根据 Gartner 的数据，在大型企业中，人工智能在 IT 运营（AIOps）中使用 ，将从 2018 年的 5% 增加到2023 年的 30%，即在短短五年内增长 500%。为什么对 AIOps 的需求增加？AIOps Exchange 的另一份报告发现，40% 的受调查 IT 组织每天收到超过 100 万条警报，11% 的 IT 组织每天收到超过 1000 万条警报。虽然需要，但 IT 团队面临着组织挑战，阻碍了他们完全采用 AIOps 的能力：
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被动行动与主动行动：团队在响应不断增加的事件时，通常处于被动模式。误报、数据和噪音呈上升趋势，因此难以主动主动找到真正的焦点。
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缺乏可见性：当团队缺乏跨系统的可见性时，他们往往难以在整个基础结构操作中连接数据。反过来，这限制了他们成功评估关键服务、查明事故的可能原因以及主动检测异常等问题的能力。
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孤立的 IT 团队：当团队跨组织孤岛进行分散时，会出现多个问题。除了由于缺乏沟通，工具在团队之间重叠的可能性外，缺乏跨团队协作还可能导致孤立的数据，从而抑制组织增长。
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数据日益复杂：当今的团队面临着来自数字转型和大数据计划的大量复杂数据。随着此数据的构建，孤立的 IT 团队无法理解分散、复杂的数据集。
由于组织在其 IT 运营中面临着这些挑战，因此 AIOps 已迅速上升到对话的前沿，并承诺减少和简化 IT 团队每天要监控的大量数据。不幸的是，这些对话将 AIOps 简化为”全部修复”工具。在现实中，AIOps不仅仅是一个工具。
AIOps 是一种战略
当团队在整个组织中采用 AIOps 时，他们必须将其视为多年战略，而不仅仅是一个工具。AIOps 给组织带来的潜在潜力对于使用它以提高客户忠诚度、业务成果、主动响应能力和 IT 组织内部统一的人来说，是一种改变游戏规则的能力。但是，在团队能够踏上 AIOps 之旅并解决其各种难题之前，需要重新检查 IT 生态系统的组织流程、工具和整体基础设施，并在自动化、服务管理、数据收集等领域进行大量投资战略合作伙伴可以帮助制定愿景和计划大纲，对当前运营进行审计，同时将利益相关者的期望放在心上。在此过程中，团队可以更好地了解使用 AIOps 可以填补哪些空白，以及需要采取哪些步骤来填补这些差距。合作伙伴可以采取的最后一步是帮助团队实施机器学习和自动化，在整个组织中发掘 AIOps 的全部潜力。
实施 AIOps 战略不会在一夜之间发生。必须缓慢和谨慎地通过这一决议，以便各组织真正获得好处。当企业 IT 团队真正了解如何从 AIOps 中获益并将其视为一种战略而不是工具时，他们为自己、客户和利益相关者设定长期成功。
