AI 善于做重复、结构化、高并发的计算与模式识别；但在复杂系统设计、跨团队协调、含糊需求的决策场景里，人类的判断、经验和沟通，短期内还难被完全替代。

AI 真能做的事（实在、好用的那类）

• 自动化脚本与日常运维：日志分析、告警聚合、批量配置下发这类重复工作，AI/自动化工具能大幅提速；

• 故障定位辅助：基于历史工单与时序数据的根因提示，缩短排障时间；

• 文档与代码生成：生成基础配置模板、接口示例、运维文档，降低入门门槛；

• 智能监控与预测：结合模型提示可能的容量瓶颈或硬件衰退趋势（作为参考依据）。

AI 做不到（或者说不该单独做）的事

• 跨域沟通与协调：IT/OT 间常有利益、优先级和风险权衡，这需要沟通、谈判与妥协；

• 系统设计与架构判断：涉及业务理解、法规合规与长期维护成本的整体设计，单靠模型输出难以承担责任；

• 应急决策与伦理判断：关键时刻的取舍（比如切断某条链路影响业务）需要人为决策与责任承担。

IT 从业者该如何与 AI 合作？（实用建议）

• 学会把“重复事”交给工具：把脚本化、规则化的工作用自动化平台或AI辅助完成，腾出时间做价值更高的事；

• 提升跨域能力：补 OT 基础（PLC、工业协议）和安全意识，成为能在 IT 与现场间桥接的人；

• 增强系统化设计能力：学架构、学风险评估、学运维治理，这些是 AI 暂时替代不了的软技能；

• 拥抱可解释的 AI：使用模型时要求可审计、可回溯，别当黑盒。

纵横智控的实践视角：IT+OT 融合商能做什么

作为 IT+OT 融合商，纵横智控把网关、边缘计算与管理平台当成“人+机”的协作平台：

• 通过工业网关把现场数据可靠接入，先在边缘做预处理与简单规则判断，降低误报；

• 把 AI 的结果变成可执行的运维工单或建议，让工程师快速验证并决策，而不是盲目执行；

• 提供可视化运维与审计工具，确保自动化操作有责任链，便于回溯与合规。

换句话说，我们把 AI 作为助力，而不是替代，目标是让工程师把时间花在更值钱的事上。

结语：别担心被“取代”，要担心被“落下”

AI 会把低价值、重复的工作吞掉，也会带来新的工具与方法论。对 IT 从业者来说，最稳的策略是：学会用 AI，提升跨域与系统化能力，参与策略与设计。这样你不是被替代的对象，而是被赋能的少数人。纵横智控愿做那个把工具、数据和流程连起来的助推器，和你一起把“自动化”变成“可控的生产力”。