通過快速解析復雜的數據集並根據這些數據生成見解，人工智能可以幫助企業識別並採取行動，以簡化其IT服務。

但這並不意味着人工智能可以優化每家企業的每項IT服務。IT團隊將人工智能應用於其服務優化策略的程度存在重要限制。

人工智能對服務優化的好處

在深入研究人工智能在服務優化領域可以做什么和不能做什么之前，讓我們首先討論一下爲什么要使用人工智能來優化服務。

主要原因是服務優化通常需要分析大量數據，而人工智能可以讓人類更快、更高效、更可擴展地執行這項工作。

考慮到這一點，假設想要簡化企業內的IT流程。爲此，可以讓IT團隊手動查看數據源，確定哪些類型的請求需要最長的時間才能完成，然後就如何加快這些流程提出建議。這是可行的，但需要很長時間，並且會嚴重幹擾IT團隊的注意力。

或者，可以部署一個人工智能工具，自動分析所有數據源，可以深入了解爲什么某些請求需要很長時間才能完成，然後生成有關在何處以及如何優化服務的建議。這種方法將在人工收集相同見解所需時間的一小部分內產生結果。

人工智能可以幫助優化的IT服務

我們可以將基於AI的服務優化方法，用於滿足以下條件的幾乎任何類型的IT流程：

● 擁有大量數據，人工智能工具可以對其進行分析，以了解流程的運作方式並找到改進流程的機會。
● 該過程不涉及需要情商才能完全理解的復雜的人際互動。

許多核心IT服務都符合這兩個要求。除了使用人工智能分析數據，以改進針對終端用戶的IT服務的示例之外，其他適合人工智能優化的服務包括：

基礎設施管理：人工智能可以分析日志、指標和其他基礎設施數據，以了解企業的基礎設施需求，並提供優化基礎設施管理的指導。反過來，它可以幫助減少不必要的基礎設施支出、規劃硬件更新流程等。

網絡管理：人工智能可以分析網絡流量模式，幫助識別瓶頸或預測中斷，從而爲企業帶來更好的網絡性能。

軟件开發：構建軟件的企業可以利用人工智能來優化其軟件交付流程，例如，預測衝刺應持續多長時間，或在每個發布周期中可以合理實施多少更改。人工智能工具可以通過分析CI/CD工具的日志，以及應用部署速度和頻率等數據來實現這一點。

這樣的例子不勝枚舉，但重點很簡單，幾乎所有生成系統數據的IT服務，以及涉及技術資源或流程的IT服務，都可能在基於人工智能的洞察力的幫助下得到改進。

何時不使用人工智能進行服務優化

當服務具有以下一個或多個特徵時，它們通常不適合人工智能輔助優化：

● 與數據源無關時，無法通過分析數據的人工智能工具進行優化
● 需要道德決策時，人工智能通常無法處理這一點
● 涉及創造性的決策或構思無法產生全新的概念
● 需要情商或建立信任時，人工智能無法很好地執行這些任務
● 涉及適應非結構化或不可預測的環境，例如遭受前所未見的網絡攻擊的服務器。在這種情況下，人工智能的用處不大，因爲它無法可靠地預測需要處理的條件。

作爲基於人工智能的服務優化不太可能產生價值的現實情況的一個例子，請考慮項目管理，可以自動化項目管理的某些方面，並且可以通過工具記錄一些有關項目操作的數據。但這些數據僅代表有效項目的一部分。每個項目都有獨特的要求，因此很難根據收集的過去項目數據來優化即將進行的項目。

另外，大多數項目都涉及人與人之間的廣泛互動。它們還需要利益相關者之間的信任和問責。這些都是人工智能工具不擅長評估或優化的因素。

這意味着優化項目管理流程，需要的不僅僅是部署人工智能工具並查看其建議。您需要對每個項目的要求有細致入微的了解，以及如何建立信任和管理人際關系的知識。

與供應商談判是使用人工智能很難簡化的常見流程的另一個例子。與項目管理一樣，談判也涉及復雜的人爲因素。盡管人工智能工具可能能夠在談判的某些方面提供幫助，例如幫助了解供應商定價趨勢如何隨時間變化，但它們無法准確說出如何與供應商互動，或確切要求哪些定價條款。他們也無法建立信任關系，而信任關系是灌輸供應商兌現承諾的信心所必需的。

結論

人工智能提供了巨大的潛力，可以使各種常見的IT和業務流程更快、更高效、更具可擴展性且成本更低。但了解人工智能作爲服務優化解決方案的局限性非常重要。當冒險超越純技術領域時，人工智能就不再是有用見解的來源，將需要人類做出人工智能無法做出的決定。

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標題：人工智能在服務優化方面優缺點有哪些

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