2024-02-07 02:34:42
Alors qu’une vague de copilotes et d’assistants virtuels d’IA générative fait son entrée sur le marché, l’IA générative est désormais sur le point de changer radicalement la façon dont les entreprises et les fournisseurs de services gèrent et exploitent les applications et les réseaux. Une grande attention a été portée aux copilotes qui rationalisent les tâches liées à la productivité. Exemple concret : l’année dernière chez Webex One Cisco a présenté l’assistant Webex AI. À l’instar des assistants virtuels (ou copilotes) concurrents, Webex AI Assistant offre des fonctionnalités d’IA générative (Gen AI) telles que le résumé des réunions, la capture d’éléments d’action et l’assistance à la création de contenu.
Gen AI pour les administrateurs informatiques
Cependant, Cisco a également annoncé qu’il apportait des capacités d’IA générative à Control Hub, sa plateforme d’administration et de gestion des performances pour Webex et les appareils de collaboration. Ces nouvelles fonctionnalités fournissent aux administrateurs informatiques de nouveaux outils puissants pour effectuer des tâches de configuration ou pour résoudre les problèmes de réseau et d’applications. Ces nouvelles fonctionnalités Gen AI offrent le potentiel de changer radicalement la façon dont les administrateurs informatiques gèrent les déplacements/ajouts/modifications/suppressions, ainsi que de répondre aux problèmes de performances des applications.
Actuellement, l’exécution de tâches de routine telles que la configuration d’un point de terminaison ou la vérification de l’état de l’appareil nécessitent que les administrateurs parcourent une série d’écrans. Le dépannage peut également nécessiter de cliquer sur un certain nombre d’écrans pour identifier un appareil ou un utilisateur et déterminer l’activité récente qui aurait pu causer le problème. Avec un assistant IA génératif, les menus traditionnels sont remplacés par une interface conversationnelle. Grâce à cela, les administrateurs de robots peuvent effectuer des tâches de routine ou effectuer un dépannage. Plus important encore, le bot peut suggérer les prochaines étapes, mettre en évidence les informations qui peuvent être utiles au dépannage et tirer les leçons des actions entreprises pour résoudre le problème.
Dans le cas de Cisco, les capacités d’IA générative de Control Hub s’étendent aux composants de l’infrastructure réseau tels que les routeurs sans fil. En tant que personne qui aspirait autrefois à obtenir la certification Cisco Certified Internetwork Expert (CCIE), l’idée d’un robot d’IA génératif remplaçant des heures de formation, examinant les manuels d’utilisation, explorant les menus et même tapant des interactions avec l’interface de ligne de commande est passionnante. Pour les administrateurs, ces fonctionnalités offrent un potentiel significatif pour réduire les coûts de formation et accélérer le temps nécessaire pour effectuer des tâches de gestion administrative ou pour répondre aux pannes d’applications et d’appareils.
Génération IA pour l’AIOps
L’IA générative, appliquée aux opérations, représente la prochaine étape dans l’évolution de l’AIOps. AIOps a été utilisé par les administrateurs réseau, ainsi que par les fournisseurs fournissant des plates-formes d’administration et de performances de fournisseurs tels que BigPanda, IBM, ScienceLogic, Splunk et VOSS pour utiliser l’IA afin de reconnaître des modèles de comportement du réseau et des applications.
L’objectif d’AIOps a été de faire apparaître automatiquement les informations sur les anomalies présentant un intérêt pour les opérateurs de réseau et de permettre une récupération automatisée sans ou avec un impact minimal sur l’utilisateur. Par exemple, une plate-forme AIOps pourrait automatiquement identifier et contourner un point de congestion du réseau ou appliquer une bande passante supplémentaire avant les scénarios de pointe de trafic réseau dont elle reconnaît qu’ils sont susceptibles de se produire en fonction des flux de trafic de données passés. Les LLM Gen AI peuvent exploiter les plates-formes AIOps pour transmettre des données et des informations aux opérateurs afin d’améliorer le temps nécessaire à l’identification des problèmes et de réduire le temps moyen de réparation.
Métrigie Collaboration sur le lieu de travail : 2023-24 Une étude mondiale portant sur 440 organisations montre que les responsables informatiques ont besoin de diverses informations pour gérer efficacement leurs environnements de collaboration sur le lieu de travail. En tête de liste se trouvent les performances de l’appareil, suivies des performances vidéo et vocales (voir le tableau suivant).
Nous constatons également que les entreprises s’appuient principalement sur leurs outils de gestion de réseau existants ainsi que sur les capacités disponibles auprès des fournisseurs d’applications. Seulement 21 % des organisations utilisent des plateformes de gestion tierces, même si celles qui le font sont plus susceptibles d’en tirer des avantages en termes de réduction des coûts d’exploitation et d’augmentation de la productivité. Bien que Cisco soit le seul fournisseur à avoir annoncé des capacités d’IA générative pour l’administration et la gestion des performances, il est probable que d’autres commercialiseront de telles fonctionnalités dans un délai relativement court.
Les responsables de la gestion de leurs applications de collaboration sur le lieu de travail ainsi que ceux responsables de la gestion du réseau devraient accorder une attention particulière au développement de capacités d’IA générative pour la gestion. Attendez-vous à un potentiel important de réduction des coûts d’exploitation et d’amélioration de l’expérience utilisateur.
À propos de Metrigy : Metrigy est une société de recherche et de conseil innovante qui se concentre sur les domaines en évolution rapide de la collaboration sur le lieu de travail, du lieu de travail numérique, de la transformation numérique, de l’expérience client et de l’expérience employé, ainsi que sur plusieurs technologies connexes. Metrigy fournit des conseils stratégiques et du contenu informatif, étayés par des mesures et des analyses de recherche primaires, aux fournisseurs de technologies et aux entreprises.
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