人工智能可以自动化的三项IT任务幸运的是，人工智能可以提供帮助。以下是AI可以帮助自动化手动执行的IT任务、释放宝贵资源并使企业、团队和客户受益的三种方式。(1)调试软件GraceMurrayHopper是一位计算机编程先驱，他在1940年代参与了哈佛大学MarkII大型计算机的运行和维护。1947年9月9日，Hopper追踪到MarkII计算机中的一个漏洞——该漏洞是由飞蛾进入计算机机箱引起的。该昆虫被记录在团队的工作日志中，标题为“发现的第一个实际错误案例”。虽然Hopper和他的团队并不是第一个使用“错误”一词来描述系统故障的人，但他们确实帮助了它的普及。当然，软件错误是不受欢迎的。IT部门和软件工程师都感受到了代码行的痛苦，这些代码行正在努力重现和定位问题。为了与人类工程师一样优秀，人工智能工具需要具备它们尚未达到的推理和创造力水平。但人工智能在异常检测方面仍然非常有效。工程师在正常使用情况下对它进行训练，它会检测到什么时候出现问题。人工智能相对于人类的另一个优势是模式检测。假设一个系统在每周的同一时间崩溃，或者在内存使用量达到一定水平后崩溃。人工智能工具可以轻松地将这些点连接起来。人工智能可以了解开发人员的哪些行为以及存储库的哪些代码模式与错误相关。这可以用来通知开发人员他们做了一些可能出错的事情，并要求他们仔细检查。如果家里有虫子，当然可以采取各种措施来消灭它们。但是，发现他们隐藏的地方并设置陷阱不是更容易吗？(2)预见未来的问题“预防胜于治疗”这句格言在IT和医疗行业都适用。监控操作并采取主动行动，而不是在问题出现时做出反应，可以防止意外停机和代价高昂的故障。CIO和IT专业人员在某种程度上熟悉预防性维护的价值，无论是安装软件更新还是创建备份。这种维护是在经过一定时间或记录使用情况后进行的。对于企业来说，这是一个很好的做法。另一方面，预测性维护是个性化和定制的。它监控设备及其环境、执行测试并接收设备反馈以生成个性化预测。这就像一项血液测试，可以显示您是否患有糖尿病，如果是，则只吃低糖食物。人们可能不喜欢机器整天监视他们的想法。但是通过启用AI的预测性维护，可以同时观察机器和其他机器。(3)筛选下层事件处理IT事件就像是在玩一场没完没了的打地鼠游戏，让人筋疲力尽。我们都知道有些事件值得关注，而另一些则根本不值得关注。如果没有合适的方法来对事件进行分类，IT部门可能会不堪重负。输入已在搜索引擎和电子邮件收件箱中使用多年的智能过滤器，以区分好与坏、重要与不重要。对于IT部门，他们可以将真实事件与噪音区分开来。使用基于案例的推理等人工智能技术可以帮助企业决定首先探索哪些解决方案，或者需要客户提供哪些额外信息才能快速准确地做出诊断。基于案例的推理系统从成功和失败中学习，应用复杂的概率推理来识别有前途的解决方案，并创建有价值的知识库。借助智能过滤器和基于案例的推理，IT经理可以更好地将资源分配给需要人工干预的事件。虽然现有许多AI应用程序可以帮助IT部门，但还有更多有待发现——调试、预测性维护和智能过滤是AI的三个应用程序，它们对当今优秀的IT部门来说必不可少。随着人工智能越来越多地融入人们的工作，不积极探索自动化手动执行IT任务的企业正在浪费宝贵的财务和人力资本，并最终可能在竞争中落伍。
