Нейросеть вам в руки!
Как использовать ИИ для автоматизации задач

Использование ИИ для автоматизации задач помогает компании получить конкурентное преимущество, поскольку объединение технологии автоматизации с возможностями ИИ позволяет работать более эффективно и результативно.

1. Может ли ИИ помочь в мониторинге систем и предотвращении сбоев? Известны ли вам примеры успешного применения?
2. Какие решения на базе ИИ вы можете порекомендовать для автоматизации процессов резервного копирования и восстановления данных?
3. Как ИИ может упростить процесс управления обновлениями ПО и системы? Какие риски это поможет снизить?
4. Преимущества и недостатки использования ИИ для автоматизации задач.
5. Факторы успешного внедрения ИИ в процессы автоматизации системного администрирования.
6. Рекомендации для специалистов. Какие навыки и знания должны развивать сисадмины, чтобы эффективно использовать ИИ в своей работе?

На вопросы «СА» отвечают эксперты ИТ-отрасли

Юрий Тюрин,
технический директор MD Audit (ГК Softline)

«Чтобы эффективно применять ИИ, системным администраторам стоит развивать навыки работы с большими данными, понимание принципов машинного обучения и автоматизации процессов, а также умение интегрировать ИИ-инструменты с существующей инфраструктурой»

ИИ уже активно используется для мониторинга систем и предотвращения сбоев: алгоритмы анализируют телеметрию в реальном времени, выявляют аномалии в работе оборудования или приложений и могут предсказать потенциальный сбой до того, как он произойдёт. Например, в дата-центрах ИИ помогает заранее обнаруживать перегрев серверов, в облачных платформах — выявлять резкие скачки нагрузки и автоматически перераспределять ресурсы, снижая риск простоя.

В резервном копировании ИИ способен оптимизировать график бэкапов, определять критичные для бизнеса данные и приоритизировать их сохранение, а также предлагать оптимальный метод восстановления в зависимости от типа сбоя. Есть решения, где ИИ автоматически тестирует корректность резервных копий и даже моделирует сценарии восстановления, сокращая время отклика в реальной аварийной ситуации.

При управлении обновлениями ПО ИИ может анализировать совместимость патчей, прогнозировать влияние на производительность и автоматически выбирать оптимальное время установки, чтобы минимизировать простой. Такой подход снижает риски, связанные с человеческим фактором, ошибочной установкой или несвоевременным обновлением, а также помогает быстрее реагировать на критические уязвимости.

Главные преимущества применения ИИ в автоматизации заключаются в скорости реакции, снижении операционных затрат и возможности предиктивного анализа, когда система сама предупреждает о проблемах.

К недостаткам можно отнести высокую стоимость внедрения, необходимость качественных данных для обучения моделей и риск чрезмерной зависимости от автоматизации, когда снижение контроля со стороны человека может привести к пропуску нестандартных ситуаций.

Успешное внедрение ИИ в автоматизацию требует трёх ключевых факторов: качественных и полноценных данных для обучения алгоритмов, чёткой интеграции с уже существующими системами и участия специалистов, которые смогут корректно интерпретировать результаты работы ИИ и при необходимости вмешаться. Без этих условий даже самые продвинутые решения будут работать неэффективно.

Рекомендации для специалистов:

Чтобы эффективно применять ИИ, системным администраторам стоит развивать навыки работы с большими данными, понимание принципов машинного обучения и автоматизации процессов, а также умение интегрировать ИИ-инструменты с существующей инфраструктурой. Плюсом будут навыки в области кибербезопасности, ведь ИИ всё чаще используется для защиты систем в реальном времени.

Сергей Головашов,
эксперт, руководитель Центра компетенций компании Bell Integrator

«Для успешного внедрения ИИ в процессы автоматизации системного администрирования так же, как и в обычном управлении процессами — необходимо понимание архитектуры, целей и задач»

1. ИИ уже активно применяется в мониторинге систем и предотвращении сбоев, и это одно из самых перспективных направлений в управлении ИТ-инфраструктурой. Попытки сейчас уже делают несколько операторов сотовой связи, но пока более глубоких и уже работающих систем мониторинга для примера у меня нет.

2. Мне кажется, что перспективность ИИ, особенно для систем устойчивых операций — это стрельба из пушки по воробьям: слишком дорого и не нужно. Тут прежде всего надо понимать, что не так с текущими системами бэкапирования? На мой взгляд, не стоит настолько превозносить ИИ в рутинных операциях.

