AI成熟度不足导致16%的企业业务中断:教育与培训成关键

人工智能
根据Action1的报告,尽管系统管理员认识到AI的潜力,但在教育上的显著差距、企业的谨慎采用以及AI成熟度不足阻碍了广泛的实施,导致16%的企业出现了混合结果和中断。

根据Action1的报告,尽管系统管理员认识到AI的潜力,但在教育上的显著差距、企业的谨慎采用以及AI成熟度不足阻碍了广泛的实施,导致16%的企业出现了混合结果和中断。

知识差距和培训需求

系统管理员的观点在过去一年中保持稳定,确定了未来两年AI自动化的前三个领域:(i) 日志分析,(ii) 服务器CPU和内存监控,(iii) 补丁管理。与去年一样,涉及人类判断的领域,如用户权限管理,被认为不太可能由AI自动化。

与去年的73%相比,今年60%的系统管理员承认在实际应用AI方面存在理解不足,这表明AI知识水平存在持续差距,此外,72%的受访者表示需要培训,45%的人担心由于当前的AI知识水平会在就业市场中被淘汰。

这种知识差距表明,尽管AI有兴趣和潜力,但有效的采用需要大量投资于教育和培训。

“这项调查标志着我们连续第二年深入研究生成型AI对系统管理员角色的影响,”Action1总裁Mike Walters表示,“我们的发现表明,尽管系统管理员在实施AI时有一些试验和错误,但总体而言,企业对AI的采用态度谨慎。实施项目主要集中在少数IT领域,即使在这些已实施的领域,结果也是混合的,这强调了AI技术仍需时间成熟和发展,才能使AI驱动的解决方案变得更加广泛和实用。”

当前AI实施的混合结果

虽然AI最常用于日志分析(26%)和故障排除(25%),但这些领域的失败率最高。超过一半的企业在故障排除中遇到错误,25%的受访者报告在日志分析中实施AI失败。

四分之一的企业报告了在日志分析中实施AI的失败,这是由于日志的复杂性质,日志生成了大量结构各异的数据,这使得AI模型难以在大量噪音中解释有意义的数据,导致AI算法负担过重。

Action1的研究人员发现,AI导致16%的企业出现重大中断,这些中断可能导致不正确的补救步骤和毁灭性的运营后果,如长时间停机和生产力下降。

80%的企业不要求系统管理员在工作中实施AI,略低于去年的82%。尽管对AI有兴趣,但在认识其潜力和强制应用之间仍存在显著差距。

报告的发现表明,大多数企业不要求实施AI,强调了广泛采用的谨慎态度。企业必须投资于素养和培训项目,以克服这些挑战,保持AI与人类专业知识之间的平衡,在低风险领域引入AI,并持续跟踪其表现。

责任编辑:庞桂玉 来源: 企业网D1Net
相关推荐

2021-03-22 16:29:02

IT数据分析工具

2021-03-22 15:24:02

人工智能AI深度学习

2022-01-11 10:52:51

数据成熟度数据数据分析

2021-08-26 10:19:40

人工智能AI深度学习

2021-08-06 09:28:06

网络成熟度网络安全网络攻击

2022-05-26 00:15:02

数据成熟度模型

2024-01-10 08:25:52

性能工程性能建模成熟度模型

2022-03-25 08:28:05

敏捷团队敏捷

2023-05-16 16:22:32

数字化转型企业管理数字化咨询

2014-08-01 10:29:17

大数据业务模型

2024-09-03 15:05:03

2022-12-30 17:22:29

人工智能开发

2021-08-25 10:58:21

云计算云战略云迁移

2018-12-10 14:47:03

Gartner分析BI

2015-03-13 15:36:54

Hadoop预期成熟度

2015-07-28 09:55:47

Hadoop

2015-09-01 14:38:07

hadoop

2011-02-22 10:46:34

ITIL服务管理

2022-08-03 10:25:34

安全成熟度

2017-10-25 13:20:43

软件安全模型
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号