image_printپرینت خبر

گذشته از استفاده از هوش مصنوعی در آزمایش و توسعه نرم افزار ، این فناوری همچنین می تواند همراه با فناوری اطلاعات به روش های زیر استفاده شود:

 

هوش مصنوعی در مدیریت خدمات

از فناوری هوش مصنوعی و هوش ماشین نیز در بحث مدیریت خدمات بسیار استفاده می شود. هنگام استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت خدمات ، شرکت ها می توانند از منابع خود به طور موثرتری استفاده کنند و تحویل سریعتر را با قیمت ارزان تری ارائه دهند. به لطف قابلیت های یادگیری ماشین ، AI به شرکت های فناوری اطلاعات نوعی میز خدمات با قابلیت حل خودکار ارائه می دهد که به آنها امکان می دهد تمام داده های ورودی خود را تجزیه و تحلیل کرده و پیشنهادهای مناسب و راه حل های ممکن را در اختیار کاربران قرار دهند. با استفاده از هوش مصنوعی ، آنها قادر خواهند بود رفتار کاربر را ردیابی کنند، پیشنهادهایی را ارائه دهند و گزینه های خودیاری برای موثرتر کردن روند مدیریت خدمات را ارائه دهند. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی از طریق سلف سرویس تجربه بهتری را در اختیار کاربران قرار می دهد.

علاوه بر این، می توان از هوش مصنوعی برای توسعه فناوری Computer Vision (CV) استفاده کرد که می تواند برای کمک به خودکار کردن درک بصری از دنباله ای از تصاویر، PDF ها ، فیلم ها و تصاویر متنی با کمک M.L. الگوریتم ها اتفاقی که می افتد این است که CV برخی از عملکردهای بینایی انسان را تکرار می کند ، اما با سرعتی بسیار سریع تر و سرعت دقیق تر.

قابلیت یادگیری ماشینی و قابلیت یادگیری عمیق هوش مصنوعی به سیستم ها امکان می دهد تا درخواست ارسالی به میز خدمت را تجزیه و تحلیل کنند. هوش مصنوعی تمام درخواست های همزمان را پیدا می کند ، درخواست های تازه ارائه شده را با مواردی که قبلاً حل و فصل شده اند مقایسه می کند و براساس تجربه گذشته درک فوری می کند. نتیجه نهایی راه حلی برای درخواست خواهد بود.

در مجموع ، هوش مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند برای تجارت ، می تواند با ارائه رویکرد استراتژیک تر ، به متخصصان فناوری اطلاعات در فرایندهای عملیاتی خود کمک کند. سیستم AI با توانایی ردیابی و تحلیل رفتار کاربر، پیشنهادهایی را برای بهینه سازی فرآیند ارائه می دهد و حتی به تدوین یک استراتژی جامع تجاری کمک می کند.

 

هوش مصنوعی برای عملیات IT)AIOps)

هوش مصنوعی برای عملیات IT به استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت فناوری اطلاعات مبتنی بر یک بستر چند منظوره اشاره دارد. اصلی ترین فناوری های مورد استفاده در AIOps ، یادگیری ماشین و داده های بزرگ است. اینها پردازش داده ها و تصمیم گیری را با استفاده از داده های تاریخی و آنلاین به صورت خودکار انجام می دهند. نتیجه مورد انتظار استفاده از AIOps یک تجزیه و تحلیل مداوم است که پاسخ هایی را ارائه می دهد و امکان اجرای مداوم اصلاحات و اصلاحات را از نظر زیرساخت IT فراهم می کند. پلت فرم AIOps مورد استفاده برای دستیابی به هدف مورد نظر خود مدیریت عملکرد ، مدیریت خدمات و اتوماسیون را بهم متصل می کند و می توان به عنوان بهبود مستمر سیستم های اطلاعاتی به آن نگاه کرد.