3. ИИ действительно может существенно упростить управление обновлениями ПО и систем, сделав процесс более безопасным, быстрым и предсказуемым. Прежде всего, это предсказание и предупреждение конфликтов, оптимизация времени обновлений, а также автоматическое сканирование и выявление проблем.

4. Преимуществ достаточно! Это и постоянное улучшение процесса при дообучении системы, повышение точности и снижение ошибок, ускорение процессов. НО! Проблемы и риски на данный момент намного более серьезные: риски ошибок и ложных срабатываний, проблемы с объяснимостью (Explainability), зависимость от качества данных, сложность интеграции и большое количество этических и правовых вопросов.

5. Для успешного внедрения ИИ в процессы автоматизации системного администрирования так же, как и в обычном управлении процессами — необходимо понимание архитектуры, целей и задач.

После этого необходим контроль и развитие, все, как написано в методиках PmBook (Project Management Body of Knowledge). А считать, что управление — это легко, может только человек, который ни разу в жизни не руководил. Ведь это просто только со стороны.

6. Специалистам необходимо знать весь стек применяемых для ИИ технологий. Именно он является базисом. Да и совет — вы ведь не будете строить дом, если не обладаете достаточными для этого знаниями?

Святослав Смирнов,
руководитель подразделения К2 НейроТех

«Системным администраторам необходимо развивать навыки работы с данными и автоматизацией для эффективного использования ИИ: изучать основы анализа метрик, логов и мониторинга»

При решении задач в области администрирования аппаратных средств, инфраструктурных приложений и информационных систем искусственный интеллект эффективно справляется с систематизацией и обработкой информации. Сегодня многие компании экспериментируют с внедрением ИИ для сопровождения и администрирования продуктивных систем.

Тем не менее, опыт отрасли показывает, что воспринимать ИИ как универсальную «серебряную пулю» не стоит. Каждый случай индивидуален и зависит от конкретных условий и особенностей инфраструктуры.

Система мониторинга традиционно строится по принципу превышения определенного порога. При этом мы можем отслеживать тренды утилизации ресурсов и прогнозировать наступление аварийных событий. На мировом рынке существует много готовых популярных приложений. Мы тоже не отстаем от коллег и разрабатываем собственное решение — «Агент для анализа логов и метрик инфраструктуры». Этот инструмент позволит существенно упростить ежедневную работу администратора.

Универсальной системы, которая позволить закрыть весь пул задач для резервного копирования, пока не существует. Однако на рынке присутствует достаточно вендоров, предлагающих передовые продукты для организации надежных бэкапа.

Если рассматривать процесс обновления ПО верхнеуровнево, оценивая спектр потенциальных возможностей, то ИИ может взять на себя рутинные операции администратора: загрузка обновленных пакетов, проверку безопасности, контроль работоспособности и функциональности обновленного ПО. Технологии ИИ способны автоматически выявлять уязвимости по базе, ранжировать патчи по уровню риска и прогнозировать последствия их установки. Это не только снижает нагрузку на ИТ-команды, но и ускоряет реагирование на потенциальные угрозы.

Использование ИИ для автоматизации задач обладает рядом преимуществ. Во-первых, оно существенно снижает риск кибератак благодаря быстрому закрытию обнаруженных уязвимостей.

Во-вторых, минимизирует вероятность сбоев, заранее предупреждая о возможных проблемах совместимости обновлений.

Помимо прочего, технологии ИИ освобождают сотрудников от монотонной работы, автоматизируя этапы анализа, диагностики и даже планирования действий, избегая ошибок, которые может допустить человек.

Однако технология пока имеет ряд ограничений. Качество работы ИИ-систем напрямую зависит от полноты и достоверности предоставляемых данных, некорректная информация может привести к ложным срабатываниям. Кроме того, для эффективной работы требуется тщательная интеграция с инфраструктурой и тонкая настройка. Наконец, ИИ не способен полностью заменить человека — финальное решение всегда остается за администратором.

Успешное внедрение ИИ в автоматизацию системного администрирования требует продуманного подхода. Основной служат качественные структурированные данные для обучения моделей.

Не менее важна интеграция ИИ-решений с существующей инфраструктурой, включая системы мониторинга, CMDB и ITSM. Решающую роль играет человеческий фактор: поддержка руководства и вовлечённость ИТ-команд определяют скорость и качество адаптации новых технологий.

