Membawa modernisasi aplikasi dan otomatisasi TI ke tingkat berikutnya dengan AI Generatif

Banyak organisasi telah menggunakan hybrid cloud karena fleksibilitas, skalabilitas, dan kapasitasnya untuk membantu mempercepat penerapan pasar untuk barang dan jasa. Hybrid cloud membantu bisnis di seluruh dunia mempromosikan keamanan data dan aksesibilitas untuk berbagai proyek dan analisis. Namun, mengelola beberapa hybrid cloud dapat menjadi upaya yang kompleks, terutama mengingat sifat kebutuhan perusahaan yang berkembang serta banyaknya aplikasi dalam portofolio perusahaan saat ini.

Pakar kami percaya bahwa platform cloud management yang memprioritaskan otomatisasi dengan AI generatif tertanam dapat membantu Anda menjalankan transformasi dengan sukses. Hybrid cloud dapat membekali organisasi dengan kelincahan operasional untuk memanfaatkan teknologi baru dan pasar global baru, dan telah membantu beberapa organisasi mewujudkan penghematan biaya dan efisiensi, meningkatkan kinerja dan memberikan serta meningkatkan skala layanan baru dengan lebih cepat.

Standardisasi sangat penting bagi organisasi yang ingin mengotomatisasi dan memodernisasi. Dalam lingkungan hybrid cloud, standardisasi mengatasi inkonsistensi, kesalahan, dan perbedaan yang mungkin muncul dari kombinasi kompleks antara orang, teknologi, dan proses yang bekerja bersama.

Standardisasi yang tepat dapat menjadi tantangan untuk dicapai. Organisasi Anda harus mengadopsi pendekatan yang berpusat pada platform untuk membangun fondasi yang mendorong praktik-praktik terstandardisasi, sumber daya bersama, komunikasi terbuka, dan proses yang efisien.

Dengan mengadopsi platform cloud sebagai fondasi utama, organisasi dapat menetapkan praktik terstandardisasi untuk penyediaan infrastruktur, penerapan, penskalaan, pemantauan, dan keamanan, sekaligus menyelaraskannya dengan tujuan bisnis. Hal ini membantu memastikan bahwa implementasi teknologi tetap terfokus, dan menggarisbawahi pentingnya pendekatan top-down untuk strategi AI generatif organisasi. Melalui penyelarasan dengan prioritas bisnis, para insinyur dapat secara efektif menentukan perlunya AI generatif (atau menilai apakah solusi berbasis aturan yang lebih mudah sudah cukup).

Mengembangkan strategi top-down yang komprehensif yang menyelaraskan tujuan pengembangan dengan tujuan bisnis memungkinkan organisasi untuk dengan cepat mengidentifikasi sumber yang sesuai dan menerapkan implementasi AI generatif yang terstruktur dengan baik dan diatur.

Sistem manajemen TI yang otonom dirancang untuk menyederhanakan operasi teknologi, proses bisnis utama, dan sistem desain. Sistem ini mungkin mengambil informasi dari berbagai sumber data dengan data yang terintegrasi, mendorong pengambilan keputusan yang lebih cepat dan lebih tepat.

Teknologi AI generatif adalah kemajuan besar dan dapat menyederhanakan pengembangan aplikasi dengan membantu para insinyur mengotomatiskan kode dan pembuatan dokumen generatif. Dengan mengambil data dari berbagai model dasar, AI generatif menggunakan transformer yang canggih untuk menghasilkan konten dari informasi yang tidak terstruktur. Saat ini, kami melihat klien kami menggunakan atau mempertimbangkan untuk menggunakan kemampuan otomatisasi untuk mengotomatiskan operasi TI, manajemen aset TI, dan pemanfaatan aset.

Dengan AI generatif, organisasi dapat mengotomatiskan tugas dan meningkatkan layanan pelanggan dan fungsi penjualan, untuk meningkatkan efisiensi proses ini. Insinyur penjualan dan layanan yang ada dapat menggunakan AI generatif berbasis bahasa untuk meningkatkan keterampilan mereka dan menemukan pengetahuan kontekstual atau industri untuk membantu mereka memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik atau memecahkan masalah lebih cepat.

AI Generatif menawarkan sejumlah potensi manfaat bisnis, antara lain termasuk klasifikasi masalah yang lebih baik, pembuatan kode untuk penyelesaian masalah, sistem penyembuhan otomatis yang ditingkatkan, otomatisasi yang peka terhadap konteks, debugging kode yang lebih cepat, saran praktik terbaik, pembuatan dokumentasi yang lebih baik, kemampuan rekayasa balik, dan pemfaktoran ulang kode.

Meningkatkan kemampuan pengamatan melalui operasi otonom TI memosisikan para insinyur sistem untuk mendapatkan banyak informasi selain metrik kesehatan TI konvensional. Sebaliknya, mereka dapat fokus pada “sinyal emas” yang lebih berwawasan luas, yang mencakup latensi sistem, metrik lalu lintas jaringan, saturasi jaringan, dan kesalahan.

Saat membahas otomatisasi Operasi TI, organisasi harus memperhatikan pentingnya mengelola operasi (SecOps) organisasi Anda dengan teknologi AI generatif. IBM telah menemukan bahwa dengan mengintegrasikan AI generatif ke dalam SecOps, organisasi dapat secara efisien mengidentifikasi dan mengatasi anomali keamanan, serta mendeteksi dan mengurangi potensi ancaman. Tujuannya adalah untuk memanfaatkan otomatisasi berbasis AI untuk meningkatkan keamanan dan postur kepatuhan organisasi secara keseluruhan.

Keamanan dan kepatuhan adalah domain luas yang dapat bervariasi di seluruh industri. Pakar kami percaya AI generatif dapat berguna untuk mengidentifikasi anomali dalam data dan mengaitkannya dengan berbagai sumber informasi (seperti kode mentah dan kegagalan bisnis masa lalu).

Misalnya, organisasi dapat menggunakan alat AI generatif untuk mendukung kegiatan kepatuhan audit dan dokumentasi sesuai dengan standar audit yang relevan. Setelah evaluasi selesai, alat AI generatif ini dirancang untuk menandai kata atau frasa yang tidak pantas untuk dinilai oleh agen manusia.

Platform yang kuat, berbasis AI, dan berorientasi otomatisasi untuk mengelola beban kerja hybrid cloud dapat membantu memodernisasi dan mempercepat transformasi dan perjalanan hybrid cloud untuk klien. Organisasi dapat memanfaatkan taktik seperti pembuatan kode untuk mengotomatiskan proses TI dan memodernisasi aplikasi untuk meningkatkan kelincahan organisasi.

Memanfaatkan generator kode, para insinyur disiapkan untuk menyusun prompt yang memandu AI generatif untuk membuat kode yang dapat ditinjau, dimodifikasi, dan diterapkan oleh para insinyur. Cara ini secara signifikan dapat mempercepat pengembangan aplikasi dan layanan.

Misalnya, AI generatif dapat memudahkan pengembang dan operator TI untuk menulis kode dengan rekomendasi yang dihasilkan AI berdasarkan input bahasa alami.