Le trasformazioni su larga scala guidate da AI sono spesso caratterizzate da un’eccessiva promessa di risultati che non viene poi rispettata nei tempi stabiliti. Le organizzazioni che ottengono risultati significativi con l’AI seguono un percorso più pragmatico. Adottano l’intelligenza artificiale in fasi controllate e incrementali, convalidando le prestazioni a ogni passo. Questo approccio misurato porta costantemente a una maggiore efficienza operativa e a risparmi sui costi.
Nelle operazioni IT, i team più efficaci progettano l’implementazione delle capacità AI livello per livello, assicurandosi che ogni elemento fornisca valore prima di scalare ulteriormente.
Che cos’è uno stack AI per le operazioni IT?
Uno stack AI per le operazioni IT è un insieme coordinato di strumenti, piattaforme e processi che lavorano insieme per automatizzare e migliorare specifiche attività di gestione IT. A differenza degli strumenti AI autonomi o delle implementazioni ad hoc che potrebbero offrire vantaggi limitati e isolati, uno stack AI unificato affronta sfide concrete come la risposta agli incidenti, il monitoraggio delle prestazioni, la pianificazione della capacità e le attività di manutenzione ordinaria integrando queste funzionalità in un sistema coeso.
Componenti di uno stack AI efficace
La costruzione di uno stack AI efficace richiede la comprensione di come i componenti di machine learning (ML) possono lavorare insieme per creare valore operativo. Piuttosto che considerarli strumenti separati, devi trattarli come livelli integrati che si basano l’uno sull’altro per ottenere miglioramenti misurabili.
Strumenti di raccolta e monitoraggio dei dati
L’infrastruttura di monitoraggio esistente funge da base per le funzionalità di AI e rappresenta il punto di partenza logico per qualsiasi implementazione. La maggior parte delle organizzazioni raccoglie già dati operativi attraverso il monitoraggio della rete, le metriche delle prestazioni dei server, i log delle applicazioni e il monitoraggio delle attività degli utenti.
Considera queste funzionalità chiave quando valuti o vuoi migliorare il tuo livello di raccolta dati:
- Ingestione in tempo reale: Estrae i dati da server, reti, app e strumenti di sicurezza con una latenza inferiore al secondo.
- Conservazione dei dati: Conserva 12-24 mesi di dati per le tendenze e la pianificazione stagionale.
- Normalizzazione dei log: Standardizza i formati in modo da poter analizzare tutto in un unico posto.
- Capacità di integrazione degli strumenti: Permettono di funzionare con soluzioni più complete come NinjaOne senza richiedere la sostituzione.
Piattaforme di machine learning e analisi
Il livello relativo agli strumenti di analisi permette di trasformare i dati di monitoraggio in informazioni utili attraverso il riconoscimento dei modelli e il modeling predittivo. Le moderne piattaforme di ML progettate per le operazioni IT si concentrano su applicazioni pratiche come il rilevamento delle anomalie che riduce i falsi positivi e migliora la previsione della capacità, nonché la correlazione degli incidenti che identifica le cause principali in pochi minuti anziché in ore.
Queste piattaforme dovrebbero integrarsi perfettamente con i tuoi strumenti di raccolta dati e fornire raccomandazioni chiare e che permettono di intervenire. Le soluzioni più efficaci offrono modelli precostituiti per gli scenari IT più comuni, consentendo al tempo stesso la personalizzazione per l’ambiente e i modelli operativi specifici.
Livelli di automazione e orchestrazione
Le funzionalità di automazione trasformano le analisi in azione utilizzando gli schemi identificati e i problemi previsti per attivare risposte coerenti e basate su regole in tutto l’ambiente. Questo livello gestisce attività di routine come il provisioning dei server, il patch management, la pianificazione dei backup e i flussi di lavoro di risposta agli incidenti.
Gli strumenti di orchestrazione coordinano queste azioni automatizzate tra diversi sistemi e team, garantendo un’esecuzione coerente e una documentazione adeguata. La chiave è iniziare con processi semplici e ben compresi prima di espandersi a scenari più complessi che richiedono la supervisione umana.
Sistemi di integrazione e gestione API
La complessità dell’integrazione rappresenta l’ostacolo principale che impedisce a molte organizzazioni di iniziare il loro viaggio con l’AI, con il 95% dei leader IT che cita le sfide dell’integrazione come un ostacolo all’implementazione efficace dell’intelligenza artificiale. Detto questo, il 55% riferisce che i sistemi di gestione delle API migliorano la loro infrastruttura IT e forniscono il quadro di connettività che consente ai diversi componenti di condividere i dati e coordinare le azioni.
Questi sistemi gestiscono l’autenticazione, la trasformazione dei dati, la gestione degli errori e il monitoraggio delle prestazioni di tutti gli strumenti integrati. Le forti capacità di integrazione riducono il debito tecnico associato alla connessione di più fornitori e piattaforme, mantenendo al tempo stesso i requisiti di sicurezza e conformità grazie alla gestione centralizzata dei criteri.
Come creare uno stack AI per l’IT passo per passo
La creazione di uno stack AI efficace richiede una pianificazione e un’esecuzione sistematica a livelli, approccio decisamente più efficace rispetto al tentativo di implementare tutto contemporaneamente. Questo tipo di approccio ti consente di convalidare il valore di ciascun componente prima di aggiungere complessità.
Valuta la tua infrastruttura IT attuale e le tue esigenze specifiche
La comprensione delle capacità esistenti e delle specifiche sfide operative costituisce la base per prendere decisioni tecnologiche informate. Inizia documentando gli attuali strumenti di monitoraggio, le fonti di dati, gli script di automazione e i punti di integrazione utilizzando un framework di valutazione strutturato.