Для оценки эффективности необходимо заранее установить четкие KPI — например, сокращение простоев и процент автоматизированных инцидентов. Оптимальная стратегия внедрения ИИ-решений предполагает поэтапный подход: от успешных пилотных проектов до постепенного масштабирования на всю инфраструктуру.

Системным администраторам необходимо развивать навыки работы с данными и автоматизацией для эффективного использования ИИ: изучать основы анализа метрик, логов и мониторинга.

Важно освоить средства автоматизации и понимать их интеграцию с ИИ-системами. Полезно иметь базовое представление о принципах машинного обучения, например, как ИИ обнаруживает аномалии или прогнозирует сбои. Ключевой навык — умение работать в режиме «надзора» за ИИ: интерпретировать его рекомендации, принимать обоснованные решения и контролировать автоматизированные процессы.

Кроме того, важно развивать навыки работы с облачными платформами и AIOps-инструментами, которые активно применяют искусственный интеллект для управления ИТ-инфраструктурой«.

Олеся Шаркова,
руководитель IT-интегратора «Экспресс лаб», эксперт по ИИ

«Системному администратору стоит развивать навыки Python-автоматизации, работу с API, разбираться в методах анализа логов и основах ML»

ИИ уже перестал быть модной игрушкой и стал реальным инструментом в арсенале системного администратора. Сегодня мы видим, как системы мониторинга вроде Zabbix с модулями anomaly detection или Dynatrace Davis не просто фиксируют события, а прогнозируют сбои, анализируя поведение сервисов на основе исторических данных. Это позволяет не реагировать на проблему, а предотвращать её.

В резервном копировании решения уровня Rubrik или Acronis Cyber Protect применяют машинное обучение для определения приоритетов данных, проверки целостности бэкапов и автоматического тестового восстановления. Это кардинально снижает риск обнаружить, что «резервка» непригодна в критический момент.

Управление обновлениями тоже меняется: Red Hat Insights способен выявлять потенциальные конфликты и предлагать безопасные окна для установки патчей, а в Windows средах WSUS с ML-надстройками блокирует обновления, вызывающие массовые сбои. Преимущество очевидно — меньше простоя, выше стабильность, снижение нагрузки на команду.

Риски тоже есть: ИИ требует качественных данных для обучения, грамотной интеграции и понимания принципов его работы, иначе можно столкнуться с ложными тревогами или некорректными решениями.

Для успешного внедрения критично готовить инфраструктуру и персонал. Системному администратору стоит развивать навыки Python-автоматизации, работу с API, разбираться в методах анализа логов и основах ML. Тогда ИИ станет не абстрактным «помощником будущего», а надёжным элементом повседневной работы.

Владимир Король,
лаборатория ИИ «Promtagram»

«Преимущества использования ИИ в автоматизации задач очевидны: скорость, точность, снижение количества человеческих ошибок. У вас больше не будет необходимости вручную отслеживать каждый процесс — ИИ возьмёт на себя рутинные задачи и оставит вам время для более творческой работы»

1. Искусственный интеллект в мониторинге систем и предотвращении сбоев — это не просто модное слово, а реальный инструмент, который помогает не только следить за состоянием серверов и систем, но и предотвращать потенциальные проблемы.

Представьте себе, что ваш сервер начинает перегреваться или накапливается слишком много данных, и вы этого даже не замечаете. И вот тут на сцену выходит ИИ, который в реальном времени анализирует данные, прогнозирует сбои и помогает предупредить катастрофу до того, как она произойдёт.

Такие решения, как у Google или Microsoft, которые используют ИИ для мониторинга своих дата-центров, могут предсказать, когда часть оборудования выйдет из строя, и вовремя предпринять шаги для устранения проблемы. Например, у них есть системы, которые могут, опираясь на поведение сети и оборудования, предупредить об отказах за несколько дней или даже недель, что позволяет избежать простоя.

2. Что касается резервного копирования и восстановления данных, то ИИ здесь действительно меняет правила игры. Решения, основанные на машинном обучении, могут не только автоматизировать процесс резервного копирования, но и предсказать, какие данные будут востребованы в будущем.

Например, если у вас есть большая база данных, ИИ может анализировать, какие файлы и документы используются чаще всего, и автоматически резервировать именно их, оптимизируя пространство и скорость восстановления.

