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IT 和人工智能的未来

@ 小贝
2023-06-05 20:33:02
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## 人工智能（AI）已成为未来的一个重要方面。这同样适用于信息技术 (IT) 以及依赖它的许多其他行业。就在十年前，人工智能技术还像是科幻小说中的产物；今天，我们在日常生活中无意识地使用它——从情报研究到面部识别和语音识别再到自动化。人工智能和机器学习 (ML) 已经接管了传统的计算方法，改变了许多行业执行和开展日常运营的方式。从研究和制造到现代化的金融和医疗保健流，领先的人工智能在相对较短的时间内改变了一切。人工智能和相关技术对 IT 部门的工作方式产生了积极影响。简而言之，人工智能是计算机科学的一个分支，旨在将计算机转变为智能机器，如果没有人类的直接干预，这些机器是不可能实现的。通过利用计算机训练和先进算法，人工智能和机器学习可用于创建能够模仿人类行为的系统，为困难和复杂的问题提供解决方案，并进一步发展模拟，旨在成为人类水平的人工智能据统计，到2025年，人工智能市场规模有望达到1900亿美元。到 2021 年，全球在认知和人工智能系统上的支出将达到 576 亿美元，而 75% 的企业应用程序将使用人工智能技术。就国家 GDP 而言，到 2030 年，人工智能预计将推动中国增长 26.1%，美国增长 14.5%。在更本地化的层面上，约83% 的企业表示人工智能代表了战略重点，而 31% 的创意、营销和 IT 专业人士希望在未来 12 个月内投资人工智能技术。同样，约 61% 的商业专业人士将人工智能和机器学习视为他们来年最重要的数据计划。此外，约95%擅长使用大数据的企业高管也使用人工智能技术。 ## 人工智能对信息技术的影响行业的数字化转型和人工智能技术的采用带来了新的进步，以解决和优化 IT 行业的许多核心挑战。在所有技术应用中，人工智能几乎是每个行业发展的核心，而信息技术更是首屈一指。AI 系统与 WT 的集成通过提高效率、提高生产力和保证质量，帮助减轻了开发人员的负担。如果大规模开发和部署 IT 系统几乎是不可能的，那么通过 AI 开发高级算法功能，这现在是可能的。 ## 更安全的系统在保护个人、财务或其他机密数据时，数据安全至关重要。政府和私人组织存储了大量需要始终确保安全的客户和战略数据。通过使用高级算法和机器学习，人工智能可以提供必要级别的保护，在所有这些系统中创建一个高安全层。人工智能将帮助识别潜在威胁和数据泄露，同时还提供所需的解决方案和规定以避免任何现有系统漏洞。 ## 提高编码效率人工智能还使用一系列可以直接应用于帮助程序员检测和克服软件错误以及编写代码的算法。已经开发出某些形式的人工智能来在编码方面提供建议，这反过来又有助于提高效率和生产力，并为开发人员提供干净无错误的代码。通过查看代码的结构，人工智能系统将能够提供有用的建议，不仅可以提高整体生产力，还有助于减少生产过程中的停机时间。 ## 增加自动化自动化的一个主要好处是可以在最少或没有人为干预的情况下完成许多“腿部工作”。通过使用深度学习应用程序，IT 部门可以在后端流程自动化方面大有作为，从而节省各种成本并最大限度地减少花费在这些流程上的人工时间。许多支持人工智能的方法也将随着时间的推移而改进，因为它们的算法会从错误中吸取教训并提高效率。 ## 软件开发期间更好的应用程序部署当我们谈论应用程序部署控制时，我们需要考虑进入软件开发的各个阶段。这意味着软件版本控制在开发阶段至关重要且非常有益。由于人工智能完全是为了预测可能出现的问题，因此它已成为这一阶段检测和预测问题的不可或缺且非常有用的工具。