglicherweise nicht vollständig „verarbeiten“, geschweige denn entsprechend darauf reagieren kann. In dieser Branche gibt es unzählige Beispiele für Einfallsreichtum und Risikobereitschaft, die jeder gängigen Logik widersprechen, ganz zu schweigen von der Computerlogik.
Zwar gibt es viele Aufgaben, die AIOps schneller erledigen kann und die es Unternehmen ermöglichen, effizienter zu arbeiten, doch gibt es nach wie vor zahlreiche Bereiche, die KI nicht bewältigen kann. In der Vergangenheit haben Menschen versucht, Expertensysteme zu entwickeln, indem sie eine Vielzahl von „Experten“ befragten, deren Erfahrungen sammelten und Entscheidungsbäume erstellten – damit Entscheidungen wie von einem Menschen getroffen werden konnten. Auch wenn sie theoretisch gut funktionieren, gibt es bei der Entscheidungsfindung und Umsetzung viele Aspekte, die für eine KI schwer, wenn nicht gar unmöglich nachzubilden sind.
Das Video hat den Radio-Star verdrängt, doch der Mensch steht nach wie vor im Mittelpunkt.
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