从IT服务台到数据分析的前沿，新工具、战略和关系，人工智能将如何改变企业的IT组织？正如研究公司Gartner最近的一份报告所述，AI将在未来五年内成为CIO议程的重中之重，这是潜在变革性业务影响的来源，正如AI炒作和炒作周期调查报告中指出的那样。但对于许多IT组织而言，人工智能不仅仅是作为业务推动者的IT领导者关注的焦点；参与并采用新方法。人工智能开始以IT领导者希望遵循的多种方式重塑IT部门。以下是5种观察方式：1.IT成为主要的AI消费者根据ISG认知自动化和创新总监WayneButterfield的说法，用于自动化传统故障修复和其他IT服务台流程的工具并不是什么新鲜事物，但这些工具这些天越来越受欢迎。“IT服务台与客户服务操作一样简单且重复，因此可以实现自动化，”他说。这并不是为IT功能开发人工智能自动化技术的唯一领域。TIBCO分析战略副总裁ShawnRogers表示：“IT很快不仅会成为合作伙伴，还会成为消费者，利用人工智能进行安全和系统管理，实现流程自动化，并通过人工智能推动企业向前发展。”2.影子IT可以扩展ISG的Butterfield指出，由于人工智能的影响，技术核心之外的IT活动激增。从自助服务数据科学和分析工具，到企业采用功能性机器人过程自动化(RPA)，再到为企业开发的机器学习模型，企业对影子IT功能的控制力正在扩大。当然，“自助服务”和“影子IT”的定义以及它们之间的界限取决于组织的文化。3.数据科学家需要与IT团队进行更深入的协作。一些主流的企业应用（如CRM）正在向人工智能和自动化方向发展。但对于更高级的AI应用程序，IT技术团队和数据科学家之间建立更紧密合作伙伴关系的需求正变得越来越明显。“一个组织中只有一两个数据科学家的早期时代已经结束，”TIBCO的罗杰斯说。“现在数据科学团队正在壮大，IT是该团队的一部分。“随着企业准备扩大对人工智能和分析功能的使用，他们需要更深入地访问IT团队了解的系统、数据和应用程序，”FractalAnalytics技术服务客户合作伙伴GeorgeMathew说。构建AI主导的解决方案需要数据科学家和工程师之间的密切合作。虽然每个领域本身都是一个深层次的领域，但有可能使两个团队一起工作，并且在许多情况下重叠，以开发人工智能解决方案。4.IT和数据科学团队需要共享工具和策略Mathew说，“IT和数据科学团队之间的合作需要彼此采用对方的技术和技巧，至少为了熟悉起见。”如果不是专业知识。Mathew指出，工程师需要能够阅读源代码以从本地数据集中提取数据，了解探索性数据分析和特征工程，并精通贝叶斯技术等算法以产生洞察力。数据科学家需要学习如何通过数据库连接器或API摄取数据，如何在结构化存储中存储和处理数据，以及如何为下游编写模块化代码，而不是重构和模块化代码以使其可以在企业IT系统上运行消耗。Mathew说：“我们看到了对共同挑战的熟悉和理解，这导致数据科学家和工程师之间的合作增加。他指出，他组织中的几个团队已经利用这些更强大的伙伴关系来提供复杂的AI相关解决方案。5.AI治理成为焦点随着企业实施越来越多基于人工智能的智能自动化和流程，监管和声誉风险也随之增加。Gartner指出制定政策以打击潜在偏见、歧视和与人工智能相关的其他问题的重要性。同样，这是数据在与IT领导层利益相关者可以合作的领域，Gartner建议关注三个方面：对数据源和AI结果的信任；数据和算法透明度要求；以及数据、算法和观点的多样性，以支持符合道德和准确的AI性。
