AI和机器学习依赖于高价值数据，这意味着IT部门需要对其网络中发生的事情有适当的可见性。IT自动化仍然是许多企业的主要目标。由于CIO面临人员缩减和IT需求日益复杂的问题，因此必须从服务台和故障排除需求中重新部署资源，以应对更具战略意义的挑战。但要实现这一点，企业必须采用人工智能来解决大规模自动化大型企业所需的海量数据和决策制定挑战。机器学习和人工智能是在数据中心内外提供安全和预测分析的关键工具。这里的重点是可预测性——通过能够随着时间的推移理解和基准化数据中心和网络操作，人工智能将能够在问题出现之前将其阻止，从而简化操作并减少网络停机时间中的计划外事件。通过将人工智能与实时分析相结合，企业可以获得前所未有的用户体验。此信息使IT员工能够以前所未有的方式积极主动。它正在改变支持体验，从现有的传统响应转向通过数据、数据科学和人工智能的力量主动发出警报，以便他们在最终用户甚至知道有问题要报告之前就解决了大多数问题。问题。人工智能提供了许多好处，所有这些好处都可以提高准确性和效率，同时减少个人的时间投资和成本。它们包括：AI可以提高准确性并节省员工时间：通过减少收集数据和复核工作等任务所需的时间，AI可以节省员工时间并提高整体准确性，使企业能够做出更快、更明智的业务决策。人工智能可以帮助企业省钱：人工智能是一项长期投资：实施人工智能一开始可能成本高昂，但随着时间的推移，效率的提高将使它的整体利润更高，非常值得初始投资。AI使企业能够在问题发生之前预测问题：AI使IT人员能够积极主动：除了减少对人为错误的担忧外，工作流还可以实时自我纠正或优化，让员工安心，他们可以专注于更多重要任务。企业可以通过多种方式采用人工智能技术并将其应用于实时分析。其中包括改进既定流程，例如数据管理。其他包括引入新的企业技术，例如虚拟助手的普及。虚拟助理企业可以利用工具将分析提升到一个新的水平，例如拥有一个人工智能虚拟助理，它可以主动告诉你应该如何度过你的时间，衡量你的活动，从中学习，并在未来主动解决问题。虚拟助手还可以帮助用户排除故障并从网络中提取见解，同时应用数据科学和人工智能来分析和关联数据数据管理人工智能可以使数据管理过程更加强大；用于预测和塑造结果的数据决策创建一个强大的数据集来表征网络、客户端和应用程序行为，为AI流程提供坚实的基础。尽管人工智能有很多好处，但企业确实需要了解其中的挑战。人工智能和机器学习依赖于高价值数据，这意味着IT部门需要对其网络上发生的事情有适当的了解。也许更大的挑战是让员工为人工智能的现实做好准备。作为工作杀手，聪明的IT领导者需要预先解决这个问题，提供有关如何使用AI技术的计划，并确保他们的团队了解AI不是个人的替代品，而是另一种可以改善他们工作的工具。更简单，更高效。
