全球轮胎巨头米其林在采纳AIOps（智能运维）技术时，选择了一条与众不同的务实路径。该公司并未追求宏大的、一步到位的变革，而是聚焦于解决具体的IT运维痛点，通过小步快跑的方式逐步构建其智能运维能力，为传统行业的数字化转型提供了宝贵参考。
告别宏大叙事：从解决实际问题开始
AIOps，即利用人工智能赋能IT运维，旨在通过机器学习和大数据分析实现运维任务的自动化、预测和自愈。然而，许多企业在引入AIOps时，容易陷入追求“终极解决方案”的陷阱，投入巨资却收效甚微。米其林的策略则截然相反，他们将起点设定为解决一线运维团队面临的最紧迫问题。
这种方法的核心是问题驱动，而非技术驱动。团队首先识别出那些耗费大量人力、重复性高或对业务影响大的运维场景，例如频繁的告警降噪、复杂的故障根因分析等。随后，他们针对这些具体场景开发或引入小型的、专用的AI工具，以验证其价值并快速获得反馈。
“小步快跑”的落地策略
米其林的务实路线可以看作是一种敏捷的、渐进式的AIOps实施模型。这种模型避免了长期、高风险的“大爆炸式”项目，转而强调快速迭代和持续改进。其关键步骤可能包括：
- 数据基础优先： 任何有效的AIOps应用都离不开高质量的数据。米其林很可能首先专注于特定场景下的数据治理，确保日志、指标和追踪数据的准确性与完整性，为后续的机器学习模型训练打下坚实基础。
- 价值导向的工具链： 他们没有采购一套庞大而昂贵的AIOps平台，而是根据需要，逐步构建一个由多个小型工具组成的工具链。每个工具都旨在解决一个特定问题，并能快速为运维团队带来效率提升。
- 赋能而非替代： 实施的初期目标并非用AI完全取代人类专家，而是为他们提供更智能的辅助工具。例如，AI可以从海量告警中筛选出真正关键的事件，或为故障排查提供可能的方向，从而让工程师能更专注于复杂的决策。
这种方法不仅降低了项目失败的风险，也更容易获得内部团队的支持，因为他们能直观地感受到新技术带来的好处，而不是威胁。
对企业数字化转型的普遍启示
米其林的案例为众多正在进行数字化转型的传统企业提供了重要启示。许多企业在面对AI、云计算等新技术时，常常感到无所适从，担心投入巨大却无法实现预期回报。米其林的经验表明，成功的技术转型往往不是一场革命，而是一系列精心策划的、持续的演进。
务实主义是关键。企业应避免被技术供应商的宏大叙事所迷惑，回归到自身业务的真实需求。从最小可行性产品（MVP）开始，通过实际应用来检验技术的成效，并根据反馈不断调整方向，这才是将新技术真正融入业务流程、创造价值的有效路径。
对高可用性系统建设的借鉴意义
对于金融交易、跨境电商等对系统稳定性和性能要求极高的行业而言，米其林的AIOps实践尤具借鉴价值。这些系统的复杂性意味着任何微小的故障都可能导致严重的业务损失，因此，运维的智能化至关重要。
与其追求一个遥远的、完全自动化的“无人驾驶”运维系统，不如从提升现有流程的效率和准确性入手。例如，可以先引入基于AI的异常检测模型，以更早地发现潜在的性能瓶颈或安全威胁。随后，可以逐步应用AI进行根因分析，将过去需要数小时的人工排查缩短至几分钟。这种循序渐进的方式，能够稳健地提升金融科技或电商平台的基础设施可靠性，确保核心业务的连续性和用户体验。