人工智能和機器學習依賴于高價值數據，這意味著IT部門需要對其網絡中發生的事情有適當的可見性。

實現IT自動化仍然是許多企業的主要目標。當CIO面對不斷減少的人員和日益復雜的IT需求時，必須從服務臺和故障排除需求中重新部署資源，以應對更多戰略挑戰。但要實現這一目標，企業必須接受人工智能，以解決大規模自動化大型企業所需的海量數據和決策挑戰。

機器學習和AI是在數據中心內外提供安全和預測性分析的關鍵工具。這里的重點是預測性——通過能夠隨著時間的推移了解數據中心和網絡運營并對其進行基準測試，人工智能將能夠在問題出現之前阻止問題出現，從而簡化運營并減少網絡中的計劃外停機時間。

通過將AI與實時分析結合起來，企業可以擁有前所未有的用戶體驗。這些信息使IT工作者能夠以前所未有的方式主動出擊。它正在改變支持體驗，擺脫現有的傳統應對方式，傾向于通過數據、數據科學和人工智能的力量主動發出警報，以便他們甚至在最終用戶知道有問題要報告之前就能很好地解決大多數問題。

人工智能提供了許多好處，所有這些都提高了準確性和效率，同時減少了個人的時間投資和成本。他們包括：

AI可以提高準確性并節省員工時間：通過減少收集數據和重復檢查工作等任務所需的時間，AI可以節省員工時間并提高整體準確性，從而使企業能夠做出更快，更明智的業務決策。

AI可以幫助企業節省資金：AI是一項長期投資：實施AI在一開始可能會花費大量成本，但隨著時間的流逝，效率的提高將使總體上更有利可圖，這是非常值得初始投資的。

AI使企業能夠在問題發生之前對其進行預測：AI賦予IT員工積極主動的力量：除了減少對人為錯誤的擔憂之外，還可以實時對工作流進行自我糾正或優化，讓員工高枕無憂，從而可以專注于更重要的任務。

企業可以通過多種方式采用人工智能技術并將其應用到實時分析中。其中包括改進已建立的流程，如數據管理。其他的包括引入新的企業技術，如虛擬助手的激增。

虛擬助手

? 企業可以利用工具將分析提升到一個新的層次，比如有一個人工智能虛擬助手，可以主動告訴你應該如何花費時間，衡量你的活動，從中學習，并在未來主動解決問題

? 虛擬助手還可以幫助用戶排除故障并從網絡中提取見解，同時應用數據科學和AI來分析和關聯數據

數據管理

? AI可以使數據管理過程更強大；人工智能可以利用基于機器學習的優化，幫助企業通過智能的、基于數據的決策來預測和塑造結果

? 創建一個具有網絡、客戶端和應用程序行為特征的強大數據集，為AI流程奠定堅實的基礎

盡管人工智能能帶來諸多好處，但企業確實需要了解其中的挑戰。人工智能和機器學習依賴于高價值的數據，這意味著IT部門需要對其網絡上發生的事情有適當的可視性。也許更大的挑戰是讓員工為AI的現實做好準備。作為職業殺手，聰明的IT領導者需要提前解決這個問題，提供有關如何使用人工智能技術的計劃，并確保其團隊明白AI不是個人的替代品，而是另一種工具，將使他們的工作更簡單、更有效率。