10 modi in cui l’intelligenza artificiale può rendere l’IT più produttiva

Quando si tratta di massimizzare la produttività dei loro team, i leader IT possono ricorrere a una serie di elementi motivazionali: pause regolari, snack e bevande gratuite, aggiornamenti dello spazio di lavoro, mini-concorsi e così via. Ma ora c’è un altro strumento all’avanguardia che può stimolare in modo significativo sia la produttività del team che l’innovazione: l’intelligenza artificiale.

Qualsiasi compito o qualsiasi attività ripetitiva e standardizzabile si presta a essere automatizzata con l’AI, afferma Jeff Orr, direttore della ricerca per la tecnologia digitale all’ISG di Ventana Research. “I membri del team IT tendono a vivere esperienze migliori quando lavorano su attività significative”, osserva. “Un migliore coinvolgimento dei dipendenti porta alla loro fidelizzazione”.

Ma in che modo, l’AI può aiutare i membri di un team IT a diventare più creativi e produttivi? Per scoprirlo può essere utile dare un’occhiata alle seguenti 10 idee.

1. Fornire più contesto agli avvisi

Ricevere un messaggio di testo di errore che non dice altro che “qualcosa è andato storto”, in genere, richiede ai membri del personale IT di rivedere i log e identificare il problema. Questo è altamente improduttivo, dice Orr. Il software che incorpora la tecnologia di osservabilità, abilitata dall’AI generativa, consente di risalire visivamente alla fonte di un messaggio di errore, insieme ai passi consigliati per risolvere la causa.

“Questo approccio a una migliore informazione può giovare ai KPI dei team IT nella maggior parte delle aree, dagli errori dei negozi di e-commerce ai rischi di sicurezza, fino alle interruzioni di connettività”, evidenzia.

2. Creare opzioni self-service

L’automazione dei processi esistenti che si può raggiungere con l’AI offre ai dipartimenti aziendali un nuovo potente strumento di self-service. L’onboarding di un nuovo assunto, per esempio, segue un percorso noto che comprendere la sua posizione, il suo ruolo, i suoi orari e così via, spiega Orr.

“I passaggi per creare le credenziali del dipendente e i permessi di accesso, per configurare le impostazioni di sicurezza e preparare l’individuo per un primo giorno di lavoro produttivo non richiedono davvero l’intervento umano”, aggiunge.

3. Scalare in modo più efficiente

L’intelligenza artificiale può automatizzare una serie di compiti di routine, garantendo operazioni coerenti nell’intera infrastruttura IT, sottolinea Alok Shankar, AI engineering manager di Oracle Health. “Questa scalabilità consente di espandere l’attività senza bisogno di un team IT proporzionalmente più grande”.

Shankar osserva che l’AI può anche fornire ai gruppi di lavoro che si occupano di tecnologia gli approfondimenti basati sui dati necessari per ottimizzare l’allocazione delle risorse, dare priorità agli aggiornamenti e pianificare il futuro. La facilità di accesso al miglioramento costante è un altro vantaggio della crescita dell’intelligenza artificiale. “Molti sistemi di AI utilizzano l’apprendimento automatico, imparando e adattandosi costantemente per diventare ancora più efficaci nel tempo”, afferma.

4. Identificare i problemi potenziali

Analizzando grandi quantità di dati, l’AI può identificare potenziali problemi tecnici e di sicurezza molto prima che possano degenerare in interruzioni del sistema.

“Questo approccio proattivo riduce al minimo i tempi di inattività e fa sì che i sistemi funzionino senza problemi”, dichiara Shankar. “Con la sua elaborazione fulminea, l’intelligenza artificiale può individuare e risolvere i problemi rapidamente, riducendo il loro impatto sull’attività”.

5. Migliorare i sistemi di ticketing

L’aggiunta dell’intelligenza artificiale ai processi di gestione dei servizi, in particolare ai sistemi di ticketing automatizzati, può migliorare notevolmente la produttività del personale, rileva Justin Roberts, scienziato dell’apprendimento automatico per la società di servizi di ingegneria Halff.

