人工智能和机器学习依赖于高价值数据，这意味着IT部门需要对其网络中发生的事情有适当的可见性。

实现IT自动化仍然是许多企业的主要目标。当CIO面对不断减少的人员和日益复杂的IT需求时，必须从服务台和故障排除需求中重新部署资源，以应对更多战略挑战。但要实现这一目标，企业必须接受人工智能，以解决大规模自动化大型企业所需的海量数据和决策挑战。

机器学习和AI是在数据中心内外提供安全和预测性分析的关键工具。这里的重点是预测性——通过能够随着时间的推移了解数据中心和网络运营并对其进行基准测试，人工智能将能够在问题出现之前阻止问题出现，从而简化运营并减少网络中的计划外停机时间。

通过将AI与实时分析结合起来，企业可以拥有前所未有的用户体验。这些信息使IT工作者能够以前所未有的方式主动出击。它正在改变支持体验，摆脱现有的传统应对方式，倾向于通过数据、数据科学和人工智能的力量主动发出警报，以便他们甚至在最终用户知道有问题要报告之前就能很好地解决大多数问题。

人工智能提供了许多好处，所有这些都提高了准确性和效率，同时减少了个人的时间投资和成本。他们包括：

AI可以提高准确性并节省员工时间：通过减少收集数据和重复检查工作等任务所需的时间，AI可以节省员工时间并提高整体准确性，从而使企业能够做出更快，更明智的业务决策。

AI可以帮助企业节省资金：AI是一项长期投资：实施AI在一开始可能会花费大量成本，但随着时间的流逝，效率的提高将使总体上更有利可图，这是非常值得初始投资的。

AI使企业能够在问题发生之前对其进行预测：AI赋予IT员工积极主动的力量：除了减少对人为错误的担忧之外，还可以实时对工作流进行自我纠正或优化，让员工高枕无忧，从而可以专注于更重要的任务。

企业可以通过多种方式采用人工智能技术并将其应用到实时分析中。其中包括改进已建立的流程，如数据管理。其他的包括引入新的企业技术，如虚拟助手的激增。

虚拟助手

企业可以利用工具将分析提升到一个新的层次，比如有一个人工智能虚拟助手，可以主动告诉你应该如何花费时间，衡量你的活动，从中学习，并在未来主动解决问题

虚拟助手还可以帮助用户排除故障并从网络中提取见解，同时应用数据科学和AI来分析和关联数据。

数据管理

AI可以使数据管理过程更强大；人工智能可以利用基于机器学习的优化，帮助企业通过智能的、基于数据的决策来预测和塑造结果。

创建一个具有网络、客户端和应用程序行为特征的强大数据集，为AI流程奠定坚实的基础。

尽管人工智能能带来诸多好处，但企业确实需要了解其中的挑战。人工智能和机器学习依赖于高价值的数据，这意味着IT部门需要对其网络上发生的事情有适当的可视性。也许更大的挑战是让员工为AI的现实做好准备。作为职业杀手，聪明的IT领导者需要提前解决这个问题，提供有关如何使用人工智能技术的计划，并确保其团队明白AI不是个人的替代品，而是另一种工具，将使他们的工作更简单、更有效率。