Gartner报告:人机结合的增强智能将成为AI最有价值的应用

Gartner预测增强智能将是AI最有价值应用,旨在提升人类智能而非取代。增强智能通过结合人类与AI的能力,助力解决复杂问题,提高企业效率和客户体验。到2030年,决策支持/增强将占全球人工智能业务价值的44%。Stratifyd作为增强智能数据分析服务提供商,推动AI在商业智能领域的应用。

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Gartner预测,随着人工智能技术的发展,增强智能(结合了人类和AI的能力)将为人类生活带来颠覆性变革。企业应当最大限度地利用增强智能去扩充人类的智力和能力,将人机结合的增强智能应用于社会实践,帮助人类快速高效地解决更多复杂问题。

Gartner报告要点提炼:

1. 说到人工智能(AI),人们首先想到的是机器学习、自然语言处理等强大算法,却忽略了一个关键点:AI的目的应该是赋能人类,让人类变得更好、更聪慧、更开心,而不是创造一个“机器世界”。

2. AI的正确打开方式应该是让人们变得更高效、更智能,去更多地延展人类的智慧。相比机械、昂贵的人工智能自动化流程,这种方式可以给公司、社会创造更大价值。

3. 增强智能的出现将最大限度发挥AI的价值。增强智能专注于人工智能的辅助作用,强AI的目的是弥补自然人类的能力不足,同时又将人类智慧应用于AI,使商业智能变得更加完善,实现人类跟机器的优势互补,发挥最大价值。

4. 随着AI算法被大量投入商用,赋予机器识别人类情感、逻辑的判断将成为区别于人工智能解决方案的最大亮点。人类在处理抽象化、情绪化问题上有着不可逾越的优势,通过人机交互把这些问题交给计算机,就能很好地弥补这个短板。

建议指引:

具体内容如下: AI 在短视频创作与理解上的应用.pdf AI技术在教育智能硬件上的应用实践.pdf eBay智能营销中的AI一体化大数据平台实践.pdf Nullmax对构建自动驾驶中间件的一些探索.pdf 万亿参数推荐模型预估架构演进之路.pdf 中文文本自动校对技术的研究与应用.pdf 京东多模态商品营销文案自动生成实践.pdf 人工智能机器学习2021共39份.zip 人机结合_产业互联网智能化之路1123.pdf 内容安全中的多模态模型训练实践.pdf 决策规划在自动驾驶系统中的挑战与探索.pdf 出门问问端到端语音合成系统的研究与应用 .pdf 图神经网络及其在电商的应用.pdf 基于 Glancing Transformer 的并行文本生成技术.pdf 基于深度学习的个性化推荐系统实时化改造与升级.pdf 多表自动机器学习应用研究.pdf 大数据 AI 检索技术的应用.pdf 大规模预训练模型高效训练的构架实践.pdf 如何利用强化学习技术提高游戏可玩性和真实性.pdf 字节跳动泛舆情域智能监控中台架构解读及实践 .pdf 客户微细分:架起结构化数据与深度学习的桥梁.pdf 对话式AI数据赋能企业数字化转型.pdf 小米业务场景下知识计算的探索和应用.pdf 必应搜索问答系统在全球化过程中的挑战与方法.pdf 快手端到端语音识别技术的探索与实践.pdf 快手精排CTR模型实践.pdf 智能语音在字节跳动内容平台上的应用.pdf 爱奇艺Bigdata+AI统一架构探索与实践.pdf 知识图谱在结构化知识中台的实践应用.pdf 知识驱动机器翻译研究和实践.pdf 第四范式 OpenMLDB 的机器学习实时应用佳实践.pdf 美团大脑系列:新零售场景下商品知识图谱的构建及应用.pdf 联邦学习在金融领域的落地和应用.pdf 腾讯新闻信息流推荐技术实战.pdf 自然语言处理技术范式迁徙之路.pdf 视觉智能的平台之路.pdf 视频分析算法在安防中的应用.pdf 语音合成在字节跳动平台的应用探索.pdf 超大规模多模态预训练模型M6实践.pdf 面向亿级用户的小布助手对话式ai算法系统实践与思考.pdf
<think>好的,用户现在问的是AI时代运维的出路在哪里。首先,我需要理解用户为什么会关心这个问题。可能用户本身是运维人员,或者对IT行业的发展趋势感兴趣,担心传统运维岗位会被AI取代,想了解未来的发展方向。 接下来,我需要回顾之前的对话历史。用户之前问过本地部署DeepSeek的相关问题,我详细分析了本地部署的优势、挑战以及适用场景。现在的问题转向运维在AI时代的出路,这可能和之前讨论的本地部署中的运维挑战有关,比如硬件成本、运维复杂度等。用户可能想知道在AI普及的情况下,运维人员应该如何转型或提升技能。 首先,我应该分析AI对运维的影响。传统运维可能面临自动化工具的替代,比如AI可以自动监控、预测故障、自动修复等。但另一方面,AI也带来了新的机会,比如需要运维人员管理AI基础设施,优化模型部署,处理数据等。 然后,我需要考虑用户可能的深层需求。他们可能担心职业前景,希望了解具体的发展方向和技能要求。因此,回答中不仅要说明挑战,还要给出具体的出路建议,比如转型为AIOps工程师、参与MLOps、云原生运维等。 此外,结合之前的回答,本地部署涉及到硬件和运维复杂度,用户可能想知道在AI时代,如何结合这些已有的知识进行转型。比如,之前提到的混合部署方案,运维人员可能需要掌握云和本地环境的整合管理。 还要注意用户可能的背景,他们可能是企业中的IT决策者,或者是个人运维从业者,需要不同的建议角度。但问题比较普遍,应该保持回答的通用性,涵盖技能提升、角色转变、行业趋势等方面。 后,要确保回答结构清晰,分点说明,让用户容易理解。可能包括挑战、新机遇、核心技能、发展方向等部分。同时,提供实际例子或转型路径,帮助用户具体操作。 总结,回答需要涵盖AI对运维的冲击,新的机会领域,必要的技能升级,以及具体的职业发展方向,同时结合之前讨论的本地部署相关内容,保持连贯性。</think>在AI技术快速渗透各行业的时代,传统运维(IT Operations)正在经历**从“被动救火”到“主动智能”的范式转移**。以下是运维领域的关键变革方向与突破路径分析: --- ### **一、AI对运维的冲击与机遇** | **传统运维痛点** | **AI驱动的变革** | **新增价值点** | |---| | 人工巡检效率低 | 算法预测故障(如LSTM预测硬盘寿命)| 故障发现从小时级缩短至秒级 | | 日志分析依赖经验 | NLP自动解析日志(如定位K8s崩溃根因)| 根因分析准确率提升40%+ | | 扩容决策滞后 | 强化学习动态调度资源(如AutoScaling)| 资源利用率从30%提升至70% | | 安全防御被动响应 | 异常行为图谱实时检测(如APT攻击识别)| 防御响应时间从小时级到毫秒级 | --- ### **二、运维人员的四大转型方向** #### **1. AIOps工程师:运维与算法的深度融合** - **核心能力** - 掌握时序预测(Prophet、ARIMA)用于容量规划 - 构建知识图谱实现故障传播链推演 - 开发自动化修复机器人(如ChatOps集成LLM) - **案例**:某银行用AI预测交易系统峰值,提前扩容避免宕机,年度损失减少¥800万。 #### **2. MLOps专家:AI模型的全生命周期运维** - **关键任务** - 设计模型监控体系(数据漂移检测、性能衰减告警) - 搭建自动化训练流水线(如Kubeflow + Prometheus) - 优化推理资源调度(如NV Triton动态批处理) - **趋势**:MLOps工具市场年增长率达21%(Gartner 2024预测)。 #### **3. 云原生架构师:智能化基础设施设计** - **技术栈升级** - Serverless异常检测(AWS Lambda + XGBoost) - 智能边缘计算(K3s集群的AI驱动调度) - 混沌工程AI化(自动生成故障注入场景) - **数据**:云原生运维岗位需求3年增长300%(LinkedIn 2023报告)。 #### **4. 业务可靠性工程师(SRE+AI)** - **创新实践** - 用强化学习优化SLO(如动态调整错误预算阈值) - 构建数字孪生系统模拟压力测试 - 知识库自动沉淀(LLM提取事故报告中的解决方案) --- ### **三、必须掌握的六大技术武器** 1. **可观测性AI化** - 工具:Elasticsearch + OpenAI日志聚类 - 技能:将Trace/Metrics/Logs转化为特征工程输入 2. **低代码运维开发** - 平台:AutoML(H2O Driverless AI)生成告警规则 - 方法:用回归模型预测云成本,动态优化Spot实例占比 4. **安全运维AI协作** - 技术:联邦学习实现隐私合规的威胁情报共享 5. **硬件-算法协同优化** - 场景:为NVIDIA DPU编写定制化AI监控插件 6. **人机协作界面重构** - 趋势:自然语言运维(如“用中文描述需求→自动生成Terraform代码”) --- ### **四、未来3年关键发展路径** ```python # 运维人员能力升级路线模拟(建议) def career_path(current_skill): if current_skill == "传统运维": return "学习Python→掌握Prometheus→考取CKA→参与AIOps项目" elif current_skill == "中级DevOps": return "深入研究TFX/Kubeflow→实践混沌工程→主导MLOps落地" else: return "探索LLM+运维新场景(如自动编写Ansible Playbook)" print(career_path("传统运维")) # 输出:学习Python→掌握Prometheus→考取CKA→参与AIOps项目 ``` --- ### **五、行业先行者实践参考** - **电网行业**:国网某省公司用AI预测变电站设备故障,运维人力需求下降60% - **游戏行业**:米哈游通过AI自动扩容原神服务器,应对全球玩家峰值波动 - **金融行业**:蚂蚁金服智能运维平台可提前7天预测支付系统风险 --- ### **总结与建议** 1. **认知升级**:运维不再是“背锅侠”,而是**业务连续性的AI架构师** 2. **能力重组**:聚焦“数据敏感度+算法理解力+工程落地力”三角能力 3. **工具策略**:优先掌握开源AIOps栈(如Elastic Stack + PyTorch Forecasting) **终出路**:**成为AI系统的“医生”**——既懂基础设施的“生理结构”,又能用AI工具进行“精准诊断治疗”。那些率先将AI转化为运维超能力的人,将在技术革命中赢得不可替代性。
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