מהפכת הבינה המלאכותית אשר נמצאת בעיצומה, הביאה עמה גישות חדשות לפתרון בעיות בתחום הרפואה, הייצור, הפיננסים ותעשיות רבות אחרות. התחום הבא שבינה מלאכותית עתידה לכבוש יהיה ה- IT וזה יקרה כאשר היא תשתלט על התפעול השוטף של מערכות ה- IT, בין אם בענן, בתוך הבית או בסביבה היברידית. בינה מלאכותית לתפעול IT (AIOps) תסייע לארגונים להפחית את עלויות ה- IT שלהם, תוך כדי אספקת חווית משתמש מצוינת מהמשתמש לענן, הן עבור העובדים והן עבור הלקוחות.

יתרונות אלה יבואו לידי ביטוי כתוצאה מה- "גישה" הפרואקטיבית שהבינה המלאכותית תביא ל- IT. מערכות ניטור שנעזרות בבינה מלאכותית יוכלו לזהות בעיות IT העלולות לשבש את הפעולות בתוך המערכת או לפגוע בחוויית המשתמש עבור המשתמשים, לפני שהן בכלל מתרחשות. AIOps אוטומטיות ו- SaaS בענן יהפכו בכך את פרדיגמת התמיכה בלקוחות. במקום שמשתמשים יפנו ל- IT כשיש להם בעיה, הבינה המלאכותית תזהה באופן יזום משתמשים עם בעיות בקישוריות או בחוויית השימוש ותפתור זאת עצמאית או תשלח בקשה עם פעולות המוצעות לתיקון עבור צוות ה- IT. במקרים מסוימים, ניתן לזהות, לדווח ואף לתקן את בעיית ה- IT באופן אוטומטי לפני שהמשתמשים מודעים לכך שיש להם בעיה.

כיום, הבינה המלאכותית כבר חדרה למספר רב של תעשיות, החל מייצור ועד למסחר אלקטרוני. עם ניתוח מתמיד של נתונים, מערכות AI יכולות לפתח פרדיגמה, או פרופיל התנהגות – שהולך והופך מדויק יותר ככל שנאספים יותר נתונים – לאופן שבו המערכת צריכה לפעול ולהפעיל התראות אם מתרחש משהו שאינו מתאים לתבנית (למשל התנהגות שאינה תקינה). מודל זה מיושם יותר ויותר על IT, כאשר מערכות בינה מלאכותית מנתחות באופן מתמיד ואוטומטי אירועים בעת התרחשותם בכדי להזין את ההבנה של 'מצב נורמלי', כך ש'מצב לא תקין' יזוהה ויזכה לטיפול בקלות רבה יותר. כאשר מתרחש אירוע הדורש התייחסות, המערכת תנפיק התראה – או אפילו תנקוט בפעולה מתקנת באופן אוטומטי ובכך תבטיח המשכיות לשירות וחווית משתמש מעולה.

חלק מהטכניקות שישמשו את מערכות הבינה המלאכותית בכדי לייעל את ה- IT כוללות:
ראות נתונים מלאה (Client to Cloud visibility): אירועים העלולים להשפיע על פעולות ה- IT יכולים להתרחש בכל אחת משכבות הרשת או התשתית – החל מהחיבורים הפיזיים למערכת ההפעלה וכלה בממשק המשתמש, ביישומים בענן ובכל מקום שביניהם. מערכות בינה מלאכותית אוספות נתונים בכל שכבות הנתונים ומחברות אותם לפרדיגמה התפעולית.
ניתוח פעילויות בזמן אמת: חמושים בנתונים אלו, מערכות בינה מלאכותית מנתחות כל הזמן את ההשלכות של כל האירועים והפעילות, ומעריכות תוצאות אפשריות בהקשר של פעולות. המערכות מנתחות באופן יזום נתונים אלה ומספקות התראות אם אירועים או פעילות מהווים איום על החווית השימוש. הנתונים יכולים להצביע על חומרת ההתראה, והאם יש צורך בפעולה מיידית – או שמא הבעיה היא כזו שניתן להמתין או להתעלם ממנה כליל, ובכך לבטל את הבעיה של אזעקות שווא שעלולות להיווצר על ידי מערכות שאינן חכמות.