دلایل مختلفی وجود دارد که باعث افزایش محبوبیت AIOps طی چند سال گذشته شده است. در این میان ، می توان حجم روزافزون از سیستم های جمع آوری داده ، افزایش تعداد کل منابع اطلاعات و افزایش تغییرات سیستم های کنترل شده را شامل شود. به همین ترتیب پیگیری همه این سیستم ها برای متخصصان و متخصصان نیز به طور فزاینده ای دشوار می شود، چه رسد به اینکه به هر موضوعی به طور موثر پاسخ دهند.

 

هوش مصنوعی در اتوماسیون فرآیند تجارت

همانطور که قبلاً ذکر شد ، یکی از بزرگترین مزایای AI برای بخش IT ، اتوماسیون است. با در نظر گرفتن هوش مصنوعی تقریباً در هر فرایند کاری ، می توان کارهای زیادی را بدون نیاز به مداخله مستقیم انسان انجام داد. قابلیت های فن آوری های یادگیری عمیق به بخشهای فناوری اطلاعات امکان می دهد بسیاری از فرایندهای عملیاتی خود را به طور خودکار انجام دهند و به آنها در کاهش هزینه ها و به حداقل رساندن کارهای دستی کمک می کند. علاوه بر این ، الگوریتم های هوش مصنوعی برای یادگیری از تجربیات قبلی طراحی شده اند ، به این معنی که آنها بطور مداوم در حال پیشرفت هستند.

تخمین زده شده است که یک سیستم هوش مصنوعی به زودی قادر خواهد بود تا توسعه نرم افزار را اجرا کند ، تا حد زیادی به خودی خود، قادر به درک بیشتر، اگر نه همه اهداف پشت یک کد باشد. اگر سیستم ها از کد ارائه شده راضی نباشند یا نقص و ناسازگاری پیدا کنند ، با کمترین کمک انسانی آن را در زمان واقعی برطرف می کند. هوش مصنوعی همچنین به مرحله ای می رسد که روند اجرای و مدیریت شبکه های شرکت را به صورت خودکار انجام می دهد. برای شروع می تواند الگوهایی را که با اثر انگشت شبکه ایجاد می شوند در حالی که در واقع از سیستم AI استفاده می کنید ، درک کند. با استفاده از هوش مصنوعی برای اتوماسیون ، شرکت های فناوری اطلاعات قادر به افزایش کاربردهای هوش مصنوعی خود در سایر بخش ها هستند. به زبان ساده ، هوش مصنوعی در راه اندازی و مدیریت سیستم های رایانه ای کمک خواهد کرد و بنابراین ، به سایر اشکال محاسبات کمک می کند.

 

هوش مصنوعی در کشف تقلب

فناوری مدرن کشف تقلب را برای شرکتها بسیار آسان کرده است. در عین حال ، روش های ارتکاب کلاهبرداری توسط مجرمان اینترنتی را نیز چندین برابر کرده است. بیشتر مشاغل باید از روش چند لایه در کشف تقلب استفاده کنند ، که معمولاً شامل تجزیه و تحلیل داده های آماری و هوش مصنوعی است. چندین ابزار هوش مصنوعی برای کشف تقلب وجود دارد. بنابراین یادگیری می تواند مقادیر زیادی از داده ها را با سرعتی بسیار بیشتر از افراد پردازش کند.

همچنین می تواند به گونه ای طراحی شود که با گذشت زمان سریعتر و دقیقتر شود ابزار یادگیری ماشین قادر خواهد بود با مشاهده داده های تاریخی مربوط به شرایط مشابه ، الگوهای رفتار متقلبانه را شناسایی کند. سپس بخش فناوری اطلاعات از داده های تلفیقی برای اقدامات مناسب علیه این مجرمان اینترنتی و همچنین ایجاد اقدامات پیشگیرانه موثرتر برای آینده استفاده خواهد کرد.

هوش مصنوعی در بخش فناوری اطلاعات بسیار مورد توجه قرار گرفته و هیچ نشانه ای از کندی را نشان نمی دهد. این فناوری با قابلیت یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق ، بسیاری از بخشهای صنعت را با کارآیی ، کارآیی و تمرکز بیشتر بر روی وظایف اصلی که بیشترین توجه مردم را دارند، متحول می کند.