运用生成式AI来提升IT运维的三个方法

生成式人工智能可以帮助IT团队在节省成本的同时提高工作效率和产出，但要成功运用这项技术，可能需要改变组织的文化、技能、流程和安全体系。

作者Debora Cambe是PagerDuty的产品营销经理,支持该公司的事件响应上市举措。她作为营销专业人员的10多年经验包括在PlayStation担任自有媒体经理,以及为沃达丰拥有的电信品牌Yorn担任社交媒体顾问。译自 3 Smart Ways to Use Gen AI for IT Operations Health 。

最近，生成式人工智能似乎成了大家关注的焦点，而这确实也有充分的理由。在当前宏观经济环境不佳的大背景下，人工智能可以帮助资源有限的组织实现扩张规模和提高效率的目标。根据麦肯锡的研究，生成式人工智能可能为全球经济增加数万亿美元的价值，影响范围广泛。

生成式人工智能也可以为更敏捷的客户服务体验赋能。随着对高质量交付和更快响应速度的需求日益增加，要跟上这种步伐的挑战是真实存在的。此外，客户也越来越熟悉这项技术，为什么不期待任何数字化业务都具备同样的敏捷性和反应能力呢？

对IT运维团队来说，生成式人工智能提供了一个绝佳的机会去增加产出和生产力，同时还可以节省成本。然而，采纳生成式人工智能也可能让人感到不知所措和手足无措。这可能需要组织在文化、技能、流程和安全等方面进行改变。不妨从一些切实可行的策略和使用案例开始着手。

循序渐进的采用生成式AI

生成式人工智能的优势在于可以整理和总结信息。它的目的是帮助处理那些否则需要耗费大量时间的任务，比如撰写状态更新报告的草稿、创建事件时间表或制定运行手册的第一版。生成式人工智能是个起点，而不是终极解决你的业务战略和障碍的灵丹妙药。

此外，与任何新方法或技术一样，从小处着手是最佳策略。缩小重点范围可以更容易地进行测试和学习。以下是四个正确开启工作的步骤：

1. 评估当前需求: 从一个小团队或项目开始，确定他们的具体需求和面临的挑战，并判断哪些可以通过生成式AI来解决。
2. 设定明确目标: 一旦定义了行动范围，就是制定成功标准的时候了。您希望从生成式AI中获得哪些好处?相应地建立一组关键绩效指标(KPI)。
3. 调研和教育: 评估哪些可用的生成式AI工具和平台符合您的团队或项目的需求、预算、可扩展性需求和安全要求。研究并记录生成式AI的最佳实践，为您的团队提供充分的培训。安全性、合规性和数据质量是关键主题。
4. 测量和报告: 实施反馈回路，根据预先建立的KPI来跟踪生成式AI的表现。在每次实验后评估改进效果。

现在需要考虑的三个使用案例

以下是组织可以如何开始使用生成式AI获得小而快速有影响力的胜利的三个例子:

• 创建工作流程和运行手册: 生成式AI可以作为自动化的合著者，帮助IT运维团队更快地管理和解决未计划的工作。生成式AI不仅可以创建详细、结构良好的运行手册，还可以从监控工具、日志或其他来源获取实时数据，以提供场景背景和可能的更新建议。因此，生成式AI是减轻从部署例行维护任务到触发诊断和修复操作来解决常见事故等许多任务的人工劳动的强大助手。在此之前，请确保掌握好提示工程的艺术。
• 增进健康的利益相关者沟通: 特别是在重大事故期间，与内外部利益相关者保持沟通对于解决问题至关重要。行业最佳实践建议至少每30分钟定期向利益相关者和管理层提供状态更新。但是团队需要专注于发现和修复问题。准备这些更新并使其语气适合目标受众需要时间。这是生成式AI再次可以节省时间和资源的地方。通过自动收集和整理相关事件数据，它可以在几秒内生成状态更新报告草稿。它甚至可以从Slack和其他流行的团队聊天应用中提取信息来丰富AI输出。
• 促进持续文档和学习: 在组织内培养无罪文化的学习对于改进流程和避免重复错误至关重要。实施事后事故分析是朝这个方向迈出的一大步。但是团队需要全面手动记录事件的时间、内容和过程非常费时。有了生成式AI，这可能只需要几次点击。通过汲取事故时间线、日志、指标和特定事件聊天记录，它可以提供事故进程的详细记录，更重要的是，它可以提供推荐的后续步骤。

始终保持人类参与

虽然AI可以帮助生成内容，但人类监督对于确保每一步的准确性和相关性至关重要。始终让团队相关的主题专家审阅和编辑内容(如果需要)。同样，生成式AI可以帮助完成一些繁重工作，但它不能取代人类专业知识。