אוטומציה חכמה: בעוד שאת צוות ה- IT צריך לעדכן לגבי בעיות אפשריות, את מערכות הבינה המלאכותית ניתן לתכנת לבצע באופן אוטומטי תיקונים במקרים רבים. לדוגמא, אם המערכת קובעת שעדכון תוכנה עשוי להשפיע על הפעולות – היא תשחזר אוטומטית את הגרסה הקודמת כדי להבטיח המשכיות עסקית.
למידת מכונה: מערכות בינה מלאכותית המצוידות בלמידת מכונה יסרקו את הנתונים שנאספו, וישכללו כל העת את הפרדיגמה שלה כדי להבטיח פעולות נכונות. לאורך זמן, המערכות יוכלו להמליץ באופן יזום על דרכים טובות יותר לפריסת משאבים – ובכך לייעל את הפעילות ולחסוך זמן וכסף בארגון.

ככל שנכסי מערכת ה- IT מתרחבים יותר ויותר על פני אזורים גיאוגרפיים והתשתית מורכבת משילוב של נכסים מקומיים, עננים וריבוי עננים, מתברר כי AIOps היא באמת השיטה היחידה כיום לתפעול IT – ואכן, מנתוני סקר שנערך לאחרונה על ידי חברת המחקר Vanson Bourne בקרב אלף אנשי CIO ו- CISO בתשע מדינות, עלה כי 87% מהנשאלים ב- EMEA אמרו שארגונים מונעי בינה מלאכותית הם בעלי יתרון עסקי חזק כתוצאה מהזריזות, הגמישות והתובנה בפעילות הדיגיטלית שלהם.

לא רק התפעול יכול להשתפר באמצעות AIOps: שימוש בבינה מלאכותית מסייע ליעילות תפעולית ומסייע להשיג שביעות רצון גבוהה יותר של המשתמשים. על פי אותו מחקר, המשיבים ב- EMEA הצהירו כי כמעט 56 אחוז מעובדיהם עבדו מהבית במהלך המגפה והם מצפים שכמעט 38 אחוז מכוח העבודה שלהם ימשיכו לעבוד באופן קבוע מרחוק / בבית לאחר המגיפה, חלקית או כל הזמן. בינה מלאכותית מסייעת גם לארגונים ליישר קו טוב יותר עם היעדים העסקיים ולהבטיח תוצאות. כך גם לגבי פעולות חיצוניות; כאשר המערכות פועלות בצורה חלקה ורציפה, לקוחות ושותפים מרוצים והעסקים מצליחים.

מה המשמעות של AIOps עבור צוותי ה- IT? כניסתם של יישומי בינה מלאכותית לאדמיניסטרציה ולתפעול תשתיות ה- IT תשנה את אופן עבודת הצוותים, עם משימות, תחומי אחריות וכישורים חדשים. השכלה תהיה גורם מפתח בהצלחה באימוץ בינה מלאכותית: הערכה ויישום של פתרונות בינה מלאכותית דורשים השקעה בצוות ה- IT. כדי להבטיח הצלחה, עסקים החושבים קדימה ישקיעו בחינוך למנהיגות IT כדי שיוכלו להבין טוב יותר כיצד להעריך וליישם פתרונות AI בצורה יעילה בכל הארגון.

AIOps לניהול IT נמצא עדיין בחיתוליו, אך כל הזמן יותר ויותר חברות מאמצות אותו. 2021 עשויה להיות נקודת מפנה לטכנולוגיה זו שתהיה מונעת משיקולי כדאיות באתגר המתמשך של המגיפה. היתרונות פשוט ברורים מכדי להתעלם מהם, וכמו בתחומים רבים אחרים, מסתמכים על מערכות בינה מלאכותית יותר ויותר כדי לספק תפעול אוטומטי מקצה לקצה, כמו גם לפתור בעיות מורכבות של משתמשים, הפחתת עומסי עבודה לצוותי ה- IT תוך הקפדה על ניהול IT טוב יותר, מדויק ופרואקטיבי יותר.