尽管生成式AI在改善IT运营方面具有很大潜力，但IT团队使用GenAI的方式（如果有的话）也很有限。理论上，生成式人工智能可以在IT运营领域做许多令人惊奇的事情，从编写代码到管理票证，再到帮助解决事件等。
但实际上，似乎很少有企业采用GenAI来完成所有这些任务。如今，典型的IT团队使用GenAI的方式非常有限（如果有的话）。
为了证明这一点，A5互联www.a5idc.net让我们看一下ITOps中生成式AI的现状，包括哪些工具正在利用GenAI、它们的采用率以及IT专业人员如何评价他们实施生成式AI的计划。
生成式AI和ITOps工具：可能性的艺术
很容易想到IT运营中生成式AI的用例。构建真正交付这些用例的工具更加困难，而且迄今为止，迎合IT运营的软件供应商实际上将GenAI融入到其产品中的程度仅限于少数几个狭窄的领域。
票务管理
在这里，生成式人工智能提供了很多价值，因为它可以解释和总结用户提交的票证。ServiceNow和Rezolve等供应商提供了利用GenAI来实现此目的的工具。
然而，目前并不是所有IT票务解决方案都利用GenAI，即使您使用了GenAI，您也可能必须手动解释和管理一些票证。GenAI可以加快这种情况下的工作流程，但它无法取代人类。
事件响应
以类似的方式，某些事件响应工具供应商（例如Jeli）提供基于GenAI的功能来总结事件。这里的目标是让利益相关者在排除故障时更容易了解发生了什么以及接下来应该发生什么。
与票证管理一样，生成式人工智能可以加速事件响应的工作流程，但您仍然需要人类来处理GenAI无法理解的棘手问题，并审查事件摘要，以防人工智能出错。
脚本生成
对于编码技能有限的IT运维工程师，或者那些根本不熟悉某种语言或系统的工程师来说，Copilot和ChatGPT等生成式AI工具可以作为生成脚本的手段派上用场。例如，如果您需要编写cron作业或生成一些PowerShell代码来执行维护任务，那么GenAI工具生成的代码可能会运行得很好。
这里的限制是生成式人工智能可能不擅长生成复杂的脚本，而且迄今为止，似乎没有供应商专注于这个用例。大多数为人工智能辅助编码而设计的工具主要满足软件开发人员的编码需求，而不是主要要求是编写脚本而不是应用程序的IT工程师。
GenAI没有为IT团队做什么
虽然生成式AI目前正在为上述用例带来真正的价值，但GenAI还无法解决许多其他IT运营需求-尽管理论上有能力实现。
采取系统监控。理论上，您可以使用自然语言告诉GenAI支持的工具您的SLA和SLO是什么，然后要求它监控日志和指标并根据您的要求管理警报。但这是一项复杂的任务，而且由于像ChatGPT这样的工具无法直接连接到监控系统，因此目前的GenAI技术没有很好的方法来解决这个用例。除非监控和可观察性供应商针对这一特定需求构建工具，否则GenAI不太可能在这方面为IT团队提供帮助。
另一个例子，考虑系统设计和架构。弄清楚如何规划IT环境（部署哪些工具和服务以及如何配置它们）的任务通常落在IT工程师身上。理论上，生成式人工智能工具可以在这方面提供帮助，让工程师解释他们的优先事项是什么——例如，他们必须满足哪些类型的安全和性能目标——然后让GenAI模型提出建议。但再次强调，目前没有任何工具能够胜任此类工作。
ITOps团队可以从GenAI中受益，但仅限于一定程度
一些IT运营团队正在利用生成式AI，但仅限于某些类型的任务，很难想象GenAI很快就能解决ITOps中更广泛的用例。
IT专业人士软件计划图表
迎合IT运营市场的供应商目前仅实施GenAI来解决容易实现的目标，而不是以更复杂的方式利用该技术。
还值得注意的是，计划实施基于GenAI的技术的IT领导者数量似乎很少。2023年IT优先事项调查发现，只有25%的受访者计划部署AI技术。与软件供应商一样，IT专业人员似乎只看到GenAI的潜力有限。
