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

知識差距和培訓(xùn)需求

系統(tǒng)管理員的觀點在過去一年中保持穩(wěn)定，確定了未來兩年AI自動化的前三個領(lǐng)域：(i) 日志分析，(ii) 服務(wù)器CPU和內(nèi)存監(jiān)控，(iii) 補丁管理。與去年一樣，涉及人類判斷的領(lǐng)域，如用戶權(quán)限管理，被認為不太可能由AI自動化。

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

這種知識差距表明，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)。

“這項調(diào)查標志著我們連續(xù)第二年深入研究生成型AI對系統(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)管理員在實施AI時有一些試驗和錯誤，但總體而言，企業(yè)對AI的采用態(tài)度謹慎。實施項目主要集中在少數(shù)IT領(lǐng)域，即使在這些已實施的領(lǐng)域，結(jié)果也是混合的，這強調(diào)了AI技術(shù)仍需時間成熟和發(fā)展，才能使AI驅(qū)動的解決方案變得更加廣泛和實用?！?/p>

當前AI實施的混合結(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。超過一半的企業(yè)在故障排除中遇到錯誤，25%的受訪者報告在日志分析中實施AI失敗。

四分之一的企業(yè)報告了在日志分析中實施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算法負擔過重。

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)致不正確的補救步驟和毀滅性的運營后果，如長時間停機和生產(chǎn)力下降。

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

報告的發(fā)現(xiàn)表明，大多數(shù)企業(yè)不要求實施AI，強調(diào)了廣泛采用的謹慎態(tài)度。企業(yè)必須投資于素養(yǎng)和培訓(xùn)項目，以克服這些挑戰(zhàn)，保持AI與人類專業(yè)知識之間的平衡，在低風(fēng)險領(lǐng)域引入AI，并持續(xù)跟蹤其表現(xiàn)。