1、资源需求增加
AI系统需要大量的计算能力，并且为了支持他们，企业需要可以访问具有多核处理器的服务器或云计算服务。另外为了构建机器学习系统，企业需要大量的数据，这意味着需要更多的存储容量。当然，组织还需要大量网络资源来支持这些计算和存储系统。
2、安全情报
安全解决方案产生大量的日志数据，IT管理人员已不能人工管理。越来越多的安全分析、威胁情报和用户实体行为分析(UEBA)产品利用机器学习和高级算法，来识别和减轻攻击。
然而，黑帽子很快就会开始将AI整合到他们的代码中。基于AI的网络攻击变得司空见惯可能只是时间问题。
3、智能监控
除了能够为网络安全提供帮助，AI还可以帮助监控网络和其他基础架构。比如Dynatrace平台，它提供基于AI的全栈监控，它集成了机器学习和大数据分析功能，为IT专业人员提供智能监控功能，使他们更轻松地完成工作。该领域的其他供应商还有Spunk和SumoLogic，他们的产品更广泛地集中在分析各种机器数据，但可用于网络监控。
4、自动帮助支持
人们已经习惯了Cortana和Siri等智能助手，客户服务聊天室也变得越来越普遍。很快，AI将可以接管这些自助帮助的职责。IPSoft已经创建了一个名为Amelia的AI，可以执行一些相关功能。像IBM的沃森(Watson)这样的平台也提供了类似的功能，可以帮助减轻一些IT负担，为他们所服务的组织提供支持。
5、智能存储
一些存储专家期望AI也能进行存储管理。机器学习工具可以学习IO模式和数据生命周期，允许存储解决方案做出与存储优化和分层相关的更明智的决策。也许有一天，AI甚至可以预测存储解决方案会发生故障，给用户有时间备份数据，并在硬件出现问题之前更换硬件。
6、AI用于基础设施管理
一些专家设想了一个未来，AI不仅可以保护、管理和解决有关网络的问题，而且还可以积极地管理和维护这些系统。这种自动化水平有时被称为自驱动基础设施或AI定义的基础设施。诸如软件定义的数据中心和编排工具(如Kubernetes)的趋势正在使这种设想成为可能。
7、对人的影响
当然，在关于AI的讨论中，人们都会怀疑机器人是否会最终接管他们的工作，特别是一些IT基础架构管理职位。AI将最终取代IT组织的许多常规功能，特别是在运营方面，例如系统管理、帮助台、项目管理和应用程序支持。
然而，许多专家认为，尽管AI会改变人类正在进行的工作的性质，但它不会减少人类的工作岗位。一些工作职位将会消失，但AI会改善人才技能短缺的情况，整个IT组织可以越来越重视创新工作。
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