大々的に取り上げられているとはいえ、IT運用向け人工知能（AIOps）アプリケーションは、IT専門家を支援するためのツールであり、彼らのスキルや専門知識に取って代わるものではないということを認識しておくことが重要です。 歴史が参考になるのであれば、技術が進歩するたびに、失われる雇用よりも多くの雇用が創出されてきました。 馬車から自動車への変遷を思い浮かべてみてください。 印刷物とインターネットについて考えてみてください。 電卓やパソコンについて考えてみてください。
AIOpsは、その本質として、人工知能（ ）、機械学習（ ）、および深層学習を活用することで、IT運用（ITOps）を効率化し、強化するように設計されています。 それが売り文句ですが、AIOpsにはどのような課題があるのでしょうか？ 知覚能力を持つ非人間的な存在には、どのような限界があるのでしょうか？
経験と直感
皮肉なことに、AIOpsが代替しようとしている業務には、経験から得られる膨大なデータが必要とされます。しかし、複雑な問題や業務に直面した場合、生データが示す情報以上の要素を考慮した直感を再現することは、ほぼ不可能です。
コミュニケーション
AIOpsは、ITプロフェッショナルが顧客やチームメンバーと接する際に発揮する、協力や共感、思いやりを必要とする効果的なコミュニケーションの重要性に取って代わることはできません。
実のところ、人間の感情や、感情知能（EQ）が要素として必要となるようなことは、AIにとっては馴染みのないものであり、たいていの場合、ひどく失敗してしまうものです。 EQに加え、ボディランゲージや口調なども、IT運用におけるコミュニケーションや、効果的な連携・実行において非常に重要な要素です。
文脈
長年にわたり、人間は、AIOpsだけでは理解できないような、より広範なビジネス環境を把握し、リスクを効果的に管理する能力を身につけていくでしょう。 ITの専門家は、ビジネス目標に基づいてタスクの優先順位を決定し、リソースを効果的に配分し、AIOpsでは完全には把握できないリスク軽減戦略について、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。
自己学習
AIは学習するように設計されているため、このリストにAIが含まれているのは奇妙に思えるかもしれません。 AIはデータ分析を支援し、提案を行うことはできますが、人間の感性が求められる真に革新的で創造的な解決策を導き出すことはできないかもしれません。
ITの専門家は、問題解決において創造性と適応力を発揮し、効率的なIT運用を確保するために、業界の動向を常に把握しています。 私たちが直面しうる最も複雑な問題解決の場面に取り組む際、これは何よりも重要です。
適応力
ITの専門家は、組織ごとの具体的なニーズに応じてアプローチを調整し、さまざまな状況において適応力を発揮し、複雑な問題に直面した際には倫理的な影響を考慮することができます。これらは、AIOpsでは完全に「処理」することさえできず、ましてや対応することはできないかもしれません。 この業界には、一般的な論理はおろか、コンピュータの論理さえも覆すような独創性や瀬戸際戦略の例が数多く見られます。
AIOpsには、処理を高速化し、組織の業務効率を向上させることができる点が数多くありますが、AIがまだ習得しきれていないことも依然として数多くあります。 これまで、人間は、無数の「専門家」にインタビューを行い、その経験を収集し、決定木を作成することで、人間のように意思決定ができるよう、エキスパートシステムの開発を試みてきました。 理論上はうまく機能するものの、意思決定や実行には多くの要素が関わっており、AIがそれらを再現することは、不可能ではないにせよ、非常に困難です。
ビデオがラジオのスターを追い出したとはいえ、主役は依然として人間です。
TaniumのROIレポートで、テクノロジー導入によるコスト削減効果をご確認ください。 今すぐご登録ください。