因此，可以避免和/或修复这些问题而不会出现任何重大问题，这意味着开发人员不必等到最后阶段才能提高应用程序的整体性能。 ## 改进的质量保证质量保证在很大程度上是关于确保在开发周期中使用正确的工具。换句话说，人工智能方法可以帮助软件工程师使用正确的工具来修复应用程序中的各种错误和问题，并在开发周期中自动调整它们。 ## 更好的服务器优化很多时候，托管服务器每天都会受到数百万个请求的轰炸。每当发生这种情况时，服务器都需要打开用户请求的网页。由于请求的持续流动，一些服务器可能会变得无响应，并最终在长期内变慢。人工智能可以帮助优化主机服务，从而改善客户服务并增强整体运营。随着 IT 需求的发展，人工智能将越来越多地用于整合这些 IT 人员需求，并在当前业务和技术功能之间提供更加无缝的集成。 ## 公司应该实施人工智能吗？组织可以通过多种方式将人工智能集成到他们的运营中。最常见的原因之一是优化公司的流程。例如，人工智能可用于向部门、团队成员和客户发送自动提醒。它还可用于监控网络流量，以及处理各种各样的平凡和重复性任务，否则这些任务会占用很多人的时间。反过来，这将使他们腾出时间，将时间和精力集中在业务的更关键方面。对于希望实施人工智能的组织来说，另一个额外的好处是它必须提供的个性化客户体验。这将包括从推荐、回答问题、帮助用户找到产品等等的所有内容。人工智能还可以被企业用来整合大量数据，从而产生战略洞察力和商业智能，否则这些是无法被发现的。事实上，大约 84% 的企业表示人工智能将帮助他们获得和/或保持竞争优势。同样，大约 75% 的公司认为这项技术将使他们能够进入新的业务和风险投资。此外，大约 80% 的技术领导者将人工智能视为提高生产力和创造新工作的一种手段。此外，约 79% 的高管表示，人工智能将使他们的工作更轻松、更高效，而 36% 的高管将其视为主要目标，让员工能够专注于更具创造性的任务。然而，对于许多公司而言，实施人工智能的前景似乎充满挑战且陌生。事实上，大约 37% 的高管表示，在他们的组织中实施人工智能的主要障碍是管理人员不了解新兴技术的工作原理。幸运的是，当与 IT 部门合作时，人工智能将更容易集成。 ## AI会取代IT吗？一些组织不愿实施人工智能技术的一个主要原因是，他们担心这会使许多工作变得无关紧要和过时。这些人表达了对“机器人”将接管人类的担忧并非完全没有根据，因为某些工作可以由高级人工智能更好地处理，尤其是当这些任务需要分析大量数据集时。超级智能 AI 已被用于比人脑更快、更有效地执行某些任务，这主要是因为机器不需要频繁的休息时间。然而，重要的是要记住，这并不是历史上第一次技术导致某些工作岗位流失。然而，这些失业总是被新工作的创造所弥补，有时是在以前不存在的领域。虽然几乎不可能高度准确地预测人工智能的未来，但可以相对安全地说，该技术的出现和扩散遵循了类似的趋势。正是因为人工智能，现在在现有领域和开拓性领域都有大量新工作。也就是说，人工智能不会胜过人类，正如有些人可能认为的那样，当涉及到一些需要人类智慧和情感的特定任务时。这就是信息技术支持人工智能至关重要的原因。在不止一种方面，AI 可以作为 IT 部门的补充，而不是替代。如果我们回顾不远的过去，许多人担心自动驾驶汽车将取代所有卡车司机。然而最近，Waymo 的 CEO 和 Uber 的前 CEO 都表示，自动驾驶汽车不会超越人类。主要原因是这种技术永远无法应对所有的驾驶条件以及人类司机可以。当涉及到一些特殊情况，例如不利的天气条件或交通拥堵时，人类驾驶员仍然更适合驾驶人工智能的车辆与自动驾驶汽车类似，信息技术的许多方面都需要人工输入，人工智能无法取代。相反，公司需要将注意力集中在 IT 专业人员如何使用 AI 来提高其业务的整体效率上。 ## 信息技术和人工智能如何协同工作？