摘要：人工智能（AI）技术，尤其是大模型的迅猛发展，正重构运维领域的底层逻辑。传统经验驱动的被动式运维在复杂系统面前日益捉襟见肘，而AI赋能的预测性运维通过实时分析、异常预警和智能决策，推动行业向“治未病”的主动模式跃迁。
人工智能（AI）技术，尤其是大模型的迅猛发展，正重构运维领域的底层逻辑。传统经验驱动的被动式运维在复杂系统面前日益捉襟见肘，而AI赋能的预测性运维通过实时分析、异常预警和智能决策，推动行业向“治未病”的主动模式跃迁。
这种范式转变的意义重大而深远。但AI在为运维赋能的同时，也带来了诸如模型幻觉、数据依赖性困境、模型可解释性缺失等新的技术挑战，给运维人员造成了不小的职业转型压力。
对于运维管理者和工程师而言，站在这一技术变革的十字路口，如何在充分挖掘 AI 赋能潜力的同时，有效控制由此带来的风险，妥善应对职业转型的挑战，成为未来三年内亟待解决的核心命题。这不仅关乎个人职业发展的走向，更关系到企业乃至整个行业在数字化时代下的竞争力与可持续发展能力。
接下来，本文将深入剖析 AI 在运维场景中的核心价值与落地挑战，为不同角色的运维人员规划转型路径与能力图谱，并构建全局行动框架，助力读者在 AI 时代的运维变革浪潮中找准方向、乘风破浪。
在运维领域，AI技术已经成功落地了多个具有显著价值的应用场景，为提升运维效率与质量发挥了重要作用。以下是这些场景的详细描述和价值体现：
尽管 AI 在运维场景中展现出了巨大的应用价值，但在实际落地过程中，也面临着一些不容忽视的技术风险。以下是这些风险的详细描述和应对策略：
在央国企等管理驱动型团队中，管理型运维人员肩负着统筹规划、团队管理以及确保运维工作符合合规要求等重要职责，他们在推动 AI 技术引入和应用的过程中，面临着一些特有的挑战。
首先，外包团队技术能力参差不齐，这使得 AI 工具的引入可能会加剧对外包团队的依赖，一旦外包团队的技术支持出现问题，将对运维工作的正常开展产生严重影响。其次，央国企等机构通常具有严格的合规要求，如《数据安全法》等相关法律法规的约束，直接应用一些大语言模型等 AI 工具，可能会存在数据泄露等合规风险，这给管理型运维人员带来了巨大的压力。
针对这些挑战，管理型运维人员需要从以下几个关键能力模块入手提升自身能力：
在互联网和技术创新型企业中，技术型运维工程师是运维团队的核心力量，他们通常具备扎实的 DevOps 工具链技能，如熟练掌握 Jenkins、Kubernetes 等工具，能够高效地进行持续集成与持续部署（CI/CD）流程的管理和优化。然而，在 AI 时代，仅掌握这些传统技能已不足以应对新的挑战，他们还面临着一些核心能力差距。
多数技术型运维工程师虽然对分布式集群的架构有深入的理解，但对 AI 硬件基础设施（如 GPU 集群调度）却不够熟悉。在 AI 驱动的运维场景中，GPU 等高性能硬件资源的合理调度与管理对于模型训练和推理的效率至关重要。此外，他们往往缺乏 AI 模型训练与调优的经验，这限制了他们将 AI 技术与运维工作深度融合的能力。
为了弥补这些能力差距并实现升级，技术型运维工程师可以从以下几个能力模块入手：
在实战建议方面，短期内可以在变更管理中引入“AI+安全漏洞扫描”，利用静态代码分析模型等 AI 工具，快速发现代码中的潜在漏洞和风险点，降低系统因变更而引入安全问题的可能性
从中期到长期来看，规划并构建 AIOps 中心，将异常检测（如采用 OneClass SVM 等算法进行无监督异常检测）、根因分析（运用因果推理模型深入挖掘故障的根本原因）与自动化修复（借助机器人流程自动化 RPA 技术实现故障的自动修复）等各个环节有机串联起来，形成一个智能化的运维生态系统，全面提升运维工作的效率和质量。