Ecco le aree essenziali da valutare:
- Copertura del monitoraggio: Identifica le lacune di visibilità e misura la copertura per tipo di sistema.
- Qualità dei dati: Valuta la completezza e l’accuratezza delle fonti esistenti.
- Automazione: Documenta l’attuale portata dell’automazione e tieni traccia dei tassi di successo.
- Complessità dell’integrazione: Verifica gli endpoint API, i formati di dati e le fonti di debito tecnico.
- Capacità del team: Valuta il carico di lavoro, le carenze di competenze e le esigenze di formazione per nuovi strumenti e processi.
Seleziona gli strumenti AI giusti per le operazioni IT
La scelta dello strumento deve privilegiare l’idoneità operativa e le capacità di integrazione rispetto a elenchi di funzioni impressionanti o a dichiarazioni di marketing. Concentrati su soluzioni che integrino l’infrastruttura esistente piuttosto che richiederne la sostituzione totale, riducendo così in modo significativo i costi di implementazione.
Valuta i fornitori in base alla loro capacità di lavorare con le tue attuali fonti di dati, ai loro precedenti con organizzazioni simili del tuo settore e al loro approccio all’implementazione graduale. Inizia con strumenti che offrono periodi di proof-of-concept di 14-30 giorni e che possono dimostrare un valore misurabile entro 90 giorni dall’implementazione.
Pianifica la strategia di integrazione e distribuzione
La pianificazione dell’integrazione determina se il tuo stack AI diventerà una preziosa risorsa operativa o un costoso onere di manutenzione. Inizia con un singolo caso d’uso che affronti un chiaro punto dolente operativo e che abbia criteri di successo misurabili, come la riduzione dei tempi di risposta agli incidenti o la diminuzione degli interventi manuali.
Progetta l’architettura di integrazione in modo che supporti un’espansione graduale, e che permetta di mantenere al tempo stesso la stabilità del sistema attraverso un’adeguata gestione delle versioni delle API e delle procedure di rollback. Documenta la tua timeline di distribuzione con i punti di controllo specifici di convalida che devono essere soddisfatti prima di procedere alla fase successiva, compresi i benchmark di prestazione e i criteri di accettazione da parte dell’utente.
Testa e convalida le prestazioni dello stack AI
La convalida assicura che ogni componente fornisca il valore promesso prima di investire in ulteriori funzionalità. Stabilisci le metriche di base per le sfide operative che stai affrontando, quindi misura il miglioramento dopo l’implementazione di ogni componente dello stack utilizzando test che abbiano rilevanza statistica. Concentrati su parametri pratici come la riduzione dei tempi di risposta agli incidenti, il miglioramento dei tempi di attività del sistema o la diminuzione della necessità di intervento manuale.
Best practice per l’implementazione di uno stack AI
Le implementazioni di successo di stack AI seguono pratiche comprovate che massimizzano il valore riducendo al minimo i rischi e le interruzioni. Questo spesso richiede un’attenta sequenza di implementazioni tecnologiche, un processo approfondito di convalida di ogni punto di integrazione e una misurazione continua dell’impatto operativo, per garantire che ogni livello dello stack apporti miglioramenti tangibili.
Queste pratiche comprovate ti aiuteranno a evitare le insidie più comuni e a massimizzare il tuo investimento:
- Inizia con casi d’uso di alto valore e a basso rischio che dimostrino chiari vantaggi operativi entro 60-90 giorni dall’implementazione.
- Mantieni le procedure operative esistenti, introducendo gradualmente processi potenziati da AI attraverso test paralleli.
- Investi nella formazione del team e nella gestione del cambiamento per garantire il successo dell’adozione, destinando una parte del budget del progetto alla formazione.
- Documenta tutte le integrazioni e le configurazioni per supportare la manutenzione continua e la risoluzione dei problemi con guide dettagliati.
- Stabilisci chiari criteri di governance per il processo decisionale dell’AI e i requisiti di supervisione umana, definendo le procedure di escalation.
Ottimizzazione dello stack AI per un successo a lungo termine
L’ottimizzazione a lungo termine richiede un continuo perfezionamento basato sull’esperienza operativa e sull’analisi dell’evoluzione dei requisiti aziendali. La sfida più grande dopo l’implementazione iniziale consiste nel sapere cosa fare dopo e come estendere le capacità senza interrompere i processi collaudati che stanno già producendo valore.
Concentrati sull’espansione graduale dei casi d’uso di successo piuttosto che sull’aggiunta costante di nuovi strumenti o fornitori, in modo da mantenere la stabilità del sistema e consolidare al tempo stesso le competenze. Regolari revisioni trimestrali delle prestazioni aiutano a identificare le opportunità di ottimizzazione e a garantire che il tuo stack AI continui a fornire un valore misurabile con miglioramenti documentati nelle principali metriche operative.
Semplifica il tuo stack IT con uno strumento RMM automatizzato
La piattaforma RMM di NinjaOne offre automazione, integrazioni perfette e gestione centralizzata per tutti i livelli dello stack IT, rendendo più semplice l’implementazione, il monitoraggio e la protezione delle infrastrutture moderne. L’interfaccia intuitiva e i solidi strumenti di automazione aiutano i team IT a ridurre il lavoro manuale e ad aumentare l’efficienza operativa. Sei pronto a ottimizzare il tuo stack IT? Inizia oggi stesso la tua prova gratuita!
