Um IT-Automatisierung und KI zu verstehen, muss man sich zunächst auf die gleiche Seite begeben, damit alle Stakeholder über die gleichen Konzepte sprechen. Dazu müssen Sie einige Schlüsselbegriffe verstehen, die Veränderungen durch generative KI erforschen und sich mit der Rolle der C-Suite auseinandersetzen. Es ist auch wichtig, sich mit einigen Anwendungsfällen zu beschäftigen, die zeigen, was Automatisierung und KI für den IT-Betrieb leisten können.
Dieser Begriff umfasst das große Ganze, d. h. die Beschleunigung und Effizienz von Geschäftsprozessen mit weniger menschlichen Eingriffen.
Dies ist ein Prozess, bei dem man manuelle Handlungen vornimmt und einen Weg findet, sie mit einem System oder einem Tool auszuführen, anstatt mit einem Menschen.
Dieser von Gartner im Jahr 2018 geprägte Begriff steht für die Anwendung von KI-Funktionen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinellen Lernmodellen (ML), um betriebliche Abläufe zu automatisieren und zu rationalisieren.
Dieser Begriff bezieht sich auf Deep-Learning-Modelle, mithilfe derer hochwertige Texte, Bilder und andere Inhalte auf der Grundlage der Daten, auf denen sie trainiert wurden, generiert werden können.
Gen KI führt zu dramatisch neuen Ansätzen für unsere Arbeitsweise, einschließlich traditioneller IT-Prozesse. Drei von vier CEOs sagen, dass ihr Wettbewerbsvorteil auf KI beruht, und auch für die meisten Unternehmen hat die Transformation immer noch hohe Priorität. Laut einer Studie von McKinsey haben 90 % der Unternehmen irgendeine Form der digitalen Transformation eingeleitet. Diese Digitalisierung macht jedes Unternehmen – ob es nun bereit ist oder nicht – zu einem Technologieunternehmen.
„Bei der digitalen Transformation vereinfachen Sie die Dinge nur selten. Meistens fügen Sie neue und komplexere Systeme und Anwendungen hinzu. In der Vergangenheit sind mit zunehmender Komplexität auch unsere Teams gewachsen, z. B. SREs, Entwickler, Teams, die Ihren Cloud-Betrieb überwachen. Aber das lässt sich auf lange Sicht nicht skalieren. Jetzt müssen die Unternehmen nach neuen Wegen suchen, um die Erfahrungen und die Produktivität dieser Teams zu verbessern.“ – Stephen Mortefolio
Wenn jedes Unternehmen heute ein Technologieunternehmen ist, dann folgt daraus, dass alle C-Suite-Führungskräfte besser ausgebildete Technologen werden müssen. In vielen Unternehmen werden KI und Automatisierung nicht mehr nur von der C-Suite, sondern auch von der Vorstandsebene behandelt.
Angesichts einer derartigen Prüfung auf höchster Ebene ist der Druck, Gen-KI und andere KI-infundierte Technologien einzuführen, stärker denn je. Diese Belastung entspricht auch dem ständigen Druck auf den IT-Betrieb, rund um die Uhr zu arbeiten, während die IT-Teams gleichzeitig neue Funktionen bereitstellen, Kunden zufriedenstellen und binden und sicherstellen, dass die Kosten so niedrig wie möglich sind.
„Wenn Sie Ihren Wählern oder Kunden keinen angemessenen Service bieten, spielt es keine Rolle, ob Sie im öffentlichen Sektor, in der Telekommunikationsbranche oder im verarbeitenden Gewerbe tätig sind. Wenn der Service nicht gut ist und Sie nicht die benötigten Funktionen bereitstellen, ist der Rest eigentlich egal, denn der Kunde ist weg.“ – Melissa Long Dolson, Vice President, AI Ops & Integration, IBM Technology Sales
CIOs wissen, dass es bei diesem Druck darum geht, eine einzige Frage zu beantworten: „Erhalte ich das meiste – den größten Wert, die höchste Produktivität, die größte Rendite – aus meinen Technologieinvestitionen?“ Glücklicherweise ist die KI-gestützte IT gut positioniert, um diese Frage mit „Ja“ zu beantworten.
„Wir versprechen uns auf jeden Fall mehr von diesen Investitionen. Selbst in unserem Privatleben erwarten wir mehr von einer Maschine als von einem Menschen. Die Erwartungen sind so hoch, dass schon eine schlechte Erfahrung dazu führen kann, dass jemand eine Marke, ein Produkt oder eine Dienstleistung verlässt. Deshalb ist es wichtiger denn je, dass Anwendungen kontinuierlich auf einem hohen Niveau arbeiten.“ – Keri Olson
Tatsache: Von den befragten Unternehmen investieren 60 % in die Automatisierung, um die Komplexität von IT und Netzwerk zu verringern. Und 50 % investieren in die Bereitstellung neuer und verbesserter IT-Plattformen und Anwendungen.¹
Mit KI- und AIOps-Lösungen bewegen sich IT-Teams und die von ihnen betreuten Unternehmen von einem „Break/Fix“-Modell zu einem Modell, das präventive und vorausschauende Maßnahmen ermöglicht. Teams erhalten umsetzbare Erkenntnisse und neue Möglichkeiten, produktivitätssteigernde, zeit- und kostensparende Effizienzgewinne in einem Umfang zu erzielen, der von Menschen einfach nicht erreicht werden kann. Überlegen Sie zum Beispiel, wie diese Anwendungsfälle Ihren IT-Betrieb und Ihre Entwicklung fördern könnten:
Nutzen Sie die Möglichkeiten der Ursachenanalyse in Echtzeit – angetrieben durch KI und intelligente Automatisierung – um die Ursachen von Vorfällen schnell zu identifizieren und dann sofort Maßnahmen zu ergreifen, um sowohl die mittlere Zeit bis zur Entdeckung (Mean Time to Detect, MTTD) als auch die mittlere Zeit bis zur Lösung (Mean Time to Resolve, MTTR) zu reduzieren.
Wenden Sie ein FinOps-Finanzmanagement-Framework für die Cloud an, damit funktionsübergreifende Teams zusammenarbeiten und die Verantwortung für die Cloud-Nutzung übernehmen können. FinOps ist eine Managementmethode, mit der Unternehmen die finanzielle Leistung ihrer Cloud Computing-Infrastruktur optimieren können. Mit datengestützten Entscheidungen über Cloud-Ausgaben können Sie ein sicheres Gleichgewicht zwischen Kosten und Leistung herstellen, indem Sie die Software – und nicht die Menschen – die entsprechenden Maßnahmen ergreifen lassen und den Anwendungen die benötigten Ressourcen zur Verfügung stellen, wenn sie diese benötigen.
Nutzen Sie die durch KI und Automatisierung ermöglichte Beobachtungsfähigkeit für eine umfassende Transparenz, um Ihre Umgebung besser zu verstehen und Innovationen zu beschleunigen. Außerdem können Sie die Leistung und Integrität von Anwendungen in der Produktion automatisch erkennen, überwachen und überprüfen. Dazu gehören Ihre Cloud-Infrastruktur, virtuelle Maschinen, Container-basierte Microservices, gemeinsam genutzte, mandantenfähige Infrastrukturen und Speichersysteme – allesamt mit Berichten zu Kennzahlen wie Nutzung, Verfügbarkeit und Antwortzeiten.
Nutzen Sie Gen KI, um die Zeit zu verkürzen, die benötigt wird, um Anwendungen und Systeme zu verbinden und wichtige Daten zu erschließen.
Beschleunigen Sie die Codegenerierung und steigern Sie die Produktivität von Entwicklern durch qualitativ hochwertigen, präzisen Code mit KI-Empfehlungen, die auf Anfragen in natürlicher Sprache oder vorhandenem Quellcode basieren. Ermöglichen Sie es den Entwicklungsteams, sich in verschiedenen Programmiersprachen zurechtzufinden, ohne dass umfangreiche Weiterbildungsmaßnahmen erforderlich sind.
Quellen
1 The ESG data conundrum, IBM Institute for Business Value, April 2023