根据最近的哈佛商业评论文章“很多时候,我们是通过新闻对人工智能(AI)创造了奇迹轰击 - 什么它会为我们做和它是如何去改变我们的生活。但是,覆盖错过了临界点:对于任何企业想利用AI的好处,有什么真正重要的不是AI模型本身;相反,它是运转良好的机器,搭载了AI,这需要公司从它的今天它希望在未来。”

那么,什么是关键实现这一目标?作者认为,它是建筑,集成,测试,发布,部署和管理系统是从人工智能的模型的结果转化为最终用户可操作的见解。这种做法,更好地称为AIOps,关键是要在一个大的,可靠的实现规模AI和正确的环境做正确的开始。

由于HBR片所说,“要解锁AI的值,就需要启动一个设计良好的生产环境......你想要的设置中,软件和硬件的无缝协作,因此企业可以依靠它来运行其实时日常商业运作“。本文概述了三个重要的标准,巩固良好的产品环境,反过来,一个成功的AI项目:

  1. 可靠性。作者写道,“避免数据瓶颈是创造一个可靠的环境很重要。把经过深思熟虑的处理和存储架构的地方都可以克服的吞吐量和延迟问题“。AIOps队也要准备应急计划,以使技术问题,不死机整个AI系统的关键,挑战给予了大量的AI应用程序相关的数据和处理速度的事业。
  2. 灵活性。有句老话说,变化是唯一不变的是千真万确的,当涉及到的业务目标。虽然这些可能会在现有基础上出现波动,“一切都需要在系统级像钟表运行,使AI模式,以提供他们承诺的好处:数据导入必须根据一些固定的规则,定期发生,报告机制,必须不断地更新和陈旧的数据必须通过频繁的更新来避免“。在这种环境下,它的关键,生产灵活,允许高效的系统重新配置和数据同步,而不会影响性能。
  3. 可扩展性和可扩展。许多IT系统有不同的性能,可扩展性和可扩展特性,当他们穿越系统边界可以迅速出现的问题。AI车型引入混合只会进一步复杂化的东西。因此,很重要的一点AIOps队准备同传统基础设施地址的挑战,因为他们扩展到AI的一部分。由于HBR片所说,“成功很大程度上取决于团队的能力,不断调整,鼓捣,并与新提出的解决方案测试现有的系统,通过对旧功能的新系统达到平衡。”

组织采取不同的方法来实现上述的三个组成部分,和HBR件这些轮廓更加详细。但随着AI有望在几乎每一个部门提供竞争优势,很明显,投资于AIOps是前进的最佳路径。