Bringen Sie Anwendungsmodernisierung und IT-Automatisierung mit generativer KI auf die nächste Stufe

Viele Unternehmen haben die Hybrid Cloud für mehr Flexibilität, Skalierbarkeit und Kapazität genutzt, um die Marktbereitstellung von Waren und Dienstleistungen zu beschleunigen. Die Hybrid Cloud hilft Unternehmen weltweit, die Datensicherheit und -zugänglichkeit für verschiedene Projekte und Analysen zu fördern. Die Verwaltung mehrerer Hybrid Clouds kann jedoch ein komplexes Unterfangen sein, insbesondere wenn man die sich entwickelnden Unternehmensanforderungen sowie die schiere Anzahl von Anwendungen in Portfolios heute berücksichtigt.

Unsere Experten sind der Meinung, dass eine Hybrid-Cloud-Management-Plattform, die generative KI-integrierte Automatisierung priorisiert, Ihnen helfen könnte, die Transformation erfolgreich voranzutreiben. Eine integrierte Hybrid Cloud verschafft Unternehmen betriebliche Agilität, um von neuen Technologien und neuen globalen Märkten zu profitieren, und hat einigen Unternehmen bereits dabei geholfen, Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen zu erzielen, die Leistung zu verbessern und neue Dienste schneller bereitzustellen und zu skalieren.

Standardisierung ist für Unternehmen, die Automatisierung und Modernisierung anstreben, von entscheidender Bedeutung. In einer hybriden Cloud-Umgebung beseitigt die Standardisierung Inkonsistenzen, Fehler und Diskrepanzen, die sich aus einer komplexen Mischung aus Menschen, Technologien und Prozessen ergeben können.

Eine gute Standardisierung kann eine Herausforderung sein. Ihr Unternehmen sollte einen plattformzentrierten Ansatz verfolgen, um eine Grundlage zu schaffen, die standardisierte Praktiken, gemeinsame Ressourcen, offene Kommunikation und optimierte Prozesse fördert.

Durch die Einführung einer Cloud-Plattform als zentrale Grundlage können Unternehmen standardisierte Verfahren für die Bereitstellung, den Einsatz, die Skalierung, die Überwachung und die Sicherheit der Infrastruktur etablieren und gleichzeitig an ihren Geschäftszielen ausrichten. Dies trägt dazu bei, dass die Implementierung der Technologie zielgerichtet bleibt, und unterstreicht die Bedeutung eines Top-down-Ansatzes für die generative KI-Strategie eines Unternehmens. Durch die Ausrichtung an den geschäftlichen Prioritäten können Entwickler die Notwendigkeit von generativer KI effektiv bestimmen (oder beurteilen, ob eine einfachere, regelbasierte Lösung ausreichen würde).

Die Entwicklung einer umfassenden Top-Down-Strategie, die Entwicklungsziele mit den Geschäftszielen in Einklang bringt, ermöglicht es Unternehmen, geeignete Quellen schnell zu identifizieren und eine gut strukturierte und kontrollierte generative KI-Implementierung zu implementieren.

Ein autonomes IT-Managementsystem soll technologische Abläufe, wichtige Geschäftsprozesse und Designsysteme vereinfachen. Sie greift auf möglicherweise verteilte Datenquellen mit integrierten Daten zurück und fördert so eine schnellere und fundiertere Entscheidungsfindung.

Die generative KI-Technologie ist einen Sprung voraus und kann die Anwendungsentwicklung vereinfachen, indem sie Ingenieuren bei der Automatisierung des Codes und der Dokumentengenerierung hilft. Die generative KI stützt sich auf verschiedene Foundation Models und nutzt leistungsstarke Transformer, um Inhalte aus unstrukturierten Informationen zu generieren. Heute stellen wir fest, dass unsere Kunden Automatisierung nutzen oder deren Einsatz in Erwägung ziehen, um den IT-Betrieb, das Asset-Management und die Asset-Nutzung zu automatisieren.

Mit generativer KI können Unternehmen Aufgaben automatisieren und den Kundenservice und die Vertriebsfunktionen verbessern, um die Effizienz dieser Prozesse zu steigern. Vertriebs- und Serviceingenieure können sprachbasierte generative KI nutzen, um ihre Fähigkeiten zu erweitern und kontextbezogenes oder branchenspezifisches Wissen zu finden, das ihnen hilft, bessere Customer Experience zu bieten oder Probleme schneller zu lösen.

Generative KI bietet eine Vielzahl potenzieller Geschäftsvorteile, darunter eine verbesserte Problemklassifizierung, Codegenerierung zur Problemlösung, verbesserte automatische Reparatursysteme, kontextabhängige Automatisierung, schnelleres Code-Debugging, Vorschläge für Best Practices, bessere Dokumentationserstellung, Reverse-Engineering-Funktionen und Code Refactoring – um nur einige zu nennen.

Die Verbesserung der Observability durch autonome IT-Operationen versetzt Systemingenieure in die Lage, über die herkömmlichen IT-Metriken hinaus zu verschieben. Stattdessen können sie sich auf aufschlussreichere „goldene Signale“ konzentrieren, zu denen Systemlatenz, Metriken zum Netzwerkverkehr, Netzwerksättigung und Fehler gehören.

Wenn es um die Automatisierung des IT-Betriebs geht, sollten Unternehmen die Bedeutung der Verwaltung der Sicherheitsabläufe (SecOps) Ihres Unternehmens mit generativer KI-Technologie beachten. IBM hat festgestellt, dass Unternehmen durch die Integration generativer KI in SecOps Sicherheitsanomalien effizient identifizieren und Adresse sowie potenzielle Bedrohungen erkennen und entschärfen können. Das Ziel ist es, KI-gesteuerte Automatisierung zu nutzen, um die allgemeine Sicherheits- und Compliance-Situation eines Unternehmens zu verbessern.

Sicherheit und Compliance sind weit gefasste Bereiche, die je nach Branche variieren können. Unsere Experten glauben, dass generative KI nützlich sein kann, um Anomalien in Daten zu identifizieren und sie mit verschiedenen Informationsquellen zu verknüpfen (wie Rohcode und vergangene Geschäftsfehler).

Beispielsweise können Unternehmen generative KI-Tools verwenden, um Aktivitäten zur Einhaltung von Audits und die Dokumentation gemäß relevanten Prüfungsstandards zu unterstützen. Sobald die Bewertung abgeschlossen ist, werden diese generative KI-Tools unangemessene Wörter oder Ausdrücke kennzeichnen, damit menschliche Mitarbeiter sie bewerten können.

Eine robuste, KI-gesteuerte, automatisierungsorientierte Plattform für die Verwaltung von Hybrid-Cloud-Workloads kann dazu beitragen, die Hybrid-Cloud-Transformation und den Weg für Kunden zu modernisieren und zu beschleunigen. Unternehmen können Taktiken wie Codegenerierung nutzen, um IT-Prozesse zu automatisieren und Altlast-Anwendungen zu modernisieren und so die organisatorische Flexibilität zu erhöhen.

Mithilfe von Codegeneratoren können Ingenieure Prompts entwerfen, die generative KI bei der Erstellung von Code unterstützen, den die Ingenieure prüfen, ändern und bereitstellen können. Dadurch kann die Entwicklung von Anwendungen und Services erheblich beschleunigt werden.

Beispielsweise kann generative KI es Entwicklern und IT-Betreibern erleichtern, Code mit KI-generierten Empfehlungen zu schreiben, die auf Eingaben in natürlicher Sprache basieren.