AI技术的快速发展对运维人员的技能提升产生了多方面的影响。一方面，AI能够帮助运维人员更快获取到相关的知识和方案。通过智能搜索和知识推荐系统，运维人员可以在海量的技术文档和案例中迅速找到所需的信息，加速问题的解决过程。例如，当遇到一个复杂的系统故障时，运维人员可以利用AI驱动的知识库，快速定位到类似的故障案例，并获取详细的解决方案，从而提高工作效率。
另一方面，由于AI及自动化取代了较多的基础运维工作，运维人员实际的操作机会变少了。基础工作被工具替代，虽然提升了整体效率，但也导致初级工程师学习的曲线变得非常陡峭。在传统运维模式下，初级工程师可以通过大量的基础操作积累经验，逐步提升技能水平。
然而，在AI时代，许多基础工作由自动化工具完成，初级工程师缺乏实际操作的机会，难以通过实践积累经验。这就要求运维人员在学习过程中更加注重理论知识的学习和对复杂问题的思考，通过参与高难度的项目和任务，提升自己的技能水平。
此外，AI对运维人员技能提升的影响还体现在对技能需求的变化上。随着AI技术在运维领域的广泛应用，对运维人员的技能要求也发生了转变。除了传统的运维技能外，运维人员还需要掌握AI相关的知识和技能，如机器学习算法、数据处理、模型训练与部署等。这使得运维人员需要不断学习和更新自己的知识体系，以适应新的技术要求。
以下是AI对运维人员技能提升影响的具体表现：
为了确保 AI 在运维工作中的安全、可靠应用，需要构建一个“人机协同”安全网，合理分配人机在决策过程中的权限和职责。以下是人机决策权分配的具体原则：
数据是 AI 的基石，构建一个完善的数据治理体系对于提升 AI 运维的效能至关重要。以下是数据治理体系升级的关键措施：
在数据治理体系升级的过程中，CMDB（配置管理数据库）和可观测数据的治理是两个重要的方面。
CMDB数据治理CMDB作为运维数据的核心枢纽，其数据治理至关重要。以下是CMDB数据治理的具体措施：
可观测数据治理旨在提升数据的质量和可用性，以更好地支持AI模型的训练和推理。以下是可观测数据治理的关键措施：
为了不断提升 AI 模型的性能和适应性，需要建立持续验证与反馈机制，确保模型在实际应用中的有效性和可靠性。以下是具体的实施策略：
为了帮助运维人员更好地应对 AI 时代的变革，以下是细化后的即刻行动清单：
通用大模型在运维工作中的应用可以显著提升工作效率和质量。以下是一些具体的应用场景和方法：
脚本编写：利用通用大模型的代码生成能力，快速生成和优化脚本。例如，使用 GitHub Copilot 或其他基于大模型的代码生成工具，提高脚本编写效率。解决方案查询：通过大模型驱动的知识库，快速查询和生成解决方案。例如，构建一个基于大模型的企业知识库，员工可以通过自然语言提问获取准确的解决方案。文档编写：利用大模型的文本生成能力，自动生成文档。例如，使用大模型生成会议纪要、技术报告等，显著提高文档编写效率。假设你是一名技术型运维工程师，具备扎实的 DevOps 工具链技能，如熟练掌握 Jenkins、Kubernetes 等，但对 AI 硬件基础设施（如 GPU 集群调度）不够熟悉，缺乏 AI 模型训练与调优的经验。
（1）分析自身当前的技术能力
在制定个人技术路线图之前，需要先对自己的技术能力进行全面的评估。可以从以下几个方面入手：
