AIOps: Meningkatkan Efisiensi IT dan Kepuasan Karyawan

Dampak Bisnis dari Masalah IT

Mulai dari perangkat pengguna hingga jaringan dan server, infrastruktur IT memungkinkan kesuksesan bisnis. Tanpa itu, operasi, inovasi, dan produktivitas terhenti.

Tim IT yang mendukung bisnis saat ini menghabiskan banyak waktu untuk melakukan pemecahan masalah dan menyelesaikan masalah teknologi. Waktu mereka, selain hilangnya produktivitas karyawan hingga masalah terselesaikan, menyebabkan biaya yang besar terhadap bisnis.

• Survei “Masa Depan Pekerjaan Digital” Adobe menemukan bahwa teknologi yang tidak berfungsi dengan baik mengakibatkan hilangnya produktivitas hingga empat jam dalam sehari, menurut 58 persen responden pemimpin teknologi.¹
• Survei IDC tahun 2023 terhadap bisnis berukuran menengah dan perusahaan melaporkan bahwa 96 persen responden karyawan mengatakan PC berkualitas tinggi cukup penting dan sangat penting terhadap produktivitas dan kepuasan kerja mereka.²

Masalah Umum Terkait Perangkat

Masalah terkait perangkat yang paling umum dengan dampak yang signifikan terhadap produktivitas karyawan meliputi:

• Performa perangkat yang buruk, termasuk responsivitas sistem yang lambat, streaming audio atau video yang terputus-putus, atau aplikasi yang “hang”
• Masa pakai baterai yang tidak memadai atau semakin berkurang
• Sistem mengalami crash, baik dapat dipulihkan dari restart dan tidak dapat dipulihkan
• Masalah terkait serangan siber

Dalam banyak kasus, karyawan dapat terus bekerja untuk masalah berulang yang tidak terlalu parah tanpa melaporkannya ke IT agar mereka tetap dapat menggunakan perangkatnya. Namun, hal ini dapat menyebabkan rasa frustrasi karyawan yang meningkat, kepuasan karyawan yang menurun, dan masalah yang lebih parah jika tidak terselesaikan, termasuk kegagalan sistem dan peretasan keamanan yang tidak dapat dipulihkan.

Ketika tim IT terlibat dengan karyawan untuk mengatasi suatu masalah, mereka sering kali dihadapkan pada tugas yang memakan banyak waktu untuk menentukan penyebab utama masalah yang dilaporkan. Hal ini melibatkan banyak langkah proses standar untuk memilah penyebab utama sebelum mempertimbangkan langkah yang lebih invasif atau melakukan instalasi ulang sistem tanpa mengidentifikasi penyebab utamanya.

Bagaimana Menggunakan Artificial Intelligence untuk Mengatasi Tantangan IT Ops Anda

AIOps adalah strategi yang berkembang yang menggunakan alat yang didukung AI untuk mendukung IT Ops. Ketika diterapkan pada pengelolaan perangkat pengguna akhir, AI dapat secara aktif memantau perangkat keras, menggunakan wawasan yang diperoleh untuk secara proaktif mengatasi masalah potensial, dan memberikan wawasan real-time kepada tim IT untuk membantu dengan analisis penyebab utama dan penyelesaian masalah yang cepat. Hasilnya adalah waktu yang dihemat dan produktivitas, serta pengalaman IT dan karyawan yang lebih baik.

Kasus Penggunaan AIOps

AI dapat dengan cepat memproses kumpulan data terpisah yang besar dan memberikan wawasan mendekati real-time. Ketika AI diterapkan ke IT Ops, AI dapat menggunakan data real-time dan historis untuk mengidentifikasi anomali, menggunakan korelasi kejadian untuk mengingatkan anggota tim IT akan masalah secara proaktif, mengambil tindakan yang telah ditentukan, atau menyarankan langkah penyelesaian atau penyebab utama.

Lebih lanjut, kemampuan AI berbasis perangkat memberikan manfaat tambahan dari latensi yang berkurang, kontrol data yang lebih baik, serta biaya yang lebih rendah dibandingkan solusi berbasis cloud, karena semua data ada di perangkat, serta pemrosesan dan analisis AI dilakukan secara lokal.

