Au cours des dernières années, les organisations ont considérablement progressé en termes de capacité à surveiller vos activités technologiques et à détecter les incidents. Des incidents qui peuvent survenir à n’importe quelle heure. Mais nous imaginons à un moment donné que, dans les trois années de la formation, nous avons une alerte critique et, en cet instant, nous effectuons l’enquête, y compris avant que l’opérateur de garde ait cogido le téléphone. Imaginons que, avant l’intervention des professionnels, vous soyez consultés sur les outils, plantés sur l’hypothèque en fonction des preuves que la réponse et vous avez une liste d’actions à valoriser.
Il s’agit essentiellement de la grande capacité de l’IA génétique : sa capacité à activer la plate-forme d’observabilité, à comparer l’hypothèque avec les données réelles et à faire avancer un diagnostic possible au milieu de l’équipe humaine.
À la différence des automatisations traditionnelles, basées sur des scripts et des réponses préalablement définies, ces systèmes peuvent planifier les étapes nécessaires pour atteindre un objet concret, par exemple, identifier la cause d’un incident et adapter l’analyse aux informations trouvées. Chaque fois, en outre, vous pouvez être répondu par des preuves vérifiables.
Il est certain que les équipes d’exploitation travaillent avec des infrastructures toutes plus complètes et plus procédurales avec de multiples outils. Dans la pratique, avant une alerte pertinente, vous devez consulter des données, des journaux, des tâches et d’autres sources de l’énergie, des pièces distinctes d’un même puzzle que les professionnels doivent analyser et relier, beaucoup plus souvent sous pression et avec le temps en contra.
Ici, vous entrerez dans l’IA génétique, capable de consulter chaque pièce, de générer une hypothèque et des contrastes, pour que le professionnel, en commençant son intervention, vous donne une information sur ce qui a échoué, quelles que soient les causes, quelles preuves répondent à cette hypothèque et quelles actions conviennent à la valeur. Lors des essais de conception, cette étude a permis de réduire de 66% le temps moyen de résolution.
Par conséquent, la clé réside dans l’augmentation de la capacité d’actionnement de l’équipement et dans la modification de la manière d’utiliser le temps des professionnels, non en remplacement. Le manuel d’enquête et les tâches répétitives associées à un incident consomment une partie importante de la journée. En asumir l’IA partie de ce travail, vous pouvez libérer jusqu’à 17 heures semanales par technicien, qui peut destiner des activités de plus grande valeur.
Cela implique également l’évolution du papier des équipes d’exploitation : consacrer moins de temps à apagar fuegos et reconstruire ce qui s’est produit, et mieux prévenir les incidents, améliorer l’architecture, optimiser les processus et renforcer la résilience des systèmes.
C’est le principe sur lequel se fonde IOMETRICS® Smart Ops de la technologie Datadope. L’IA génétique n’élimine pas la nécessité de la connaissance technique ; permettez-lui une meilleure utilisation. Le fait d’avancer ne consiste pas à résoudre seul les problèmes avant les problèmes, mais il s’agit plutôt de libérer les professionnels d’une partie du travail réactif pour qu’ils puissent apporter plus de valeur à leur critère de résultat vraiment différent.
