有效利用 IT 资源来支持业务目标可以改变任何组织的游戏规则。 但重大挑战阻碍了变革性技术与业务流程的集成。 企业主经常面临这样一个令人沮丧的现实：只有在出现客户投诉后才发现影响其运营的 IT 问题，这使得他们几乎没有机会主动缓解问题。 缺乏及时的认识会阻碍问题的快速解决，并导致 IT 团队的工作与整体组织业务目标脱节。 由于需要使用多个供应商支持团队来解决问题，从而占用了核心业务功能的时间和资源，从而进一步加剧了这种脱节。
生成式 AI 技术的变革潜力以及战略实施和协作可以弥合 IT 与业务目标之间的差距，从而推动持续成功并确保您的组织交付有针对性的业务成果。
由大型语言模型 (LLM) 提供支持的生成式人工智能的突破不断激发新的解决方案，帮助企业克服这些长期存在的组织挑战。 这些突破紧随 IT 和云技术的革命性飞跃而来，使跨行业的企业业务能够大规模增长、拓展新市场并找到新的成功途径。 这些进步中最主要的是混合云技术的改进，这使得跨多个云环境部署、管理和保护应用程序变得更加容易。
然而，广泛的混合云资产很快就会变得复杂，IT 团队必须花费大量时间进行观察，以确保安全性和可操作性。 许多组织 IT 网络托管着在其混合云网络中运行的数以万计的应用程序。 面对如此多的应用程序，IT 运营人员如何专注于实现所需的业务成果成为一项重大挑战。 每个应用程序都会产生一个信号，IT 专业人员需要快速观察和理解以确定应用程序和网络的运行状况，以便在出现对业务绩效产生负面影响的情况时他们可以做出反应。 在复杂的混合云 IT 环境中，很难将 IT 运营与业务成果关联起来并采取主动行动。
IT 可观察性与利益相关者沟通之间的差距
IT 团队使用各种应用程序性能监控工具进行观察并做出决策，以确定整个 IT 和混合云生态系统中运行的许多应用程序的运行状况。 企业领导者无法轻松访问这些关键信息（或理解这些信息所需的技术培训），这常常让他们对 IT 复杂性以及它们如何影响日常工作和业务目标一无所知。 这种沟通差异可能会导致解决关键问题时出现混乱和效率低下。
有效地将技术问题的影响传达给相关业务利益相关者是一个巨大的挑战。 由于不同的利益相关者拥有不同的技术专长，组织很难根据不同的业务角色定制沟通。
IT运营必须确保不同的集成系统和平台保持全面可观察，这需要大量的努力和协调。 建立适当的关键绩效指标 (KPI) 来衡量可观察性工作的有效性也可能具有挑战性，因为相关指标必须证明可观察性对业务运营的价值和影响（这在 IT 环境中并不总是清晰可见）。 IT 运营必须展示可观察性如何直接促进业务成功和成果。
释放生成式人工智能对 IT 解决方案和业务影响的潜力
标准可观察性工具允许 IT 专家监控和分析 IT 警报，以确定其与业务的相关性。 然而，这个流程往往与业务优先级缺乏一致性，导致效率低下和沟通不畅。 向正确的利益相关者传达 IT 问题对业务的影响是一项复杂的任务，因为业务领导者需要上下文信息来做出明智的决策。
尽管存在这些挑战，生成式人工智能的应用提供了一个有前途的解决方案，可以帮助组织最大限度地提高业务价值，同时最大限度地减少 IT 负面影响。 IT 运营可以将生成式 AI 的灵活性（在围绕内容生成、摘要、代码生成和实体提取的多领域和更广泛的功能方面）应用于观察网络的任务，以向 IT 专家通报可能的问题和 IT 事件。 同时，大型语言模型可以提供详细的上下文见解，以阐明和指定 IT 对不同业务部门的影响。
生成式 AI 通过以正确的业务利益相关者可以理解的语言向他们传达 IT 警报信息以及相关详细信息，帮助弥合差距。 它可以根据业务角色提供个性化信息，使利益相关者能够了解问题将如何具体影响他们。
生成式人工智能解决方案使用法学硕士告知业务用户对其流程的影响，指出其流程的哪些具体方面受到影响。 它可以提供诸如影响点、对其部门或利润中心的影响以及对组织的整体影响等信息。
例如，假设 Salesforce 和 SAP 之间的接口出现故障。 在这种情况下，生成式人工智能可以提供有关 IT 事件如何发生的详细信息（例如接口或数据加载问题），并识别可能影响业务成果的每个下游流程。 然后，IT 运营人员可以使用人工智能生成的特定领域语言向利益相关者告知问题，帮助组织业务方面的领导者理解事件的背景和潜在影响。 此外，如果业务用户的标准流程受到影响，生成式人工智能可以为业务用户提供继续运营的解决方法或替代步骤。 这种程度的情境化信息使业务领导者即使面临 IT 挑战也能顺利继续运营。
利用生成式人工智能进行业务驱动的决策
使用法学硕士的生成式人工智能可提供更快、更精确的分析。 这使得组织能够通过优先考虑业务驱动的决策来转变 IT 运营，从而实现更有效和高效的运营。 使用生成式人工智能根据 IT 问题与业务的相关性来验证 IT 问题并确定其优先级，并向适当的利益相关者提供 IT 问题的个性化沟通，进一步帮助业务领导者做出明智的决策。
虽然完全集成的解决方案仍在开发中，但使用法学硕士的生成式人工智能促进了一种更可行的方式，向业务领导者通知上下文信息，并提供基本事件通知之外的可能解决方案。 如今，组织可以开始整合各种工具和系统来利用这些优势。 集成工作可以侧重于将生成式人工智能融入现有技术（例如 SAP、CPI 接口、Signavio 和 Salesforce）中，以实现目标结果。
这些集成可实现跨不同系统的整体视图和有效处理 IT 警报。 IBM Consulting 提供跨各种工具的集成，我们可以确保超越特定专有平台的企业范围解决方案。
生成式 AI 为组织提供了一个变革性的机会，可以最大限度地提高业务价值，同时最大限度地减少 IT 负面影响。 生成式人工智能使 IT 运营与业务优先级保持一致、利用情境化信息并提供有针对性的解决方法，使组织能够做出明智的决策并保持平稳运营。