Kasus penggunaan AIOps umum yang dapat membantu mengurangi biaya dukungan IT dan dampak karyawan meliputi:

• Peningkatan kemampuan untuk mengidentifikasi dan secara proaktif mencegah potensi masalah atau kegagalan
  • Pemantauan sistem dan analisis prediktif: Algoritma AI dapat menganalisis penggunaan sumber daya dan data performa perangkat; mengidentifikasi masalah potensial, seperti penurunan baterai secara tiba-tiba, kesalahan memori, atau kegagalan kipas; serta melakukan tindakan restoratif proaktif atau memperingatkan pengguna akan masalah sekaligus memberikan rekomendasi resolusi langkah berikutnya.
  • Pemantauan deteksi ancaman siber: Algoritma telemetri dan machine learning (ML) CPU dapat membuat profil dan mendeteksi malware, seperti ransomware dan cryptojacking, di tingkat perangkat keras dan memperingatkan pengguna akhir akan ancaman yang dicurigai atau memicu metode perlindungan perangkat bawaan.
• Kemampuan yang lebih baik untuk memahami penyebab masalah
  • Analisis penyebab utama: Algoritma AI dapat menganalisis data sistem untuk mengidentifikasi masalah perangkat keras yang mendasarinya, memberikan saran perubahan konfigurasi, atau mengambil tindakan proaktif. Misalnya, perangkat yang digunakan untuk rendering grafis berat mungkin mengalami lag. Analisis data sistem mungkin mengidentifikasi masalah dengan konfigurasi memori yang mencegah pengalaman optimal. Atau perangkat yang digunakan untuk beban kerja AI mungkin membebani CPU, dan analisis penggunaan sistem yang mungkin mengakibatkan tindakan sistem otomatis untuk mengalihkan pemrosesan data ke NPU atau GPU terintegrasi.
  • Prediksi dan analisis crash: Algoritma AI dapat menganalisis dan menghubungkan data telemetri untuk mengidentifikasi potensi masalah atau penyebab postcrash. Temuan dan saran remediasi dapat dibagikan dengan tim IT atau diberikan sebagai peringatan kepada pengguna akhir sebelum kegagalan sistem.

Mulai dengan AI untuk Efisiensi IT Ops yang Lebih Baik

Tim IT dapat mulai memanfaatkan kemampuan deteksi ancaman berbasis perangkat keras dan didukung AI dengan PC AI perusahaan yang dibangun berdasarkan platform Intel vPro®. Intel® Threat Detection Technology (Intel® TDT) terintegrasi menggunakan algoritma telemetri dan machine learning (ML) CPU untuk membuat profil dan mendeteksi serangan siber yang menghindari metode deteksi tradisional, membantu meningkatkan performa pemantauan dan keamanan di tingkat perangkat keras.

Selain itu, Intel telah bekerja dengan ISV keamanan terkemuka untuk melakukan praintegrasi Intel® TDT ke dalam solusi mereka sehingga tim IT dapat dengan cepat mengaktifkan kemampuan keamanan berbasis perangkat keras pada perangkat berbasis Intel vPro®. PC AI berbasis Intel vPro® dengan prosesor Intel® Core™ Ultra mendapatkan manfaat dari tiga mesin khusus (CPU, GPU, dan NPU), akselerator AI terintegrasi, dan arsitektur yang dioptimalkan AI untuk memastikan pengalaman pengguna dengan performa baik sekaligus meningkatkan kemampuan perlindungan ancaman endpoint.

Selain kemampuan keamanan berbasis perangkat keras terintegrasi, kemampuan pengelolaan jarak jauh terintegrasi dari Intel vPro® memberi tim IT alat yang mereka perlukan untuk mendukung karyawan dan mengelola armada perangkat dengan aman, bahkan ketika dimatikan atau tidak responsif, di dalam atau di luar firewall, dan di cloud.

Intel® Device Discovery, yang dimungkinkan melalui Intel® Innovation Platform Framework (Intel® IPF), menawarkan cara baru untuk alat dan layanan cloud dalam berinteraksi dengan platform Intel vPro® dan mengumpulkan data yang membantu menginformasikan keputusan pengelolaan perangkat, termasuk identitas merek platform, fitur yang ada, riwayat keausan dan kerusakan, serta kumpulan data lainnya yang dimaksudkan untuk meningkatkan fungsionalitas perangkat lunak pengelolaan perangkat dan mendukung AIOps.

• Jelajahi manfaat PC AI berdasarkan platform Intel vPro®.
• Baca “Apa yang Perlu Anda Ketahui untuk Membeli PC bagi Perusahaan Anda” untuk mengetahui bagaimana meng-upgrade perangkat dapat membantu Anda memenuhi kebutuhan IT dan karyawan.