เอเย่นต์อัตโนมัติเป็นยาปฏิชีวนะถัดไปของ IT

ในยุค AI ที่กำลังเติบโต ฉันเห็นสองประเภทของโซลูชันที่แตกต่างกัน: วิตามินและยาปฏิชีวนะ วิตามินคือสิ่งที่ช่วยให้คุณเขียนข้อความที่ดีขึ้นหรือปรับปรุงการนำเสนอ แต่มันเพิ่มผลผลิตของคุณได้เพียงเล็กน้อยเท่านั้น ในขณะที่ยาปฏิชีวนะเป็นเรื่องของการอยู่รอดของระบบ มันสามารถช่วยให้คุณแก้ไขปัญหาได้ก่อนที่มันจะลุกลามหรือจัดการกับการหยุดทำงานทั่วโลก เช่น เมื่อ CrowdStrike มีการเปลี่ยนแปลงที่ทำให้ประมาณ 8.5 ล้านคอมพิวเตอร์ Windows หยุดทำงานในเดือนกรกฎาคม 2024

เมื่อใช้ AI ควรเลือกประเภทยาปฏิชีวนะมากกว่าวิตามิน ฉันไม่ประหลาดใจที่ Gartner คาดการณ์ว่าในปี 2026 AI จะพัฒนา “จากเครื่องมือที่ช่วยเหลือมนุษย์เป็นแพลตฟอร์มที่แทนที่ความพยายามของมนุษย์ในกระบวนการทำงานที่ซับซ้อน” ลองนึกถึงปัญหาของ CrowdStrike และพิจารณาว่าเอเย่นต์ AI จะจัดการกับมันได้ดีขนาดไหน IT Automation เป็นยาปฏิชีวนะ

IT เหมือนกับการดับเพลิง

ความจริงที่เจ็บปวดคืออุตสาหกรรม IT ตกอยู่ในสถานการณ์ที่มีข้อมูลมากแต่ขาดข้อมูลเชิงลึก มีข้อมูลเพียงพอสำหรับการรวบรวม แต่ข้อมูลนั้นให้คำตอบแก่คุณหรือไม่ “เสียงรบกวน” ของข้อมูลนี้一直เป็นปัญหาใน IT ทำให้กลายเป็นสถานการณ์การดับเพลิงที่ไม่สิ้นสุด

ส่วนอื่นๆ ของธุรกิจไม่สนใจการดำเนินงานของ IT พวกเขารู้ว่า IT ให้แผงควบคุมที่มีประโยชน์ แต่สิ่งเหล่านั้นเหมือนกับการประกันภัยที่ให้ความมั่นใจว่าธุรกิจได้รับการคุ้มครอง ในขณะเดียวกัน พนักงาน IT เป็นคนแรกที่พยายามดับเพลิงที่อาจลุกลามได้ มีผลประโยชน์ที่สูงมาก และพวกเขาไม่สามารถจัดการกับทุกอย่างได้ เป็นงานที่ยากมาก

หากเพลิงไหม้ลุกลามได้ เครื่องมือ AI สามารถดับเพลิงและป้องกันไม่ให้เกิดภัยพิบัติใหญ่ขึ้นหรือไม่ จากประสบการณ์ของฉัน คำตอบคือใช่ ธุรกิจสนใจที่จะแก้ไขปัญหา ไม่ใช่ความเร็วหรือสิ่งที่อยู่ใต้พื้นผิว IT เป็นกรณีการใช้งาน AI ที่เน้นผลลัพธ์

ให้เอเย่นต์มีอำนาจมากขึ้น

อีกนัยหนึ่ง AI ทำให้การซ่อมแซมระบบเองเป็นไปได้ใน IT โดยเปลี่ยนงานจากการจัดการเพลิงไหม้ไปสู่การป้องกันเพลิงไหม้ คุณไม่ต้องการให้คนใช้เวลาในการดับเพลิงเหมือนเมื่อ 20 ปีที่แล้ว วันนี้คุณต้องการติดตั้งอุปกรณ์ตรวจจับควันในโครงสร้างพื้นฐาน IT ของคุณ เมื่อมีควัน เอเย่นต์ AI จะตรวจจับและแก้ไขปัญหาโดยไม่ต้องเรียกหน่วยดับเพลิงทุกครั้ง

