Hvordan AI kan redde IT-proffer fra jobbutbrenthet og varslingstrøtthet

0
21
valentinrussanov/Getty Images

En nylig Mercer-undersøkelse av 300 selskaper viser at 94 % rapporterer at de har styrket dekningen for psykisk helsevern, økt støtte eller satt i gang nye programmer eller systemer for å bidra til å forbedre ansattes helse og velvære de siste tre årene. Det er mange grunner til at ansatte vil trenge slik rådgivning, men de stressede og stressende arbeidsmiljøene i IT-drift hjelper helt sikkert ikke saken for de som jobber der. 

Også: Tekniske giganter klekker ut en plan for tap av AI-jobber: Reskill 95 millioner på 10 år

Hva om det fantes en måte å bidra til å lette stresset med å drive en IT-drift – og kanskje redusere utbrenthet og øke arbeidstilfredsheten? Kunstig intelligens gir en tilnærming til å avlaste og automatisere noen stressende aspekter ved jobben, for eksempel timene og dagene brukt på å prøve å feilsøke og fikse problemer. som oppstår fra de mange plattformene som nå er en del av infrastrukturen. 

AIOps – kunstig intelligens for IT-drift – er ment å automatisere den kjedelige siden av informasjonsteknologi på en intelligent måte – fikse feil, se etter sikkerhetsproblemer, finne rotårsaker og rette på problemene ovenfor. "AIOps handler ikke om å forbedre AI, men det handler om å bruke AI i IT-drift," sier Andy Thurai, senioranalytiker i Constellation Research.   

Nå blir AIOps overladet med generativ AI, som kan gjøre det mulig å spørre og få raske svar på problemer som en gang tok timer eller dager å forstå og utbedre. I prosessen kan det også bidra til å redusere utbrenthet og stress blant IT-fagfolk. 

Vurder den mest sjelsugende aktiviteten for IT-team – varslingstrøtthet. Størrelsen og kompleksiteten til IT-infrastrukturen utvides stadig – og med den, varsler. Og tro ikke at skyen tar ut kompleksiteten – den øker faktisk kompleksiteten, med systemer og applikasjoner som kjører på tvers av en rekke plattformer med deformerende protokoller. 

Også: Generativ AIs “revolusjon i produktivitet” reduserer rollene som programvareutvikler

Hver IT-profesjonell står overfor en slik kognitiv overbelastning, og til slutt “blir de utbrent av varslingstretthet”," sier Thurai. "Det er ikke uvanlig at administratorer får hundrevis om ikke tusenvis av varsler for en enkelt hendelse," han sier. “Og de vet ikke hva de jakter på fordi de ikke har noen innsikt. I stedet for å gi dem mer innsikt, gir disse verktøyene dem flere varsler enn de kan håndtere." 

Hovedproblemet med teknologivarsler er at de fleste varsler er falske positive. "Med varsler, i motsetning til CNN, er ikke hver nyhet siste nytt," sier Thurai. Med dette skredet av varsler, er “responsteamene, når de får varslingstretthet, ikke raske og responsive — deres kognitive evner blir redusert.”  

Røttene til kognitiv overbelastning ble identifisert i Constellations undersøkelse blant 317 IT-fagfolk:

De fleste virksomheter er ikke satt opp for å håndtere større hendelser i sanntid. Hendelser, store og mindre, er hyppigere enn forventet. Kostnadene for hendelsesløsning er alltid svært høye. Produksjonsoperasjonene blir vanskeligere ettersom omfanget og kompleksiteten øker.Hybride applikasjoner er ekstremt vanskelig å administrere og vedlikeholde.

Alt dette resulterer i ansattes utbrenthet og varslingstretthet, understreker Thurai. "Mange bedrifter har terapi- og psykisk helsedager. De prøver alle å løse psykiske problemer i stedet for å løse rotproblemet."

AIOps – nå forsterket med brukervennlige generative AI-funksjoner – kan bidra til å løse noen av de stressende problemene på forhånd. "Selv om IT-team kan sette seg fast av det overveldende volumet av varsler og KPIer, er det faktum at når det kommer til korrelert applikasjons- og infrastrukturovervåking og hendelseshåndtering, er AIOs fortsatt ekstremt verdifulle for IT-oppdagelse og feilsøking," Clayton Donley, visepresident og daglig leder for Broadcom, observerte i et blogginnlegg. 

Også: 4 måter å hjelpe organisasjonen din med å overvinne AI-treghet< /p>

AIOps, opprinnelig designet rundt tradisjonell AI, er nå klar for et stort løft — med generativ AI, sier Donley. “Tradisjonell AI kan hjelpe med spesifikke oppgaver basert på forhåndsdefinerte regler og mønstre for å analysere data og lage spådommer. Gen AI tar ting til neste nivå fra mønstergjenkjenning til mønsterskaping. Du vil kunne stille et spørsmål i sammenheng og få et forståelig svar. Dette vil være første gang datamaskiner skal være med på å fikse seg selv."

I tillegg vil generativ AI "kuttere tiden det tar å løse billetter ved å hjelpe IT-team raskt å forstå hvor de skal fokusere oppmerksomheten deres," legger Donley til. “I stedet for å kaste bort tid på å navigere gjennom et veritabelt hav av varsler, vil genAI kunne fremskynde prosessen, analysere og oppsummere effektive handlingsmåter.”

I år vil minst 80 % av AIOps-verktøyleverandørene inkludere generative AI-funksjoner i løsningene sine, ifølge Tian Lin, forskningsanalytiker ved G2. Slike funksjoner inkluderer skreddersydde veiledninger som “kan lage individualiserte veiledninger ved å vurdere brukerprofiler og interaksjoner. Disse tekst- eller videobaserte veiledningene stemmer overens med brukerens krav, og sikrer at de forstår programvarens nyanser mer effektivt." 

Også: Disse 7 teknologiproduktene hjalp oss finne indre ro

I tillegg inneholder AIOps-miljøer også avanserte virtuelle assistenter som "kan adressere brukerforespørsler etter hvert som de oppstår," legger Lin til. "Assistenten kan gi en omfattende, kontekstspesifikk forklaring hvis en bruker møter en snublestein med en funksjon." Andre generative funksjoner på veien inkluderer umiddelbare kodeforslag, praksismiljøer, handlingsdyktig tilbakemelding, illustrativ støtte og tilpassede læringsmoduler.