AI-enabled管理平台和基础设施开始进入企业网络。我说“开始”,因为尽管很多AI-washing营销努力在过去的几年里,很多已经被定性为“AI-driven”或“由人工智能”还没有成为现实。这并不是说这些系统不做营销人员说,所以他们不做的暗示。
甚至一些工具,真正采用人工智能在有意义的方面,和明显不同的结果可能比没有它,不觉得从本质上不同于之前。他们可能会更好,比如通过大幅减少假阳性的数量在警戒流量,而不是不同的。
现在开始改变。人工智能工具,感觉不同,改变网络管理员的工作方式与他们的工具,开始进入市场。坚实的例子是虚拟助理的介绍,可以对网络中发生了什么有意义的对话,并且可以(如果允许)采取行动,改变网络功能。这种转变从另一件工具sort-of-co-worker将弄清楚网络团队真正的改变发生在规格表和不能更好的ui。他们会本能地明显,进入新的领域。
不太快。人口network-land开始觉得有点稀疏,有点旧,随着长期的工程师和管理员的退休或转移到其他类型的工作,不被成群的年轻新人取代。网络从来都不是最性感的工作,最兴奋的企业并没有集中在网络许多年了。人进入技术更可能把机器人、metaverse编程,数据科学和人工智能(是的)。
网络人员的统计,这是不可避免的,任何大型网络中期将会使用AI-powered工具在短期内,因为他们将被视为比新员工更容易获得和使用。每一个网络任何规模将在未来7或8年,作为人工智能将越来越多地融入到自己的平台。
AI-infusing网络组织的动力学,和许多其他形式的自动化一样,中心四个交互模式:卸载,reskilling,降低和取代。
人工智能卸载意味着让AI工具命令的训练和经验丰富的网络专业人员帮助他们做他们的工作。这个想法是为了使网络优点更有效,让他们将重复的任务,复杂,时间敏感,或者要求极高水平的注意力,但没有创造性的。这是应该免费这些稀缺和宝贵的资源来做其他,更高级别的工作相反,而最小和监管关注AI在做什么。(人类的注意力是最宝贵的资源在任何商店。)网络团队不收缩,其投资组合的服务甚至可以增长没有团队也有增长,要使这成为可能。
Reskilling允许网络员工被训练进入其他部分或完全不同的工作。它还包括利用人工智能的理念帮助培训新网络员工熟练程度。网络团队可能缩小或看到更多的营业额,但其完成工作的能力并不减少。
降低是一种不同的结果,我们看到在模具工作后,第二次世界大战。(看看大卫高贵的生产力细节。)新工具允许低技术人员来完成更出色的工作人员,和没有任何意图或津贴为他们工作时变得更加熟练。整个地区的专业知识将转向硅和脱落大多数职位的工作要求。这种转变的技能到软件或固件更容易为企业找到合适的网络工作人员,因为需求较低。
取代的端点是降低螺旋,人工智能工具的多面手简单地取代网络专家。这可能是做的东西来网络团队先发制人,寻求摆脱的管理人员的负担和成本,也可能是做的东西通过网络团队本身,使用人工智能实现软着陆的组织不再能够雇佣和留住员工熟练的足以做这项工作。
网络工程师和管理员的领导已经需要考虑和计划为什么以及何时采取人工智能工具,如何使用它们来最好的效果,以及如何重塑企业网络。