Wie man KI trainiert, um den proaktiven IT-Anwendungsfall zur Reife zu bringen

ChatGPT ist in aller Munde, seit Open AI Ende 2022 diese sehr öffentliche Schnittstelle eingeführt hat. Es hat sicherlich die Aufmerksamkeit aller Arten von Unternehmen in allen Branchen auf sich gezogen. Heute bemühen wir uns alle, diese glänzenden Tools zu nutzen, um sie für bestimmte Anwendungsfälle nützlich zu machen.  

Eines der grundlegenden Probleme mit generischen großen Sprachmodellen (LLMs), die Tools wie ChatGPT zugrunde liegen, ist jedoch, dass sie auf allgemeinem Wissen aus dem Internet trainiert werden. Dadurch geht viel von dem verloren, wofür diese Werkzeuge gebaut werden können, wenn es darum geht, spezifische Herausforderungen in bestimmten Branchen, einschließlich der IT-Branche, zu bewältigen. 

Glücklicherweise gibt es eine Möglichkeit, KI-Modelle zu entwickeln oder zu integrieren, um sie für die IT relevant zu machen. Ich hatte kürzlich das Glück, mit David Scott Smith, Capgeminis Lead Architect für den Bereich End User Services, über "AI and the Future of End User Computing" zu diskutieren . 

In meiner Welt der IT-Datenintelligenz wissen wir, dass alles mit aussagekräftigen Daten beginnt, denn nur gut strukturierte Daten können den Geschäftswert von KI für die IT vorantreiben. Um über die eher oberflächlichen generativen KI-Anwendungsfälle hinauszugehen, die immer wieder auftauchen, muss zweckgebundene KI auf kontextbezogenen Daten trainiert werden, um LLMs zu trainieren, die IT-Teams in die Lage versetzen, von einer reaktiven IT zu einer proaktiven IT überzugehen. Indem wir mehr Daten und mehr Kontext (mit menschlichen Beiträgen) in bestehende generative KI-Modelle einbringen, können wir sie für die IT nützlicher machen.  

Auf Lakeside Software nennen wir dies KI, die IT™ spricht. 

Welche Daten eignen sich am besten zum Trainieren von KI für die IT? 

KI, die speziell für die IT entwickelt wurde, muss die Endpunktdaten als Goldgrube betrachten. Denn jeder Endpunkt liefert wertvolle Daten, die spezifisch für die Umgebung sind, sodass das Modell vertrauenswürdige und relevante Ergebnisse ausgeben kann.  

Für den speziellen Anwendungsfall der Umstellung auf proaktive IT ist die schnellere Lösung von IT-Tickets das A und O. Die Lakeside SysTrack Plattform sammelt alle 15 Sekunden mehr als 10.000 Datenpunkte von jedem Endpunkt in einem Unternehmen und gleicht diese Daten mit Daten zur Lösung von IT-Problemen ab. Unsere KI macht Schluss mit dem häufigen Problem, dass man für die Bearbeitung eines Tickets in mehreren Quellen recherchieren muss. Wie wir auf dem Gartner® Digital Workplace Summit angekündigt haben, führt das Lakeside SysTrack Intelligence Package natürlichsprachliche Abfragen, intelligenten Support und Anomalieerkennung in das proaktive IT-Toolkit ein. 

Unser robuster Datensatz und die eingebettete KI-Engine bringen IT-Teams auf der Reifekurve zu einer proaktiven, vorausschauenden IT voran. Die gut strukturierten Daten, mit denen das Modell gefüttert wird, repräsentieren sowohl Echtzeitdaten als auch Daten im Zeitverlauf (bis zu drei Jahre), sodass es historische Trends über einen großen Zeitraum erkennen kann. Da die Lakeside-Daten extrem gut strukturiert sind, können wir schneller mit der KI beginnen.  

Aber bei KI, die IT spricht, geht es nicht nur darum, IT-Probleme schneller zu lösen, sondern auch darum, IT-Teammitgliedern einen kleinen digitalen Kumpel zur Seite zu stellen, der sie bei der Ursachenanalyse und -behebung unterstützt. Durch diese KI-Unterstützung wird der Helpdesk in die Lage versetzt, auf ein Problem zu reagieren, das Hunderte oder sogar Tausende von Endpunkten auf Infrastruktur betrifft. Hier zeigt sich der wahre Wert von KI für die IT. 

Was mich am meisten am SysTrack Intelligenz-Paket begeistert, ist die Tatsache, dass die Auswirkungen in allen Branchen erheblich sind. Eine für die IT geschulte KI kann nicht nur eine solide digitale Erfahrung für die Endnutzer unter den Wissensarbeitern gewährleisten, sondern auch die Betriebszeit der Mitarbeiter an vorderster Front schützen, was wiederum Unternehmen vor den hohen Kosten von Ausfallzeiten bewahrt. Denken Sie an robuste mobile Geräte in einer Fabrikhalle oder einem Lager, an digitale Kioske und Scanner an Flughäfen oder an mobile digitale Wagen in Krankenhäusern und anderen Gesundheitseinrichtungen. Mit KI können IT-Teams aufkeimende Endpunktprobleme erkennen, bevor sie auftauchen, und so Zeit, Kopfschmerzen, Geld und mehr sparen. 

Machen Sie AI zum Bestandteil Ihrer IT-Strategie 

Wenn Sie über Ihre IT-Strategie nachdenken, muss KI ein Teil davon sein. Dieser Ansatz wird in Zukunft extrem wichtig sein - nicht nur aus Sicht der betrieblichen Effizienz, sondern auch, um das Geschäft voranzutreiben. Ohne Frage kann KI mit dem richtigen Datensatz ein großartiger IT-Beschleuniger für das End User Computing sein.