А в случае сбоев — без паники! Восстановление данных становится почти мгновенным, потому что ИИ сам выбирает самые быстрые и эффективные методы. Решения вроде Acronis или Veeam на основе ИИ могут выбирать наилучшие параметры для резервных копий, что сокращает время простоя системы и минимизирует потери.

3. Управление обновлениями ПО — это ещё одна головная боль для сисадминов. Иногда кажется, что обновления приходят в самый неподходящий момент, и что-то из них может привести к сбоям в системе. И вот тут ИИ как раз приходит на помощь: он может самостоятельно анализировать, какие обновления имеют наибольшее значение и когда их лучше установить, а также проводить тестирование в «песочнице», чтобы проверить, как новое ПО поведёт себя в реальной системе.

К примеру, ИИ может оценить, какие обновления исправляют уязвимости, и предложить их установку в первую очередь. Это позволяет избежать риска сбоев, связанных с несовместимостью старых и новых версий ПО, и упрощает процесс обновления в целом. Знаете, как это работает на практике? В крупных компаниях системы ИИ регулярно проводят тесты обновлений в изолированных средах, прежде чем они попадут на продуктивные серверы.

4. Преимущества использования ИИ в автоматизации задач очевидны: скорость, точность, снижение количества человеческих ошибок. У вас больше не будет необходимости вручную отслеживать каждый процесс — ИИ возьмёт на себя рутинные задачи и оставит вам время для более творческой работы.

Например, если ваш серверный парк работает круглосуточно, ИИ сможет следить за состоянием оборудования и оперативно проводить замену запчастей или перезагрузку, не дождавшись появления признаков перегрева или отказа.

Однако не всё так идеально, как кажется на первый взгляд. Главный минус — это зависимость от данных. Если данные, на которых обучается система, неполны или ошибочны, то результат может быть неожиданным. Кроме того, на начальном этапе внедрения ИИ в организацию потребуется значительное время и ресурсы для обучения и настройки.

5. Чтобы ИИ действительно стал неотъемлемой частью вашей работы, важно правильно настроить процесс его внедрения. Ключевыми факторами здесь являются качественные данные, надежная инфраструктура и, конечно, квалифицированные специалисты.

Внедрение ИИ в автоматизацию системного администрирования невозможно без тщательной подготовки: от создания базы данных до интеграции с существующими системами. Хороший пример — переход крупных компаний на облачные сервисы и использование ИИ для управления их ресурсами.

Максим Разин,
руководитель направления развития инфраструктурных сервисов, Группа «Борлас» (ГК Softline)

«ИИ может помочь в мониторинге систем и предотвращении сбоев»

Наше подразделение занимается разработкой программных средств для цифровизации производства с использованием технологий промышленного интернета вещей и машинного обучения. Основное направление работы — создание индустриальных IoT-решений для диагностики и прогноза изменения состояния оборудования. Диагностические системы эксплуатируются на предприятиях промышленного и энергетического секторов, в том числе осуществляют мониторинг и диагностику состояния оборудования действующих энергетических объектов.

Разрабатываемое нами ПО реализует методы предиктивной аналитики, основанные на наработках по созданию диагностических систем.

Для решения ключевых задач диагностики используется полный спектр инструментов для анализа данных, основанных на статистических методах, искусственном интеллекте, методах регрессии, прогнозирования кластеризации и понижения размерности, которые предоставляют возможности по:

• автоматизации анализа опыта эксплуатации оборудования (на уровне истории изменения значений его параметров), в том числе путем построения статистических моделей данного оборудования (модели нормальной эксплуатации, прогнозные модели, оптимизационные модели) на основе методов машинного обучения широкого класса;
• автоматическому выявлению отклонений в работе оборудования с оповещением пользователей решения через различные каналы связи и выдачей сопутствующей аналитической информации, характеризующей выявленные отклонения, включая возможные причины реализации выявленных отклонений, вероятностный прогноз изменения параметров оборудования в будущем, рекомендации по порядкам дальнейшей эксплуатации и техническому обслуживанию и ремонту оборудования;
• организации взаимодействия распределенных пользователей решения, занимающихся мониторингом и диагностикой состояния оборудования (промышленные площадки, диагностические центры и т.д.), в единой информационной среде.

Внедрение подобных решений в производственные процессы промышленных и энергетических предприятий помогает повысить эксплуатационную надежность основного оборудования, снизить эксплуатационные издержки и оптимизировать объем ручных операций по эксплуатации, техническому обслуживанию и ремонту оборудования.