Roberts osserva che l’AI può categorizzare, dare priorità e instradare automaticamente i ticket. “Può analizzare i problemi in arrivo e utilizzare i dati storici per suggerire o addirittura implementare soluzioni senza l’intervento umano”, spiega. “Per i problemi complessi che richiedono l’attenzione dell’uomo, l’intelligenza artificiale può preparare un rapporto dettagliato sul contesto, riducendo notevolmente i tempi di risoluzione”.

6. Accelerare i processi aziendali

Infondendo l’AI nei processi aziendali, le imprese possono raggiungere livelli di produttività, efficienza, coerenza e scalabilità inimmaginabili anche soltanto un decennio fa, dichiara Jim Liddle, CIO del fornitore di cloud storage ibrido Nasuni. Osserva che le attività ripetitive banali, come l’inserimento e la raccolta dei dati, possono essere facilmente gestite 24 ore su 24, 7 giorni su 7, da algoritmi intelligenti di intelligenza artificiale.

“Ora è possibile prendere in tempo reale decisioni aziendali anche complesse, come il rilevamento delle frodi e l’ottimizzazione dei prezzi, sulla base di enormi quantità di dati”, tiene a precisare Liddle. “I flussi di lavoro che duravano giorni o settimane possono, oggi, essere completati in ore o minuti”.

Nel suo nucleo, l’AI consente l’automazione, comprendendo i compiti, i flussi di lavoro e le decisioni che in precedenza richiedevano l’impegno umano. “Le aziende hanno cercato a lungo di aumentare l’efficienza e la scalabilità attraverso l’automation, prima con semplici sistemi programmatici basati su regole e poi con software algoritmici più avanzati”, aggiunge il manager. “Oggi, le innovazioni nell’apprendimento automatico e nell’AI stanno alimentando la prossima generazione di automazione intelligente”.

7. Ridurre i compiti ripetitivi

L’intelligenza artificiale può migliorare in modo significativo la produttività dei team IT, ottenendo il controllo sulle attività di routine e ottimizzando i processi, afferma Henrique Ribeiro Delgado da Silva, responsabile delle attività relative ai dati di Loka, azienda che si occupa di data science e sviluppo software.

“Riducendo il boilerplating, i team possono risparmiare tempo sulle attività ripetitive, mentre la documentazione automatizzata e migliorata tiene il passo con le modifiche del codice e gli sviluppi del progetto”. Il manager osserva che l’AI può anche creare automaticamente richieste pull e integrarsi con il software di gestione dei progetti. Inoltre, può generare suggerimenti per risolvere i bug, proporre nuove funzionalità e migliorare le revisioni del codice.

I team che desiderano automatizzare le attività di routine dovrebbero esercitarsi utilizzando strumenti come ChatGPT per codificare esempi semplici e GitHub Copilot per l’assistenza alla codifica. “Questo approccio è efficace perché è veloce, richiede uno sforzo ridotto per ottenere risultati soddisfacenti ed è sufficientemente scalabile per gestire progetti di dimensioni e complessità diverse”, aggiunge da Silva.

8. Migliorare l’osservabilità dell’ITOps

Poiché le aziende cercano di azzerare i tempi di inattività e di ridurre i costi di gestione dell’IT, i team operativi sono costretti a migliorare e ad adattarsi rapidamente per soddisfare le richieste in evoluzione. Per aiutare a raggiungere gli obiettivi di performance, le AI operation si stanno muovendo verso l’osservabilità unificata, spostandosi dal tradizionale monitoraggio reattivo alla gestione proattiva, indica Efrain Ruh, field CTO del software provider Digitate, specializzato in AI e automazione.

