自動エージェントはITの次の痛み止めである

AIのゴールドラッシュにおいて、私は2つの明確なカテゴリのソリューションを見ています。ビタミンと痛み止めです。ビタミンは、コピーを書くのに役立つもの、またはスライドデッキを磨くものであり、生産性をある程度高めるものです。一方、痛み止めは、システム的な生存に関わるものです。問題を手に入れる前に修復したり、グローバルな停止のような事態に対処したりすることができます。たとえば、CrowdStrikeの変更が約850万台のWindows PCをクラッシュさせたときのようにです。 クラッシュした約850万台のWindows PCの場合です。

AIを取り入れる際には、痛み止めのカテゴリーよりもビタミンのカテゴリーよりも優れています。Gartnerが 予測したように、2026年までにAIは「人間を支援するツールから、複雑なワークフローに対する手作業を置き換えるプラットフォーム」に進化するでしょう。クラウドストライクの問題がどれほど痛みだったか、そしてAIエージェントがそれをどれほどうまく扱えたかを想像してみてください。IT自動化は痛み止めです。

ITは消防のようなものです

痛ましい真実は、IT業界がデータに溢れているが、洞察に飢えているということです。データを収集するには十分なデータがありますが、そのデータはあなたに答えを与えてくれますか。この「データノイズ」は、常にITの問題でしたが、ITを常に消防のような状態にしました。

ビジネス全体はIT運用について気にしていません。ITは役立つダッシュボードを提供しますが、それらは保険のようなものです。ビジネスが保護されていることを安心させるものです。一方、IT従業員は最初の対応者であり、急速に広がる火災を消すために努力しています。多大なリスクがあり、数百万ドルの損失があり、常にすべてに対処できるわけではありません。非常に難しい仕事です。

火事が手に入らない場合、AIツールがそれを消し、より大きな惨事につながらないようにすることができますか。私の経験では、答えは明確です。ビジネスはITが問題を解決することについて気にしているのです。速度、フィード、下にあるものについてではありません。ITは、価値ベースの、成果ベースのAIのユースケースです。

エージェントに更多の機会を与える

別の言葉で言えば、AIはITで自己回復を可能にします。仕事を消防から火災予防へとシフトします。人間が時間を消費することを望まないでください。20年前のように、人間が時間を消費することを望まないでください。今日、インフラストラクチャーに煙感知器を望みます。煙が出ている場合、AIエージェントがそれを検知し、修復します。毎回消防署に連絡し、消防士を配置する必要はありません。

エージェントは、ノイズを減らし、問題を調査するのに役立ちます。たとえば、「ボブのアプリが遅い」という苦情があります。問題ありません。AIエージェントに調査させ、根本原因を報告させます。2番目のエージェントが問題を修復し、3番目のエージェントがボブのチームが何が起こっているかを示すダッシュボードを作成します。Forresterが 信じているように、多エージェントシステムは、次のアジエントAIの進歩です。検出、調査、解決、学習の全ループを実行するために協力するエージェントの群れを持つことができます。これが全ループです。AIが優勢になると、退屈なIT作業の割合が減り、人間はレビュアーになります。

人間のワークフローは複雑になることがあります。たとえば、顧客がフライトを予約し、問題が発生し、払い戻しを希望する場合です。これらはエージェントが扱うのが難しいものです。ログを読むようなタスクは、エージェントが寝ている間に実行できます。実際、エージェントは寝ません。IT自動化はエージェントにとって適切なユースケースです。

一度マインドセットを変えると、エージェントに更多の機会を与えるために、すべてのインシデント、サービス、ロケーション、組織構造を理解させる必要があります。最終的には、エージェントがあなたの会社のデータ関係を理解するほど、多くのことができます。何が重要なのか、それが重要なのか、それが重要なのかです。「ボブはどうやってルーターのフラッピング問題を解決したのか。どうやって解決したのか。」

構造化された知識、Slackのメッセージ、Teamsのコールがあります。これらをすべてコンテキストグラフにまとめ、人間が行うように模倣するエージェントエンジンにフィードできます。感覚、作業計画、推論、行動、適応です。

2年前、チャットボットはただ答えを出していました。良かったり悪かったりでした。以来、推論と行動を追加しました。那が全ループを実現するところです。エージェントに更多の機会を与えることは、ITアプリケーションを構築、管理、修復する新しい方法です。

エージェントがどのように助けているかを測定する

IT自動化を希望するすべての顧客にとって、最も明確なユースケースはノイズ削減です。多くのノイズがあり、誰もが不適切な時間に起こされることを望みません。ほとんどの場合、火事ではなく煙です。

人間の労力を煙警報に浪費したくありません。エージェントがそれを処理することを望みます。ノイズ削減は明確な価値のKPIです。ノイズを90%削減すると、ITサービスマネジメント（ITSM）ツール、たとえばServiceNowに、インシデントが入ることが少なくなります。ServiceNowにチケットが少ないと、ITチームは重要な作業に集中できます。那が私たちの顧客が測定する最も重要なメトリックです。ITSMにインシデントが入ることが少なくなります。

2番目の重要なメトリックは、調査にかかる時間です。調査には4〜8時間かかるとされていました。「ボブ、調査してきて。」ボブに調査を依頼するたびに、時間がかかります。煙のすべてについてボブに調査を依頼することはできません。ボブは8時間後に報告書を提出します。その結果、エージェントがほとんどの調査を処理しない場合、火事になるまで放置する必要があります。コストは、火事が大規模なものになることです。盲目的に飛行しています。邪魔なアラートが表示され、煙が火事になるまで放置する必要があります。エージェントを使用すると、すべての異常を数分で調査できます。無限の調査を実行できます。

3番目に、一部の顧客は、問題を解決するまでの平均時間（MTTR）を追跡します。これは、問題を解決するまでにかかる時間を測定します。完全に自動的に解決されたインシデントの数を追跡します。システムが問題を生成した場合、それはシステムの故障であり、エージェントが問題を特定し、修復し、修復したことを通知できます。すべてがチケットに記録され、監査ログを確認できます。人間が実行したように、エージェントがすべてを実行します。MTTRは現在、10〜20%ですが、その数値は増加するだけです。

エージェントはあなたの会社の運営を変える

ノイズ削減、調査時間、MTTRはすべて、自動ITが私たちの顧客と共鳴する理由です。多くの顧客は、レベル1チームを持っていないため、完全に自動化しています。レベル2とレベル3のみです。4月、McKinseyは 推定したように、エージェントAIは最終的に60〜80%のルーティンワークを自動化でき、50%のサービスエージェントの容量がより高価値の活動に再配置された例を示しました。

会社が適切なAIツールを導入すると、ITチームは仕事のやり方を変えます。那がIT自動化が痛み止めである理由です。組織全体でAIエージェントを取り入れるための強制的な触媒であり、人間の労働力を維持してビジネスをスムーズに運営することを可能にします。