Malgré tout le battage médiatique, il est important de reconnaître que l’intelligence artificielle pour les applications d’opérations informatiques (AIOps) est des outils pour aider les professionnels de l’informatique, mais ne remplace pas leurs compétences et leur expertise. Si l’historique est un indicateur, chaque fois qu’il y a une avancée technologique, plus de postes sont créés que ceux qui sont remplacés. Pensez au cheval et à la poussette de l’automobile. Pensez à l’impression et à Internet. Pensez à la calculatrice et à l’ordinateur personnel.
À la base, l’AIOps est conçu pour rationaliser et améliorer les opérations informatiques (ITOps) en tirant parti de l’intelligence artificielle, de l ’apprentissage machine et du Deep Learning. C’est la carte d’appel, mais avec quoi l’AIOps a-t-il des difficultés ? Quelles sont les limites des êtres non humains passifs ?
Expérience et intuition
Aussi ironique qu’il semble, les tâches que l’AIOps tente de remplacer nécessitent des tonnes de données dérivées de l’expérience, cependant, lorsqu’il est confronté à des problèmes ou tâches complexes, il est presque impossible de reproduire l’intuition qui prend en compte plus que ce qui est présenté par les données brutes.
Communication
L’AIOps ne peut pas remplacer l’importance d’une communication efficace qui nécessite une collaboration, de l’empathie ou de la compassion que les professionnels de l’informatique fournissent lorsqu’ils traitent avec les clients et les membres de l’équipe.
En fait, tout ce qui nécessite une émotion humaine, ou intelligence émotionnelle (EQ) dans le cadre de l’équation, sera étranger à une IA et se trompe généralement horriblement. L’EQ, ainsi que le langage corporel, le ton, etc., constituent une part importante de la communication et de la collaboration et de l’exécution efficaces au sein des opérations informatiques.
Contexte
Pendant de nombreuses années, les humains développeront une capacité à comprendre le contexte commercial plus large et à gérer efficacement les risques d’une manière que l’AIOps seul ne sera peut-être pas en mesure de comprendre. Les professionnels de l’informatique peuvent hiérarchiser les tâches en fonction des objectifs commerciaux, allouer des ressources efficacement et prendre des décisions éclairées sur les stratégies d’atténuation des risques que l’AIOps peut ne pas comprendre pleinement.
Auto-apprentissage
L’IA est conçue pour apprendre, donc le voir dans cette liste peut sembler étrange. Bien que l’IA puisse aider à l’analyse des données et fournir des recommandations, elle peut ne pas être en mesure de trouver des solutions vraiment innovantes ou créatives qui nécessitent une touche humaine.
Les professionnels de l’informatique possèdent la créativité et l’adaptabilité nécessaires pour résoudre les problèmes et se tenir au courant des tendances du secteur afin de garantir des opérations informatiques efficaces. Cela est primordial lorsque nous nous attaquerons à certains des scénarios de résolution de problèmes les plus complexes dans lesquels nous pouvons nous trouver.
Adaptabilité
Les professionnels de l’informatique peuvent adapter leur approche en fonction des besoins organisationnels spécifiques, faire preuve d’adaptabilité dans diverses situations et tenir compte des implications éthiques lorsqu’ils sont confrontés à des problèmes complexes, sur lesquels l’AIOps peut ne pas être en mesure de « traiter » entièrement et encore moins d’agir. L’entreprise regorge d’exemples d’inventivité et d’ingéniosité qui défient la logique commune, et encore moins la logique informatique.
Bien qu’il y ait beaucoup de choses que l’AIOps puisse faire plus rapidement, ce qui permet aux organisations de travailler plus efficacement, il y a encore beaucoup de choses que les IA ne peuvent pas maîtriser. Les humains ont essayé de créer des systèmes d’experts par le passé en interrogeant une myriade d’« experts », en collectant leur expérience et en créant des arbres de décision, afin que les décisions puissent être prises comme un humain. Bien qu’ils fonctionnent bien en théorie, il existe de nombreuses choses qui entrent dans la prise de décision et l’exécution et qui sont difficiles, voire impossibles, à reproduire pour l’IA.
La vidéo a tué l’étoile de la radio, mais les humains restent l’acte principal.
Découvrez vos économies technologiques avec un rapport de retour sur investissement Tanium. Inscrivez- vous dès aujourd’hui.