เอเย่นต์สามารถช่วยลดเสียงรบกวนและตรวจสอบปัญหาได้ ตัวอย่างเช่น “บ็อบพูดว่าแอปของเขาใช้งานช้า ไม่มีปัญหา ให้เอเย่นต์ AI ตรวจสอบและหาสาเหตุของปัญหา” เอเย่นต์อีกตัวหนึ่งจะแก้ไขปัญหา และเอเย่นต์อีกตัวหนึ่งจะสร้างแผงควบคุมสำหรับบ็อบเพื่อให้เห็นว่าเกิดอะไรขึ้นจริงๆ ไม่น่าประหลาดใจที่ Forrester เชื่อว่าระบบหลายเอเย่นต์เป็นการพัฒนาต่อไปของ AI ที่มีเอเย่นต์ คุณสามารถมีกลุ่มเอเย่นต์ที่ทำงานร่วมกันเพื่อตรวจจับ ตรวจสอบ แก้ไข และเรียนรู้ นั่นคือวงจรทั้งหมด เมื่อเวลาผ่านไป เมื่อ AI เข้ามาแทนที่ สัดส่วนของงาน IT ที่น่าเบื่อจะลดลง และมนุษย์จะกลายเป็นผู้ตรวจสอบ

กระบวนการทำงานของมนุษย์สามารถซับซ้อนได้ เช่น ลูกค้าที่จองเที่ยวบิน มีปัญหา และต้องการเงินคืน สิ่งเหล่านี้เป็นเรื่องที่ยากสำหรับเอเย่นต์ในการจัดการ แต่สิ่งเช่นการอ่านล็อก? เอเย่นต์สามารถทำสิ่งนั้นได้โดยไม่ต้องเหนื่อยเลย แท้จริงแล้วพวกมันไม่เคยเหนื่อย IT Automation เป็นการใช้งานที่เหมาะสมสำหรับเอเย่นต์

เมื่อคุณเปลี่ยนมุมมอง คุณจะให้เอเย่นต์ของคุณมีอำนาจมากขึ้นโดยการทำให้พวกมันเข้าใจเหตุการณ์ บริการ ที่ตั้ง และโครงสร้างองค์กรของคุณ สุดท้าย เอเย่นต์จะสามารถทำได้มากขึ้นเมื่อพวกมันเข้าใจความสัมพันธ์ของข้อมูลของคุณมากขึ้น ไม่ใช่แค่สิ่งที่เกิดขึ้น แต่ยังเป็นเหตุผลที่อยู่เบื้องหลัง “ทำไมบ็อบจึงแก้ไขปัญหาในทางนั้น? ดูสิ่งที่เขาทำ”

มีข้อมูลที่มีโครงสร้าง ข้อความใน Slack และการโทรใน Teams คุณสามารถรวบรวมทุกอย่างในกราฟิกบริบทและป้อนเข้าไปในเครื่องยนต์เอเย่นต์ของคุณที่เลียนแบบสิ่งที่มนุษย์ทำ: รู้สึก วางแผนการทำงาน คิดอย่างมีเหตุผล ทำงาน และปรับตัว

สองปีที่แล้ว ชาตบอทสามารถตอบคำถามได้ แต่ตั้งแต่นั้นมา เราได้เพิ่มการให้เหตุผลและการกระทำ นั่นคือที่ที่วงจรทั้งหมดมีชีวิตขึ้นมา การให้เอเย่นต์มีอำนาจเป็นวิธีการสร้าง จัดการ และแก้ไขแอปพลิเคชัน IT ในรูปแบบใหม่

วัดว่าเอเย่นต์ช่วยได้มากแค่ไหน

ในบรรดาลูกค้าทั้งหมดที่ต้องการ IT Automation การใช้งานที่ชัดเจนที่สุดคือการลดเสียงรบกวน มีเสียงรบกวนมาก และไม่มีใครอยากถูกปลุกในเวลาที่ไม่เหมาะสม โดยเฉพาะเมื่อมีเสียงรบกวนมากกว่า 90% ไม่มีเพลิงไหม้