除了在软件测试和开发中使用 AI 之外，我们已经谈到，该技术还可以通过以下方式与 IT 一起使用： ## 服务管理中的人工智能人工智能技术和机器智能在服务管理方面也得到广泛应用。当利用人工智能进行服务管理时，公司可以更有效地利用他们的资源，以更便宜的价格提供更快的交付。由于其机器学习能力，人工智能将为 IT 公司提供一种自我解决服务台，使他们能够分析所有输入数据并为用户提供适当的建议和可能的解决方案。通过应用人工智能，他们将能够跟踪用户行为、提出建议并提供自助选项，从而使服务管理流程更加有效、全面。换句话说，人工智能将通过自助服务为用户提供更好的体验。此外，AI 可用于开发计算机视觉 (CV) 技术，该技术可用于在 ML 算法的帮助下从一系列图像、PDF、视频和文本图像中自动进行视觉理解。发生的事情是 CV 复制了人类视觉的某些功能，但速度更快，更准确。 AI 的机器学习和深度学习功能将使系统能够分析提交给服务台的请求。AI 会找出所有并发的请求，将新提交的请求与之前已经解决的请求进行比较，并根据过去的经验进行即时了解。最终结果将是请求的解决方案。总而言之，人工智能是一种如此强大的业务工具，它可以通过为 IT 专业人员提供更具战略意义的方法来协助他们的运营流程。通过能够跟踪和分析用户行为，人工智能系统将为流程优化提供建议，甚至帮助制定全面的业务战略。 ## 用于 IT 运营的人工智能 (AIOps) 用于IT运营的AI是指使用人工智能来管理基于多平台的信息技术。AIOps 中使用的主要技术是机器学习和大数据。这些自动化数据处理和决策制定，同时使用历史和在线数据。使用 AIOps 的预期结果是持续分析，它将提供答案并允许在 IT 基础架构方面持续实施更正和改进。所使用的 AIOps 平台将连接性能管理、服务管理和自动化以实现其预期目的，可以将其视为信息系统的持续改进。 AIOps 在过去几年越来越受欢迎有几个原因。其中，我们可以包括来自数据收集系统的不断增加的数量、信息源总数的增加以及受控系统中变化数量的增加。因此，专家和专业人员也越来越难以跟踪所有这些系统，更不用说有效地响应任何问题了。 ## 业务流程自动化中的 AI 如前所述，人工智能给 IT 行业带来的最大好处之一就是自动化。随着人工智能嵌入到几乎每一个工作流程中，很多工作都可以在不需要任何直接人工干预的情况下完成。深度学习技术的能力将使IT 部门能够自动化他们的许多操作流程，帮助他们减少开支并最大限度地减少大量手动工作。此外，人工智能算法旨在从以前的经验中学习，这意味着它们会不断改进自己。据估计，人工智能系统将很快能够运行和管理软件开发，在很大程度上，它本身能够理解代码背后的大部分（如果不是全部）意图。如果系统对提供的代码不满意或发现一些缺陷和不一致，它将在最少的人工协助下实时修复。人工智能还将达到一个程度，它将运行和管理公司网络的过程自动化。首先，它将能够理解在实际使用人工智能系统时使用网络指纹创建的模式。通过将 AI 用于自动化，IT 公司将能够增强其在其他领域的 AI 应用。简而言之，人工智能将协助运行和管理计算机系统，因此将有助于所有其他形式的计算。 ## 欺诈检测中的人工智能现代技术使公司更容易发现欺诈行为。但与此同时，它也增加了网络犯罪分子实施欺诈的方式。大多数企业将需要使用多层方法来检测欺诈，这通常会涉及统计数据分析和 AI 欺诈检测中使用了多种人工智能工具。其中，机器学习能够以比人类快得多的速度处理大量数据。它还可以设计为随着时间的推移变得更快、更准确机器学习工具将能够通过查看涉及类似情况的历史数据来识别欺诈行为的模式。然后，IT 部门将使用合成数据对这些网络罪犯采取适当的行动，并为未来建立更有效的预防措施。

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