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AI成熟度不足導(dǎo)致16%的企業(yè)業(yè)務(wù)中斷:教育與培訓(xùn)成關(guān)鍵

人工智能
根據(jù)Action1的報(bào)告,盡管系統(tǒng)管理員認(rèn)識(shí)到AI的潛力,但在教育上的顯著差距、企業(yè)的謹(jǐn)慎采用以及AI成熟度不足阻礙了廣泛的實(shí)施,導(dǎo)致16%的企業(yè)出現(xiàn)了混合結(jié)果和中斷。

根據(jù)Action1的報(bào)告,盡管系統(tǒng)管理員認(rèn)識(shí)到AI的潛力,但在教育上的顯著差距、企業(yè)的謹(jǐn)慎采用以及AI成熟度不足阻礙了廣泛的實(shí)施,導(dǎo)致16%的企業(yè)出現(xiàn)了混合結(jié)果和中斷。

知識(shí)差距和培訓(xùn)需求

系統(tǒng)管理員的觀點(diǎn)在過(guò)去一年中保持穩(wěn)定,確定了未來(lái)兩年AI自動(dòng)化的前三個(gè)領(lǐng)域:(i) 日志分析,(ii) 服務(wù)器CPU和內(nèi)存監(jiān)控,(iii) 補(bǔ)丁管理。與去年一樣,涉及人類判斷的領(lǐng)域,如用戶權(quán)限管理,被認(rèn)為不太可能由AI自動(dòng)化。

與去年的73%相比,今年60%的系統(tǒng)管理員承認(rèn)在實(shí)際應(yīng)用AI方面存在理解不足,這表明AI知識(shí)水平存在持續(xù)差距,此外,72%的受訪者表示需要培訓(xùn),45%的人擔(dān)心由于當(dāng)前的AI知識(shí)水平會(huì)在就業(yè)市場(chǎng)中被淘汰。

這種知識(shí)差距表明,盡管AI有興趣和潛力,但有效的采用需要大量投資于教育和培訓(xùn)。

“這項(xiàng)調(diào)查標(biāo)志著我們連續(xù)第二年深入研究生成型AI對(duì)系統(tǒng)管理員角色的影響,”Action1總裁Mike Walters表示,“我們的發(fā)現(xiàn)表明,盡管系統(tǒng)管理員在實(shí)施AI時(shí)有一些試驗(yàn)和錯(cuò)誤,但總體而言,企業(yè)對(duì)AI的采用態(tài)度謹(jǐn)慎。實(shí)施項(xiàng)目主要集中在少數(shù)IT領(lǐng)域,即使在這些已實(shí)施的領(lǐng)域,結(jié)果也是混合的,這強(qiáng)調(diào)了AI技術(shù)仍需時(shí)間成熟和發(fā)展,才能使AI驅(qū)動(dòng)的解決方案變得更加廣泛和實(shí)用?!?/p>

當(dāng)前AI實(shí)施的混合結(jié)果

雖然AI最常用于日志分析(26%)和故障排除(25%),但這些領(lǐng)域的失敗率最高。超過(guò)一半的企業(yè)在故障排除中遇到錯(cuò)誤,25%的受訪者報(bào)告在日志分析中實(shí)施AI失敗。

四分之一的企業(yè)報(bào)告了在日志分析中實(shí)施AI的失敗,這是由于日志的復(fù)雜性質(zhì),日志生成了大量結(jié)構(gòu)各異的數(shù)據(jù),這使得AI模型難以在大量噪音中解釋有意義的數(shù)據(jù),導(dǎo)致AI算法負(fù)擔(dān)過(guò)重。

Action1的研究人員發(fā)現(xiàn),AI導(dǎo)致16%的企業(yè)出現(xiàn)重大中斷,這些中斷可能導(dǎo)致不正確的補(bǔ)救步驟和毀滅性的運(yùn)營(yíng)后果,如長(zhǎng)時(shí)間停機(jī)和生產(chǎn)力下降。

80%的企業(yè)不要求系統(tǒng)管理員在工作中實(shí)施AI,略低于去年的82%。盡管對(duì)AI有興趣,但在認(rèn)識(shí)其潛力和強(qiáng)制應(yīng)用之間仍存在顯著差距。

報(bào)告的發(fā)現(xiàn)表明,大多數(shù)企業(yè)不要求實(shí)施AI,強(qiáng)調(diào)了廣泛采用的謹(jǐn)慎態(tài)度。企業(yè)必須投資于素養(yǎng)和培訓(xùn)項(xiàng)目,以克服這些挑戰(zhàn),保持AI與人類專業(yè)知識(shí)之間的平衡,在低風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域引入AI,并持續(xù)跟蹤其表現(xiàn)。

責(zé)任編輯:龐桂玉 來(lái)源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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