คุณไม่ต้องการเสียแรงงานของมนุษย์กับเสียงรบกวน คุณต้องการให้เอเย่นต์จัดการกับมัน การลดเสียงรบกวนเป็นตัวชี้วัดคุณค่าที่ชัดเจน หากคุณลดเสียงรบกวนลง 90% จะมีเหตุการณ์น้อยลงเข้าไปในเครื่องมือ IT Service Management (ITSM) เช่น ServiceNow เหตุการณ์น้อยลงใน ServiceNow หมายความว่าทีม IT ของคุณมีเวลามากขึ้นในการมุ่งเน้นไปที่งานที่สำคัญ นั่นคือตัวชี้วัดที่ลูกค้าของเราวัด: เหตุการณ์น้อยลงเข้าไปใน ITSM

ตัวชี้วัดที่สำคัญที่สองคือเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบ การตรวจสอบใช้เวลา 4-8 ชั่วโมงโดยเฉลี่ย “เฮ้ บ็อบ ไปตรวจสอบปัญหานี้” ทุกครั้งที่คุณขอบ็อบไปตรวจสอบ มันจะใช้เวลาของบ็อบ คุณไม่สามารถขอบ็อบไปตรวจสอบทุกครั้งที่มีเสียงรบกวนได้ เพราะจะใช้เวลานานเกินไป บ็อบกลับมาพร้อมกับรายงานหลังจาก 8 ชั่วโมง ในทางกลับกัน หากคุณไม่มีเอเย่นต์จัดการการตรวจสอบส่วนใหญ่ คุณจะต้องปล่อยให้บางเพลิงไหม้เผาผลาญ คุณบินโดยไม่เห็นอะไร และคุณเห็นแจ้งเตือนเหล่านั้นมา แต่คุณต้องปล่อยให้มันไปจนกว่าคุณจะรู้ว่าควันคือเพลิงไหม้ ด้วยเอเย่นต์ คุณสามารถตรวจสอบการผิดปกติใดๆ ในเวลาเพียงไม่กี่นาที และคุณสามารถทำการตรวจสอบได้ไม่จำกัด

ลูกค้าบางรายติดตาม Mean Time to Repair (MTTR) ซึ่งวัดเวลาที่ใช้ในการแก้ไขปัญหา พวกเขาวัดว่ามีเหตุการณ์จำนวนเท่าใดที่ได้รับการแก้ไขโดยอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์ หากระบบสร้างปัญหา เอเย่นต์สามารถกำหนดปัญหา แก้ไข และบอกคุณว่าแก้ไขแล้ว ทุกอย่างถูกติดตามในตั๋ว ดังนั้นคุณสามารถดูบันทึกการตรวจสอบได้ มันเหมือนกับว่ามนุษย์ทำ แต่เอเย่นต์ทำทุกอย่าง MTTR ในปัจจุบันสามารถอยู่ที่ประมาณ 10% ถึง 20% แต่จำนวนนั้นจะเพิ่มขึ้น

เอเย่นต์เปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินงานของคุณ

การลดเสียงรบกวน เวลาที่ใช้ในการตรวจสอบ และ MTTR ล้วนเป็นเหตุผลที่เราเห็น IT อัตโนมัติได้รับการตอบรับจากลูกค้าหลายราย มีหลายรายที่ไม่มีทีม Level 1 อีกต่อไปเพราะพวกเขาได้ทำการอัตโนมัติฟังก์ชันนั้นอย่างสมบูรณ์ มีเพียง Level 2 และ Level 3 เท่านั้น ในเดือนเมษายน McKinsey ประมาณการว่า AI ที่มีเอเย่นต์สามารถอัตโนมัติงานโครงสร้างพื้นฐานได้ 60% ถึง 80% และให้ตัวอย่างที่ 50% ของความสามารถในการให้บริการของบริษัทหนึ่งถูกนำไปใช้ในกิจกรรมที่มีมูลค่าสูงกว่า

หลังจากที่บริษัทต่างๆ ติดตั้งเครื่องมือ AI ที่เหมาะสม ทีม IT ของพวกเขาจะเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงาน นั่นเป็นเหตุผลที่ IT Automation เป็นยาปฏิชีวนะ: เป็นตัวเร่งที่บังคับให้ธุรกิจต่างๆ ยอมรับเอเย่นต์ AI ทั่วทั้งองค์กรและปล่อยให้กำลังคนของมนุษย์ทำงานอย่างราบรื่น