Преимущества использования ИИ для автоматизации задач:

1. Повышенная точность прогнозов

• Сложные паттерны: ИИ, особенно ML/DL, выявляет сложные, неочевидные взаимосвязи в данных (вибрация, температура, ток, акустика, эксплуатационные параметры), которые трудно или невозможно обнаружить традиционными статистическими методами.
• Многомерный анализ: одновременная обработка огромного количества разнородных данных с множества датчиков.
• Адаптивность: модели могут постоянно обучаться на новых данных, адаптируясь к изменениям в работе оборудования или внешних условиях, повышая точность со временем.

2. Раннее обнаружение аномалий и отказов

• Прогнозирование сбоев ДО отказа: выявление тонких признаков деградации на самых ранних стадиях, задолго до критического отказа.
• Снижение незапланированных простоев: предотвращение катастрофических поломок и связанных с ними длительных и дорогостоящих остановок производства.

3. Оптимизация технического обслуживания

• Переход от реактивного к предиктивному: обслуживание выполняется, только когда оно необходимо, — на основе фактического состояния оборудования, а не по расписанию или после поломки.
• Сокращение затрат на ТО: уменьшение расходов на ненужное плановое обслуживание, запасные части и трудозатраты.
• Планирование ресурсов: возможность оптимально планировать работы ТО, закупку запчастей и использование персонала.

4. Увеличение времени безотказной работы (Uptime) и общей эффективности оборудования (OEE)

• Максимизация производительности: сокращение простоев напрямую увеличивает доступность оборудования и общую эффективность производства.
• Продление срока службы оборудования: своевре­менное обслуживание предотвращает ускоренный износ.

5. Повышение безопасности

• Предотвращение аварий: прогнозирование потенциально опасных отказов (например, в котлах, турбинах, подъемных механизмах) снижает риски для персонала и окружающей среды.

6. Автоматизация анализа и принятия решений

• Обработка Big Data в реальном времени: ИИ способен непрерывно анализировать огромные потоки данных с датчиков (IIoT).
• Снижение нагрузки на экспертов: автоматизация рутинного анализа высвобождает высококвалифицированных инженеров для решения более сложных задач.
• Оперативные рекомендации: системы могут генерировать предупреждения и рекомендовать конкретные действия по обслуживанию.

7. Оптимизация использования ресурсов

• Энергоэффективность: выявление режимов работы оборудования, ведущих к перерасходу энергии.
• Эффективность сырья: мониторинг параметров,
  влияющих на качество продукции и расход материалов.

К числу возможных сложностей и ограничений при использовании ИИ можно отнести:

1. Качество и доступность данных

• «Мусор на входе — мусор на выходе»: неточные, неполные, несвоевременные или нерепрезентативные данные приводят к некорректным прогнозам.
• Нехватка данных об отказах: для обучения моделей по распознаванию редких, но критичных отказов часто недостаточно исторических данных.
• Интеграция данных: сложности с объединением данных из разрозненных систем (SCADA, MES, ERP, исторические записи).

2. Сложность разработки и внедрения

• Высокие начальные инвестиции: затраты на оборудование (датчики, edge-устройства), инфраструктуру (хранилища данных, вычислительные мощности), ПО и экспертов (Data Scientists, инженеры по машинному обучению, предметные эксперты).
• Длительный срок окупаемости (ROI): разработка, обучение, внедрение и доводка системы до эффективной работы требуют значительного времени.
• Выбор и разработка моделей: требуется глубокая экспертиза для выбора подходящих алгоритмов, их обучения, валидации и тонкой настройки под конкретное оборудование и процессы.

3. Требования к вычислительным ресурсам

• Мощное «железо»: обучение сложных моделей (особенно deep learning) требует значительных вычислительных ресурсов (GPU/TPU).

Алексей Николаев,
директор по стратегическому развитию Primo RPA

«Лучше внедрять ИИ постепенно — с простых и ограниченных сценариев, постепенно расширяя их. Нужно следить за результатами, корректировать модели и обучать их на новых данных»

Может ли ИИ помочь в мониторинге систем и предотвращении сбоев? Да, ИИ уже активно применяется для таких задач, но важно различать подходы. Для классического мониторинга чаще используются проверенные алгоритмы машинного обучения, например, методы анализа временных рядов, которые позволяют отслеживать тренды, выявлять постепенное падение производительности или аномальные всплески ошибок. Эти методы надёжны и предсказуемы.

