1)调试软件
格拉茨穆rray hopper是计算机编程的先驱，20世纪40年代参与了哈佛大学马克大型计算机的操作和维护。 1947年9月9日，Hopper跟踪了Mark II计算机上发生的错误——。 错误是由进入计算机机箱的飞蛾引起的。 这种昆虫被记录在小组的工作日志中，其标题是“发现臭虫的第一个实际案例”。
虽然Hopper及其团队不是第一个用“bug”一词来解释系统故障的人，但他们确实帮助了它的普及。 当然，软件错误不受欢迎。 IT部门和软件工程师感到辛苦的代码行试图复制和识别问题。
要想和人类工程学家一样优秀，人工智能工具必须具有尚未达到的推理和创造性水平。 但是人工智能在异常检测方面仍然非常有效。 工程师在正常使用情况下进行培训，以检测什么时候关闭了什么东西。
人工智能对人类的另一个好处是模式检测。 假设一个系统每周在同一时间崩溃，或者在内存使用量达到一定水平后崩溃。 人工智能工具可以很容易地连接这些点。 人工智能可以知道开发人员的哪些行为和存储库的哪些代码模式与错误相关。 这可以用于通知开发人员可能会发生错误，并请求重新检查。
家里出了虫子，当然可以采取各种措施来消灭。 但是，找到隐藏的地方设置陷阱不是更容易吗？
2)预测未来问题
“预防胜于治疗”这句格言，在IT行业和医学行业都是名言。 监控运营并主动采取行动，而不是仅在出现问题时作出响应，有助于避免意外停机和成本高昂的故障。
无论是安装软件更新还是进行备份，首席信息官和IT专业人员都在一定程度上熟悉预防性维护的价值。 此维护在经过一定时间后或记录使用情况后进行。 对企业来说，这是个好办法。
另一方面，预测性维护是个性化和定制的。 监控设备及其环境，执行测试，接收设备反馈，并生成个性化预测。 这就像血液检查显示是否是糖尿病一样，那样的话只能吃低糖的食物。
人们可能会对机器整天监视他们的想法感到不快。 但是，通过支持人工智能的预测性维护，可以和其他设备一起观察设备。
3)筛选低级别的活动
处理IT事件就像鼹鼠游戏，让人筋疲力尽。众所周知，有值得关注的事件，也有完全不值得关注的事件。 如果没有对事件进行分类的适当方法，IT部门将承担负担。 输入智能过滤器在搜索引擎和电子邮件收件箱中已存在多年，可以区分好坏、重要性和重要性。 对IT部门来说，他们可以区分实际事件和噪声。
人工智能技术(如基于案例的推理)可帮助企业首先探索哪些解决方案，或者确定客户为快速准确诊断而必须提供的其他信息。 基于案例的推理系统从成功和失败中学习，应用复杂的概率推理识别有前景的解决方案，建立有价值的知识库。
智能筛选器和基于案例的推理使IT管理员可以更好地为需要手动干预的事件分配资源。
虽然现有的人工智能APP应用大多可以帮助IT部门，但——调试、预测维护和智能过滤是人工智能三大APP应用，对当今优秀的IT部门至关重要。
文/上海蓝盟 IT外包专家
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