Ruh ritiene che l’intelligenza artificiale sia destinata a portare l’osservabilità delle ITOps a un livello superiore, fornendo la capacità di analizzare vasti insiemi di dati, discernere modelli, rilevare anomalie, correlare, prevedere e persino predire i problemi. Tutti questi vantaggi promettono di dare ai team IT più tempo per concentrarsi su problemi più complessi.

L’AI può anche identificare le dipendenze nascoste, catturare il comportamento normale ed eseguire analisi di impatto. “In caso di guasto o anomalia del sistema, l’intelligenza artificiale aiuta i team IT ad automatizzare la risposta, con un impatto notevole sulla disponibilità e sulle prestazioni del sistema”, osserva Ruh.

Quando si pianifica un’iniziativa di osservabilità ITOps basata sull’AI, Ruh raccomanda uno sforzo collaborativo che includa i team responsabili della gestione IT, della piattaforma, del tooling e della sicurezza. “È importante iniziare con la giusta serie di aspettative e in fasi diverse con i vari gruppi di lavoro”.

9. Automatizzare il monitoraggio e la manutenzione

Automatizzando le attività di monitoraggio e di manutenzione di routine, l’AI può aumentare in modo significativo la produttività dei team IT, spiega Aravindh Manickavasagam, senior technical software product manager di Instacart. “L’utilizzo della manutenzione predittiva guidata dall’intelligenza artificiale può aiutare i team a prevedere i potenziali guasti del sistema e a mitigarli prima che causino un fermo macchina significativo”, aggiunge. “L’AI può automatizzare la generazione di rapporti, gli aggiornamenti del sistema e persino gestire le domande di assistenza clienti di primo livello attraverso i chatbot”.

Manickavasagam sostiene che l’intelligenza artificiale possa ridurre i costi operativi di un team IT, consentendo ai membri di concentrarsi su compiti strategici e complessi che richiedono l’intervento umano. “L’automazione delle attività di routine con l’intelligenza artificiale non solo aumenta l’efficienza, ma riduce anche la probabilità di errore, aumentando il tempo di attività del sistema e migliorando la qualità complessiva del servizio”, dichiara.

Come per qualsiasi iniziativa di AI, i team di pianificazione dovrebbero includere i responsabili IT, gli architetti di sistema, i data scientist (per assistere la formazione e l’integrazione dei modelli di intelligenza artificiale) e gli utenti finali (per il feedback). “Il coinvolgimento della leadership esecutiva”, osserva Manickavasagam, “può garantire che il progetto si allinei con gli obiettivi aziendali più ampi e riceva il sostegno e le risorse necessarie”.

10. Accelerare la codifica

Gli strumenti di AI copilot offrono completamenti intelligenti che possono accelerare drasticamente le attività di codifica, precisa Pavel Torbin COO e co-fondatore del provider di soluzioni di gestione dati e apprendimento automatico Arc53. “A differenza dei sistemi precedenti che suggerivano singole parole, i copilot AI di oggi possono suggerire intere funzioni, riducendo notevolmente i tempi di codifica e i tassi di errore”.

Guardando al futuro, Torbin prevede progressi significativi negli strumenti di AI, che riguardano sia la gestione delle dipendenze che la traduzione del codice. “Con l’evoluzione delle infrastrutture IT, l’intelligenza artificiale può automatizzare e salvaguardare il processo di aggiornamento, riducendo i rischi associati agli attacchi di confusione delle dipendenze”. Ritiene, inoltre, che l’AI sia pronta a svolgere un ruolo importante nella traduzione di software legacy in framework moderni, facilitando transizioni più fluide e mantenendo la continuità aziendale.

Torbin consiglia ai leader IT di monitorare attentamente l’accuratezza dell’AI e di fare attenzione alle “hallucination”, quando un modello inizia improvvisamente a fornire risposte sicure ma errate o irrilevanti. “Inoltre, affidarsi all’intelligenza artificiale per tutte le richieste senza una verifica periodica da parte di esperti umani può portare alla disinformazione come norma nelle operazioni IT”, avverte.