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2024-04-19 20:44:00
ヴァレンティン・ルサノフ/ゲッティイメージズ
最近のマーサー 調査 300 社のうち 94% が、過去 3 年間に従業員の健康状態を改善するためにメンタルヘルスケアの適用範囲を強化したり、サポートを強化したり、新しいプログラムやシステムを導入したと報告しています。 従業員がそのようなカウンセリングを必要とする理由はたくさんありますが、IT 運用の慌ただしくてストレスの多い労働環境は、そこで働く人々にとって間違いなく問題の解決にはなりません。
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IT 運用のストレスを軽減し、燃え尽き症候群を軽減し、仕事の満足度を高める方法があったとしたらどうでしょうか? 人工知能は、問題のトラブルシューティングや修正に費やす時間や日数など、仕事のストレスの多い側面の負荷を軽減し、自動化するアプローチを提供します。 現在インフラストラクチャの一部となっている複数のプラットフォームから生じたものです。
AIOps (IT 運用のための人工知能) は、情報テクノロジの退屈な側面 (バグの修正、セキュリティ問題の監視、根本原因の発見、上記の問題の修復) をインテリジェントに自動化して取り除くことを目的としています。 「AIOps は AI を改善することではなく、IT 運用で AI を使用することです。」 アンディ・トゥライ、Constellation Research のシニアアナリスト。
現在、AIOps は生成 AI によって強化されており、かつては理解して修正するのに数時間から数日かかっていた問題に対して、クエリを実行して迅速な回答を得ることが可能になる可能性があります。 その過程で、IT プロフェッショナルの燃え尽き症候群やストレスの軽減にも役立つ可能性があります。
IT チームにとって最も魂を奪われる活動、つまりアラート疲労について考えてみましょう。 IT インフラストラクチャの規模と複雑さは拡大し続けており、それに伴いアラートも増加しています。 また、クラウドによって複雑さが取り除かれているとは思わないでください。システムやアプリケーションがさまざまなプラットフォーム上で変形したプロトコルで実行されるため、実際には複雑さがさらに増しています。
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すべての IT プロフェッショナルはこのような認知過負荷に直面し、最終的には「警戒疲れによって燃え尽きてしまう」とスーライ氏は言います。 「管理者が 1 つのインシデントに対して、数千とは言わないまでも数百のアラートを受け取ることは珍しいことではありません」と彼は言います。 「そして、洞察力がないため、彼らは自分が何を追いかけているのかわかりません。これらのツールは、より多くの洞察を提供する代わりに、処理できる量を超えるアラートを提供します。」
テクノロジー アラートの主な問題は、ほとんどのアラートが誤検知であることです。 「アラートがあると、> とは異なり、すべてのニュースが速報ではなくなります」とトゥライ氏は言います。 この雪崩のようなアラートにより、「対応チームはアラート疲れを感じると、迅速かつ反応が鈍くなり、認知能力が低下します。」
認知過負荷の原因は、317 人の IT プロフェッショナルを対象とした Constellation の調査で特定されました。
- ほとんどの企業は、重大なインシデントをリアルタイムで処理するように設定されていません。
- 大小を問わず、インシデントは予想よりも頻繁に発生します。
- インシデント解決のコストは常に非常に高くなります。
- 規模と複雑さが増すにつれて、本番運用はますます困難になっています。
- ハイブリッド アプリケーションの管理と保守は非常に困難です。
これらすべてが従業員の燃え尽き症候群と注意力の疲労につながると、Thurai 氏は強調します。 「多くの企業がセラピーやメンタルヘルスの日を設けています。どの企業も根本的な問題を解決するのではなく、メンタルヘルスの問題を解決しようとしているのです。」
ユーザーフレンドリーな生成 AI 機能によって強化された AIOps は、ストレスの多い問題の一部に事前に対処するのに役立つ可能性があります。 「IT チームは、圧倒的な量のアラートと KPI に行き詰まってしまうことがありますが、相関するアプリケーションとインフラストラクチャの監視とインシデント管理に関しては、AIOps が IT の検出とトラブルシューティングに依然として非常に価値があるという事実には変わりありません。」と Clayton Donley 副社長は述べています。ブロードコムのゼネラルマネージャーであるとブログで述べています 役職。
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もともと従来の AI を中心に設計された AIOps は、現在、生成 AI によって大幅に強化される準備が整っている、と Donley 氏は言います。 「従来の AI は、事前に定義されたルールとパターンに基づいて、データを分析して予測を行う特定のタスクを支援できます。Gen AI は、パターン認識からパターン作成まで物事を次のレベルに引き上げます。コンテキストに沿って質問し、理解できる内容を得ることができるようになります。答えてください。コンピューターが自らの修復に関与するのはこれが初めてです。」
さらに、生成 AI は「IT チームがどこに注意を向けるべきかをすぐに理解できるようにすることで、チケットの解決にかかる時間を短縮します」と Donley 氏は付け加えます。 「まさにアラートの海を航行するのに時間を無駄にする代わりに、genAI はプロセスをスピードアップし、効果的な行動方針を分析して要約できるようになります。」
によると、今年、AIOps ツールプロバイダーの少なくとも 80% がソリューション内に生成 AI 機能を組み込む予定です。 ティアン・リン、G2のリサーチアナリスト。 このような機能には、「ユーザーのプロフィールやインタラクションを評価することで個別のチュートリアルを作成できる、カスタマイズされたチュートリアルが含まれます。これらのテキストまたはビデオベースのガイドは、ユーザーの要件に合わせて、ソフトウェアのニュアンスをより効果的に理解できるようにします。」
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さらに、AIOps 環境には高度な仮想アシスタントも組み込まれており、「ユーザーのクエリが発生したときに対処できる」と Lin 氏は付け加えます。 「ユーザーが機能に関するつまずきに遭遇した場合、アシスタントは包括的で状況に応じた説明を提供できます。」 開発中のその他の生成機能には、即時コードの提案、練習環境、実用的なフィードバック、図解によるサポート、カスタマイズされた学習モジュールなどがあります。
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