Вместе с тем LLM-модели тоже находят применение. Они могут работать как интеллектуальный помощник в системе мониторинга: по запросу администратора формировать сложные дашборды, объяснять возможные причины сбоев на основе истории инцидентов, находить схожие ситуации в прошлом и предлагать подходящие способы устранения.

Дополнительно ИИ может обучаться на нормальном состоянии инфраструктуры и выявлять отклонения даже при допустимых значениях метрик. Он способен группировать большое количество мелких уведомлений в компактный и информативный отчёт по типам проблем. Если к такому анализу подключить RPA, робот сможет по заданному сценарию перезапустить службу, переключить нагрузку на резервный узел или создать тикет. Это сокращает время реакции и минимизирует простой, но требует тщательной настройки и тестирования.

Для автоматизации процессов резервного копирования и восстановления данных есть архитектурный сценарий, который может быть полезен. Он предполагает связку системы резервного копирования с ИИ-мониторингом. Алгоритм анализирует логи и метрики, выявляет аномалии, которые могут указывать на возможный отказ узла или повреждение данных, и формирует триггер для системы бэкапов. После этого автоматически запускается резервное копирование нужного сегмента, а при необходимости — тестовое восстановление для проверки целостности копии.

Важно учитывать, что внедрение ИИ в продакшн-среды требует особой осторожности. Даже у крупных разработчиков AI-агентов бывали случаи, когда ошибка алгоритма приводила к потере данных, поэтому тестирование, ограничения прав доступа и многоуровневая проверка — обязательны.

ИИ может анализировать источники обновлений, включая официальные репозитории и базы данных уязвимостей, определяя приоритетность установки. На основе этой информации он помогает планировать и оптимизировать график обновлений: срочные патчи ставятся как можно быстрее, а менее критичные можно отложить.

Популярный подход — тестирование обновлений на виртуальных двойниках или в изолированных средах. Это позволяет выявить конфликты версий, потенциальные уязвимости или негативное влияние на производительность до того, как обновление попадёт в рабочую среду.

Дальше в процесс может быть интегрирован RPA, который автоматически применит проверенные обновления в согласованное время и на нужных серверах. Такой комплексный подход снижает риски пропуска критичных патчей из-за человеческого фактора, задержек в закрытии уязвимостей и неожиданных простоев после установки несовместимых версий.

Главное преимущество использования ИИ для автоматизации задач — это скорость и масштабируемость. ИИ может анализировать большие объёмы логов и метрик в реальном времени, выявлять закономерности и аномалии, а в связке с RPA — сразу выполнять корректирующие действия. Это ускоряет процессы, уменьшает нагрузку на специалистов и сокращает количество ошибок.

Однако есть и недостатки. Алгоритмы могут работать непредсказуемо, особенно при недостатке качественных данных. Ошибки в логике могут привести к ложным срабатываниям, утечкам данных или несанкционированному доступу. Настройка и поддержка систем ИИ требуют специалистов с глубокими знаниями в ML, безопасности и автоматизации. Важные решения, особенно связанные с изменением конфигурации или данными, должны перепроверяться человеком.

Успех внедрения ИИ в процессы автоматизации системного администрирования начинается с чёткой постановки задачи и понимания, какую проблему должен решать ИИ. Далее — качество и доступность данных: без исторических логов и метрик алгоритмы будут работать неточно.

Лучше внедрять ИИ постепенно — с простых и ограниченных сценариев, постепенно расширяя их. Нужно следить за результатами, корректировать модели и обучать их на новых данных. Важен выбор подходящих алгоритмов и инструментов, интеграция с существующими системами, а также контроль со стороны специалистов, которые понимают как механику работы ИИ, так и особенности инфраструктуры.

Системным администраторам полезно уметь работать с данными: собирать, очищать, анализировать. Понимание API и базовый Python помогут создавать интеграции и автоматизировать сценарии. Базовые знания ML позволят правильно интерпретировать работу алгоритмов.

Также важно разбираться в информационной безопасности, особенно если в инфраструктуре используются RPA-роботы, которые выполняют действия без участия человека. И ещё — умение описывать процессы пошагово, чтобы алгоритм и робот действовали строго по плану.  

Ключевые слова: автоматизация задач, ИИ, преимущества и недостатки использования ИИ

Подпишитесь на журнал

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи