Wie kann AIOps die Initiativen zum Earth Day unterstützen?

Der 22. April 2023 war der Tag der Erde, ein Tag, der dem Bewusstsein und der Inspiration zur Aktion zum Schutz unserer Welt gewidmet ist. Der allererste Tag der Erde fand 1970 statt. Seitdem hat er über 1 Milliarde Menschen mobilisiert, um an der Zukunft unseres Planeten zu arbeiten, und verfügt über mehr als 75.000 Partner, die sich für positive Maßnahmen einsetzen.

Das diesjährige Thema lautet "Investieren in unseren Planeten". Es gibt viele Möglichkeiten, wie Einzelpersonen, Unternehmen und Organisationen zu dieser Bewegung beitragen können. Zum Beispiel können Sie eine Kampagne für Klimaerziehung unterstützen, helfen, die Plastikverschmutzung zu reduzieren, an einer Aufräumaktion teilnehmen oder nachhaltige Mode unterstützen.

Fortgeschrittene Technologien können ebenfalls eingesetzt werden, um nachhaltigere, umweltfreundlichere Prozesse zu fördern und in unseren Planeten zu investieren. Digitale Anwendungen können genutzt werden, um die Ressourcennutzung zu optimieren, Nachhaltigkeit zu verfolgen und den CO2-Fußabdruck von Unternehmen zu reduzieren.

In jüngster Zeit eröffnen Innovationen in der künstlichen Intelligenz (KI) und im maschinellen Lernen (ML) noch mehr Potenzial für die Förderung der unternehmensweiten Nachhaltigkeit. Unser Blog wirft einen genaueren Blick darauf, wie.

Was sind die Unterschiede zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML)?

Die Unterschiede zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) werden oft austauschbar verwendet. Es gibt jedoch einen subtilen Unterschied

Maschinelles Lernen

Der Begriff Maschinelles Lernen (ML) beschreibt ziemlich genau, was diese Technologie tut. ML kann als eine anspruchsvollere und eigenständigere Form der statistischen Analyse betrachtet werden. Es sammelt und überprüft Daten, um Entscheidungen zu treffen, Probleme zu lösen und Aufgaben zu erledigen.

Durch den Einsatz von Algorithmen kann ML direkt aus den ihm zugeführten Daten lernen, mit minimalem menschlichem Input. Je mehr Daten ML erhält, desto mehr nimmt das Lernen zu, und die Leistung verbessert sich.

Künstliche Intelligenz

Das Ziel der Künstlichen Intelligenz besteht darin, die Fähigkeiten von Menschen zu erreichen oder sogar zu übertreffen. KI ist ein Überbegriff, der ML sowie Deep Learning oder DL (eine komplexere Form des ML) umfasst. Es beinhaltet jedoch auch andere maschinelle Fähigkeiten. Zum Beispiel kann die Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) menschliche Sprache verarbeiten. KI-Modelle können auch unsere Sprache, Vision, Gehör und Bewegung replizieren (im Fall von Robotik).

Wie unterstützen also KI und ML Unternehmen bei ihren Nachhaltigkeitszielen?

Die aktuellen Herausforderungen der IT-Betrieb

Von sich änderndem Konsumentenverhalten über technologische Fortschritte bis hin zu Herausforderungen in unserer breiteren Umwelt müssen IT-Betriebe neue Strategien implementieren, um Unternehmen dabei zu unterstützen, mit der Nachfrage Schritt zu halten und Wachstum zu ermöglichen.

Doch die schnelle Umsetzung von Veränderungen kann aufgrund der Systemkomplexität herausfordernd sein. IT-Betriebe übernehmen viele neue Anwendungen und Tools, um die Lücken zu füllen. Auf lange Sicht jedoch behindern diese isolierten Systeme die Leistung des Unternehmens.

Das Durchsuchen riesiger Datenmengen zur Problemlösung bremst auch die Betriebsabläufe aus. Diese Verzögerungen können dazu führen, dass Probleme eskalieren und sowohl dem Unternehmen als auch der Umwelt mehr Schaden zufügen. Gleichzeitig stehen IT-Betriebe unter dem Druck, die Kosten niedrig zu halten, während sie einen hohen Servicestandard aufrechterhalten.

Diese Probleme unbeachtet zu lassen, wird zu einer Spirale führen. Die Datenmengen werden zunehmen, und die zunehmend isolierte Infrastruktur wird nicht in der Lage sein, damit umzugehen. Die betrieblichen Abläufe müssen dringend optimiert werden, um den "Lärm" zu reduzieren, und mehr Prozesse müssen automatisiert werden, um den Unternehmen eine effizientere und weniger verschwenderische Leistung zu ermöglichen

Wie AIOps helfen kann

KI bietet eine Lösung, wenn Menschen in Echtzeit nicht skalieren können. Sie bietet auch Unterstützung, wenn institutionelle Expertise repliziert werden muss. KI kann Dinge erkennen, die uns entgehen, wie Fehler bei betrieblichen Aktivitäten oder Probleme, die behoben werden müssen. Darüber hinaus kann sie dank ihrer Analysefähigkeiten auch bevorstehende Probleme vorhersagen.

AIOps nutzt die Möglichkeiten der KI, um Verbesserungen in den IT-Betrieben voranzutreiben.

AIOps, oder Künstliche Intelligenz für IT-Betriebe, wurde ursprünglich von Gartner konzipiert, der es als Kombination von "Big Data und maschinellem Lernen zur Automatisierung von IT-Betriebsprozessen, einschließlich Ereigniskorrelation, Anomalieerkennung und Kausalitätsbestimmung" beschreibt.

Das Hauptziel von AIOps ist es, KI zu nutzen, um die IT-Betriebe zu automatisieren und zu optimieren. Durch die Zusammenführung manueller IT-Betriebstools in eine automatisierte IT-Betriebsplattform, die KI nutzt, zielt es darauf ab, viele Herausforderungen in der heutigen IT-Landschaft zu lösen.

AIOps bietet 24/7-Verfügbarkeit, automatische Triage und Einblicke. Mit prädiktiver Analyse, proaktivem Handeln und Selbstheilungsfähigkeiten bietet AIOps immense Vorteile für die Herausforderungen, denen IT-Betriebe gegenüberstehen.

Beispielhaft dafür:

Identifizierung von Problemen und Selbstheilung

AIOps unterstützt fundiertere Entscheidungen zur Bewältigung verschiedener Standort-, Netzwerk- oder ISP-Probleme. Es bietet vorhersagende Empfehlungen für die nächsten Schritte und die Behebung von Problemen, was zu einer schnelleren Problemlösung oder -verhütung führt. Mit einer Selbstheilungsrate von 97,7 % gewährleistet AIOps, dass der potenzielle Einfluss von Problemen erheblich reduziert oder vollständig vermieden wird.

Verbesserung von Effizienz und Agilität beim Skalieren

AIOps kann Aufgaben viel schneller erledigen und bei Bedarf problemlos skalieren. Diese Fähigkeit entlastet Mitarbeiter und ermöglicht es ihnen, sich auf andere, komplexere Bereiche zu konzentrieren.

Bessere Leistung

Durch eine bessere Sichtbarkeit in verschiedenen Abteilungen ermöglicht AIOps eine bessere Zusammenarbeit und Leistung sowie eine optimalere Nutzung von Ressourcen.

Verbesserung der Servicequalität und des Kundenerlebnisses

Durch proaktive Problemlösungen kommt es zu weniger Eskalationen seitens der Kunden. Darüber hinaus haben Helpdesks aufgrund der Verringerung der Kundeninteraktionen mehr Zeit und Ressourcen, um sich mit anderen nicht-netzwerkbezogenen Problemen zu befassen, was ein besseres Kundenerlebnis unterstützt.

Umfassende Umweltvorteile

Von ökologischer Sichtweise aus führt dieser Effizienzschub und die proaktive Problemlösung zu einer optimaleren Nutzung von Ressourcen, die die Nachhaltigkeit verbessert. Zum Beispiel reduzieren AIOps-Gesundheitsbewertungen und verschreibungspflichtige Selbstheilungselemente die Notwendigkeit von Einsätzen und Vor-Ort-Besuchen, was den CO2-Fußabdruck minimiert.

Gleichzeitig unterstützen seine prädiktive Analytik und proaktive Reaktion eine Reduzierung von Fehlern, die die Verschwendung verringert.

AIOps spielt eine wichtige Rolle für die Nachhaltigkeit und trägt zum diesjährigen Earth Day-Thema Invest in Our Planet bei. Diese Rolle wird voraussichtlich weiter wachsen, wenn die Technologie hinter AIOps immer ausgefeilter wird.

Als Anbieter von verwalteten Netzwerkdiensten nutzen wir AIOps in einer wachsenden Anzahl unserer Dienstleistungen, um das Kundenerlebnis, die Effizienz und die Nachhaltigkeit zu verbessern. Um mehr über unsere AIOps-Fähigkeiten zu erfahren, setzen Sie sich bitte mit unserem Team in Verbindung.