Nonostante tutto il clamore suscitato, è importante riconoscere che le applicazioni di intelligenza artificiale per le operazioni IT (AIOps) sono strumenti pensati per aiutare i professionisti IT, ma non sostituiscono le loro competenze e la loro esperienza. Se la storia è indicativa, ogni volta che si registra un progresso tecnologico, i posti di lavoro creati sono più numerosi di quelli che vengono sostituiti. Si pensi al passaggio dalla carrozza trainata da cavalli all’automobile. Si pensi alla carta stampata e a Internet. Si pensi alla calcolatrice e al personal computer.
Fondamentalmente, l’AIOps è concepito per ottimizzare e potenziare le operazioni IT (ITOps) avvalendosi dell’intelligenza artificiale, dell’ , del machine learning e del deep learning. Questo è il biglietto da visita, ma quali sono le difficoltà che l’AIOps deve affrontare? Quali sono i limiti degli esseri non umani dotati di sensibilità?
Esperienza e intuizione
Per quanto possa sembrare ironico, le attività che l’AIOps cerca di sostituire richiedono enormi quantità di dati derivanti dall’esperienza; tuttavia, quando ci si trova di fronte a problemi o compiti complessi, è quasi impossibile replicare quell’intuizione che tiene conto di elementi che vanno oltre quanto emerge dai dati grezzi.
Comunicazione
L'AIOps non può sostituire l'importanza di una comunicazione efficace, che richiede collaborazione, empatia o compassione, qualità che i professionisti IT mettono in campo quando interagiscono con i clienti e i membri del proprio team.
In effetti, qualsiasi cosa che richieda un coinvolgimento emotivo da parte dell’uomo, o che preveda l’intelligenza emotiva (EQ) come parte dell’equazione, risulterà estranea a un’intelligenza artificiale e, in genere, si rivelerà un terribile fallimento. L’intelligenza emotiva, insieme al linguaggio del corpo, al tono di voce e ad altri aspetti, costituisce una parte fondamentale della comunicazione, nonché della collaborazione e dell’esecuzione efficaci nell’ambito delle operazioni IT.
Contesto
Nel corso degli anni, gli esseri umani svilupperanno la capacità di comprendere il contesto aziendale più ampio e di gestire efficacemente i rischi in modi che l’AIOps da sola potrebbe non essere in grado di comprendere. I professionisti IT possono stabilire le priorità delle attività in base agli obiettivi aziendali, allocare le risorse in modo efficace e prendere decisioni informate in merito alle strategie di mitigazione dei rischi che l’AIOps potrebbe non comprendere appieno.
Autoapprendimento
L'intelligenza artificiale è progettata per apprendere, pertanto potrebbe sembrare strano trovarla in questo elenco. Sebbene l’intelligenza artificiale possa fornire supporto nell’analisi dei dati e offrire suggerimenti, potrebbe non essere in grado di elaborare soluzioni veramente innovative o creative che richiedono un tocco umano.
I professionisti del settore IT dimostrano creatività e capacità di adattamento nella risoluzione dei problemi e si mantengono aggiornati sulle tendenze del settore per garantire l'efficienza delle operazioni IT. Ciò è di fondamentale importanza quando ci si trova ad affrontare alcuni degli scenari più complessi in cui ci si può imbattere nella risoluzione dei problemi.
Capacità di adattamento
I professionisti IT sono in grado di adattare il proprio approccio in base alle specifiche esigenze organizzative, di dimostrare capacità di adattamento in diverse situazioni e di valutare le implicazioni etiche quando si trovano ad affrontare questioni complesse, che l’AIOps potrebbe non essere in grado di “elaborare” appieno, figuriamoci di gestire. Il mondo degli affari è costellato di esempi di inventiva e di strategie rischiose che sfidano la logica comune, per non parlare di quella informatica.
Sebbene vi siano molte attività che l’AIOps è in grado di svolgere più rapidamente, consentendo alle organizzazioni di operare in modo più efficiente, vi sono ancora numerosi aspetti che l’intelligenza artificiale non è in grado di padroneggiare. In passato, gli esseri umani hanno cercato di realizzare sistemi esperti intervistando una miriade di “esperti”, raccogliendo le loro esperienze e creando alberi decisionali, in modo che le decisioni potessero essere prese come farebbe un essere umano. Sebbene funzionino bene in teoria, vi sono molti aspetti del processo decisionale e dell’esecuzione che risultano difficili, se non impossibili, da replicare per l’intelligenza artificiale.
Il video ha soppiantato la radio, ma gli esseri umani sono ancora i protagonisti.
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