运维基础知识：评估自己对操作系统、网络、数据库等基础知识的掌握程度。编程能力：了解自己是否具备编程基础，如 Python、Shell 等。DevOps 工具链：检查自己对 Jenkins、Kubernetes、Docker 等工具的熟悉程度数据分析能力：评估自己对数据处理、统计分析的掌握情况。AI/ML 基础：了解自己对机器学习、深度学习等 AI 相关知识的熟悉程度。（2）根据 AI 运维的需求，确定需要提升的技能
根据 AI 运维的需求，结合自身的能力差距，确定需要提升的技能。主要可以从以下几个方面考虑：
AI 基础知识：掌握机器学习、深度学习的基本概念和算法。AI 框架：学习 PyTorch、TensorFlow 等主流的深度学习框架。数据处理与分析：提升数据清洗、特征工程、数据分析的能力。模型部署与维护：学习模型的部署、监控、优化等技能。人机协作：掌握如何设计高效的工作流程，实现 AI 建议与人工决策的有机结合。通用大模型应用：学习如何利用企业内部或公网上的通用大模型，提升脚本编写、解决方案查询、文档编写等工作的效率。（3）示例：
针对上述技术型运维工程师的能力差距，需要提升的技能包括：
AI 基础：掌握 PyTorch/TensorFlow 框架，熟悉运维数据预处理（日志清洗、指标聚合）。模型部署与维护：熟练使用 MLflow 进行模型生命周期管理，优化推理时延（如模型量化、轻量化部署）。人机协作：设计“AI 建议→人工验证→自动执行→反馈模型”的工作流，开发数字孪生系统进行 AI 决策沙盘推演。通用大模型应用：学习如何利用通用大模型提升脚本编写、解决方案查询、文档编写等工作的效率。（4）制定 6 个月内的学习计划，明确每个阶段的目标和任务
根据需要提升的技能，制定详细的学习计划，明确每个阶段的目标和任务。以下是一个示例学习计划：
（1）当前能力评估
假设你是一名央国企的管理型运维人员，具备以下能力：
团队管理：具备丰富的团队管理经验，能够协调内外部资源，推动项目落地。合规管理：熟悉《数据安全法》等法律法规，具备较强的合规意识。战略规划：能够制定和执行运维团队的长期发展战略。（2)需要提升的技能
根据 AI 运维的需求，结合自身的能力差距，需要提升的技能包括：
AI 技术理解：掌握 AI 技术的基本原理和应用场景。AI 模型管理：学习如何管理和优化 AI 模型。人机协作：掌握如何设计高效的工作流，实现 AI 建议与人工决策的有机结合。通用大模型应用：学习如何利用通用大模型提升管理效率。(3)学习计划
AI 不是运维人员的替代者，而是一种需要被驾驭的新质生产力工具。在 AI 时代的运维变革浪潮中，无论是管理者还是工程师，都需要重新审视和定义自己的价值，积极寻找第二成长曲线，实现个人和团队的可持续发展。
对于管理者而言，需要从传统的“资源协调者”进化为“技术战略家”，具备敏锐的技术洞察力和前瞻性的战略规划能力，能够准确把握 AI 技术的发展趋势，并将其与企业的业务需求相结合，制定出切实可行的技术战略。同时，要构建安全的人机协作框架，确保 AI 技术在提升运维效率的同时，不会给企业带来不可控的风险，保障企业的稳定运营和长远发展。
对于工程师而言，要在技术深度和跨域认知两个方面建立优势。在技术深度方面，深入学习和掌握 AI+运维实践的相关知识和技能，成为这一领域的专家，能够熟练运用 AI 技术解决实际运维问题。在跨域认知方面，加强对业务需求的理解，了解企业的核心业务流程和关键绩效指标，使运维工作能够更好地服务于业务发展，为企业创造更大的价值。
总之，拒绝被动等待“人机替代”浪潮的到来，主动塑造未来运维的新规则，才是运维人员在 AI 时代赢得挑战、实现自我价值提升的关键所在。只有积极拥抱变革，不断提升自我，才能在运维领域的广阔天地中开创更加美好的未来。
来源：小盒说科技