Leve a modernização de aplicações e a automação de TI para o próximo nível com a IA generativa

Muitas organizações adotaram a nuvem híbrida por sua flexibilidade, escalabilidade e capacidade de ajudar a acelerar a implementação de bens e serviços no mercado. A nuvem híbrida ajuda empresas em todo o mundo a promover a segurança de dados e a acessibilidade para diversos projetos e análises. No entanto, gerenciar múltiplas nuvens híbridas pode ser uma tarefa complexa, especialmente considerando a natureza em evolução dos requisitos corporativos, bem como o grande número de aplicações nos portfólios corporativos hoje.

Nossos especialistas acreditam que uma plataforma de cloud management que priorize a automação integrada com IA generativa pode ajudar você a avançar a Transformação com sucesso. Uma nuvem híbrida integrada pode equipar as organizações com agilidade operacional para capitalizar tecnologias emergentes e novos mercados globais, e já ajudou algumas organizações a obter economia de custos e eficiência, melhorar o desempenho de TI e fornecer e escalar novos serviços com mais rapidez.

A padronização é crucial para organizações que buscam automatizar e modernizar. Em um ambiente de nuvem híbrida, a padronização lida com inconsistências, erros e discrepâncias que podem surgir de uma combinação complexa de pessoas, tecnologia e processos trabalhando em conjunto.

A padronização adequada pode ser um desafio de alcançar. Sua organização deve adotar uma abordagem centrada em plataformas para estabelecer uma base que promova práticas padronizadas, recursos compartilhados, comunicação aberta e processos simplificados.

Ao adotar uma plataforma de nuvem como base central, as organizações podem estabelecer práticas padronizadas para provisionamento, implementação, escalabilidade, monitoramento e segurança de infraestrutura, ao mesmo tempo em que se alinham com as metas de negócios. Isso ajuda a garantir que a implementação da tecnologia permaneça focada e ressalta a importância de uma abordagem descendente para a estratégia de IA generativa de uma organização. Por meio do alinhamento com as prioridades de negócios, os engenheiros podem determinar com eficácia a necessidade da IA generativa (ou avaliar se uma solução mais direta e baseada em regras seria suficiente).

O desenvolvimento de uma estratégia abrangente e descendente, que alinhe as metas de desenvolvimento com as metas de negócios, permite que as organizações identifiquem rapidamente as fontes adequadas e implementem uma IA generativa bem estruturada e governada.

Um sistema de gerenciamento de TI autônomo é projetado para simplificar as operações tecnológicas, os principais processos de negócios e os sistemas de projeto. Ele extrai fontes de dados possivelmente díspares com dados integrados, promovendo uma tomada de decisão mais rápida e informada.

A Tecnologia de IA generativa é um salto à frente e pode simplificar o desenvolvimento de aplicação, ajudando os engenheiros a automatizar a geração de códigos e document generation. Utilizando vários modelos de base, a IA generativa usa transformadores poderosos para gerar conteúdo a partir de informações não estruturadas. Hoje, vemos que nossos clientes estão usando ou considerando usar recursos de automação para automatizar operações, gestão de ativos e utilização de ativo.

Com a IA generativa, as organizações podem automatizar tarefas e aprimorar as funções de atendimento ao cliente e vendas, a fim de melhorar a eficiência desses processos. Os engenheiros de vendas e serviços existentes podem usar IA generativa para aumentar suas habilidades e encontrar conhecimento contextual ou industrial para ajudá-los a oferecer experiência do cliente ou resolver problemas mais rapidamente.

A IA generativa oferece uma série de possíveis benefícios comerciais, incluindo melhor classificação de problemas, geração de código para resolução de problemas, sistemas aprimorados de correção automática, automação sensível ao contexto, depuração mais rápida de código, sugestões de melhores práticas, melhor geração de documentação, recursos de engenharia reversa e código refatoração, para citar apenas algumas possibilidades.

Melhorar a observabilidade por meio de operações de TI autônomas posiciona os engenheiros de sistema para migrar além das métricas convencionais de integridade de TI. Em vez disso, eles podem se concentrar em "sinais de ouro" mais perspicazes, que incluem latência do sistema, métricas de tráfego de rede, saturação de rede e erros.

Ao discutir a automação das operações de TI, as organizações devem observar a importância de gerenciar as operações de segurança (SecOps) da sua organização com tecnologia de IA generativa. A IBM descobriu que, ao integrar a IA generativa ao SecOps, as organizações podem identificar e lidar com eficiência com anomalias de segurança, bem como detectar e mitigar ameaças potenciais. O objetivo é aproveitar a automação orientada por IA para aprimorar a postura geral de segurança e conformidade de uma organização.

Segurança e conformidade são domínios amplos que podem variar de acordo com os setores. Nossos especialistas acreditam que a IA generativa pode ser útil para identificar anomalias nos dados e associá-las a várias fontes de informação (como código bruto e falhas de negócios passadas).

Por exemplo, as organizações podem usar ferramentas de IA generativa para apoiar atividades de conformidade de auditoria e documentação de acordo com as normas de auditoria relevantes. Quando a avaliação é concluída, essas ferramentas de IA generativa são projetadas para sinalizar palavras ou frases inadequadas para que os agentes humanos avaliem.

Uma plataforma robusta, orientada por IA e com foco em automação para gerenciar cargas de trabalho de nuvem híbrida pode ajudar a modernizar e acelerar a transformação da nuvem híbrida e a jornada dos clientes. As organizações podem aproveitar táticas como geração de código para automatizar processos de TI e modernizar aplicações legadas para aumentar a agilidade organizacional.

Utilizando geradores de código, os engenheiros estão posicionados para elaborar prompts que orientam a IA generativa para criar código que os engenheiros possam avaliar, modificar e implementar. Isso pode acelerar significativamente o desenvolvimento de aplicações e serviços.

Por exemplo, a IA generativa pode facilitar para desenvolvedores e operadores de TI a escrita de códigos com recomendações geradas por IA com base em entradas de linguagem natural.