Firmy nasadily umělou inteligenci do správy IT služeb, peníze se jim vrátily, a přesto si lidé stěžují, že mají práce víc než předtím. Přesně tohle popisuje nový průzkum společnosti SolarWinds. Podle něj si 84 procent dotázaných myslí, že umělá inteligence splnila nebo předčila jejich očekávání ohledně návratnosti, ale víc než polovina, konkrétně 52 procent, přiznává, že jim celková zátěž po zavedení technologie vzrostla. Zajímavé přitom je, že jen 7 procent respondentů uvedlo, že náklady na zavedení AI odpovídaly tomu, s čím původně počítali.
Průměrná doba, po kterou týmy umělou inteligenci v prostředí ITSM používají, je zhruba šestnáct měsíců, a většina z nich se pořád spíš stará o její provoz, než aby z ní těžila naplno.
Práce neubylo
Úspory jsou reálné a průzkum je přesně vyčísluje. Respondenti uvádějí, že jim umělá inteligence ušetří v průměru 3,2 hodiny týdně při odhalování problémů, tři hodiny u požadavků koncových uživatelů a 2,9 hodiny při třídění tiketů. To dohromady činí skoro celý pracovní den za týden, takže na papíře vypadá výsledek výborně.
Háček je v tom, kam se ušetřený čas poděl. Téměř polovina dotázaných, konkrétně 48 procent, tráví část dne správou nástrojů s umělou inteligencí a jejich propojováním s ostatními systémy. Podobný podíl, 47 procent, kontroluje výstupy z AI a 37 procent lidí model ladí. Množství práce se tedy nezmenšilo, jen se přesunulo jinam.
Podobný charakter mají také nečekané výdaje. Osmačtyřicet procent firem zmínilo školení zaměstnanců, 47 procent čištění dat a 45 procent ladění systémů. Žádná z těchto položek není jednorázová a všechny běží nepřetržitě. Výsledkem je, že 83 procent respondentů stráví minimálně tři hodiny týdně pouze údržbou spolehlivého chodu umělé inteligence.
Týmy řeší pořád problémy
Průzkum také ukázal, že většina IT oddělení zůstává v režimu reakce na incidenty. Při otázce na největší dopad umělé inteligence uvedlo 30 procent respondentů odhalení potíží před zasažením uživatele a 23 procent zmínilo třídění požadavků. Předcházení problémům, aby vůbec nevznikly, označilo jen 19 procent dotázaných.
SolarWinds z toho vyvozuje radu. Firmy by měly umělou inteligenci nasazovat na časté a jasně popsané úkoly s měřitelným přínosem. Zároveň by ji měly držet blízko existujících pracovních postupů, místo jejího zavádění do desítek nesouvisejících nástrojů. Nejčastějším důvodem neúspěchu technologie je totiž špatná kvalita dat, kterou je nutné řešit koncepčně v rámci celé strategie.
Brad McGinity z divize ITSM v SolarWinds říká, že samotné nasazení umělé inteligence již není tou nejtěžší částí. Podle něj je nyní náročné vybudovat ve firmě takovou kázeň, aby technologie skutečně přinesla výsledky. Úspěšné týmy pak neprovozují jen rychlejší servisní linku, ale úplně jinak postavený provoz.
Rozdíl dělá to, co si firma měří
Zpráva SolarWinds přidává ještě jedno zjištění, které leccos vysvětluje. Organizace, které se drží měření aktivity, tedy počtu vyřízených tiketů a podobných čísel, hlásí vyšší pracovní zátěž 2,4krát častěji než vyspělejší týmy sledující obchodní výsledky. Nejjasněji se přínos ukazuje u strukturovaných a dobře měřitelných postupů, přičemž s návratností vede řešení incidentů se 26 procenty.
Debata o návratnosti investic do umělé inteligence provází šéfy IT poslední tři roky a v části firem se pořád nedaří ji uzavřít. Výzkum IDC například zjistil, že každá pátá firma sype do AI peníze agresivně, aniž by pořádně vyhodnocovala, co se jí vrátí. Podle nedávné analýzy KPMG přitom návratnost nemusí být jen o penězích, firmy sledují i kvalitu odvedené práce nebo rychlost a přesnost rozhodování.
Zdroj: itpro.com
