NASA-Ratschlag:Technologie, Kultur und Daten vereinen sich, um AIOps voranzutreiben

Organisationen wie die NASA teilen ihre Erfahrungen mit KI und AIOps mit denen, die gerade erst anfangen.

Organisationen, die an der Implementierung von AIOps interessiert sind, haben den Vorteil, von den Ratschlägen anderer zu lernen, die Schritte zur Nutzung künstlicher Intelligenz in ihren Betrieben und DevOps-Gruppen unternommen haben.

Ein solcher Innovator, der Ratschläge gibt, ist die NASA, die kürzlich die Bedeutung eines ganzheitlichen Ansatzes für die Einführung von KI für die Geschäftsanwendungen der Weltraumbehörde wie Finanzen und Beschaffung hervorgehoben hat, insbesondere in einer AIOps-Umgebung.

In einer Präsentation vor der KI-Operationsgruppe ATARC identifizierten die Leiter der Data-Science-Gruppe der NASA die drei Schlüsselelemente, die eine AIOps-Initiative benötigt. Technologie mag die naheliegendste sein, aber Unternehmen müssen ihre Daten auch vorbereiten, um sicherzustellen, dass sie für KI bereit sind, und ebenso wichtig ist ein Wandel der Unternehmenskultur, bei dem die Menschen akzeptieren, dass Daten ihre Entscheidungen beeinflussen müssen.

Warum auf die NASA hören? Vielleicht, weil sie diejenigen sind, die ehrlich sagen können:„Ja, wir sind Raketenwissenschaftler.“

„Das Bit, in dem der Algorithmus ausgeführt wird, ist ein sehr kleiner Teil. Die Daten liegen selten in einer Form vor, in der man sie wirklich nutzen kann. Die Menschen haben bereits ihre Art, Dinge zu tun; Es gibt dieses Problem, ein neues Tool oder eine Reihe von Tools lernen und verstehen zu müssen, wie es wirklich funktioniert. Die Menschen haben unterschiedliche Vorstellungen davon, was KI für sie tun kann“, sagte Nikunj Oza, Leiter der Datenwissenschaftsgruppe der NASA, laut einem Bericht von Government CIO Media.

Er fügte hinzu:„Daten sind nicht [automatisch] für die Verwendung durch KI bereit, sodass Sie ein AIOps-Projekt starten können und es plötzlich zum Erliegen kommt, weil die anderen Teile Ihres Systems nicht dafür bereit sind.“

AIOps-Ratschläge

Shenandoah Speers, stellvertretender CIO für Anwendungen bei der NASA, sagte gegenüber ATARCaudience, dass die digitale Transformation der Agentur im Gange sei, aber noch ausgereift sei. "Wir sehen einen großen Datenzufluss und erfahren, wie wir diese Daten verarbeiten und anhand dieser Daten Geschäftsentscheidungen und Missionsentscheidungen treffen können."

Oza diskutierte auch einige der Missverständnisse, die KI und maschinelles Lernen umgeben, einschließlich der internen Befürchtung, dass KI Menschen Arbeitsplätze stehlen wird.

Ein Webinar-Sprecher des Joint Artificial Intelligence Center (JAIC) des US-Verteidigungsministeriums diskutierte ebenfalls die Herausforderung der Datenqualität. „Es gibt Probleme mit der Etikettenqualität und der Datenqualität“, sagte Yevgeniya Pinelis, Leiterin für Test und Bewertung von KI/maschinellem Lernen bei JAIC. „Natürlich gibt es Infrastrukturprobleme. … Damit wir wirklich vertrauenswürdige KI-Systeme bauen können, müssen wir dieses Ökosystem und alle Rohrleitungen an Ort und Stelle haben.“

Sie fügte hinzu, dass die Kultur ein Faktor sei, da Teams dazu gebracht werden müssten, Agile und DevSecOps einzuführen. „Wenn Ihre Benutzer und Tester sehr früh eingebunden werden, erhalten Sie diesen agilen Prozess und vermeiden am Ende Katastrophen. Das ist ein großer kultureller Wandel, den wir durchmachen. Wir hatten viel Glück in der gemeinsamen Logistik – das sind in der Regel KI-Probleme, die gut abgegrenzt sind, obwohl die Datenbereitschaft immer ein Problem ist.“

Da immer mehr Unternehmen Erfahrungen mit AIOps und Beobachtbarkeit sammeln, gibt es immer mehr Möglichkeiten für diejenigen, die gerade erst anfangen, AIOps-Rat von den Pionieren einzuholen.