Porta la modernizzazione delle applicazioni e l'automazione IT a un livello superiore con l'AI generativa

Molte organizzazioni hanno adottato l'hybrid cloud per la sua flessibilità, scalabilità e capacità di contribuire ad accelerare l'implementazione di beni e servizi sul mercato. L'hybrid cloud aiuta le aziende di tutto il mondo a promuovere la sicurezza dei dati e l'accessibilità per vari progetti e analisi. Tuttavia, la gestione di più hybrid cloud può essere un'impresa complessa, soprattutto considerando la natura in evoluzione dei requisiti aziendali e l'enorme numero di applicazioni nei portfolio aziendali moderni.

I nostri esperti ritengono che una piattaforma di cloud management ibrido che dia priorità all'automazione integrata con l'AI generativa potrebbe aiutarla a portare avanti la trasformazione con successo. Un cloud ibrido integrato può fornire alle organizzazioni l'agilità operativa per sfruttare le tecnologie emergenti e i nuovi mercati globali e ha già aiutato alcune organizzazioni a realizzare risparmi ed efficienze sui costi, migliorare le prestazioni IT e fornire e scalare nuovi servizi più rapidamente.

La standardizzazione è fondamentale per le organizzazioni che desiderano automatizzare e modernizzare. In un ambiente cloud ibrido, la standardizzazione indirizza incongruenze, errori e discrepanze che possono emergere da un mix complesso di persone, tecnologie e processi che lavorano insieme.

Una corretta standardizzazione può essere difficile da raggiungere. La tua organizzazione dovrebbe adottare un approccio incentrato sulla piattaforma per creare una base che promuova pratiche standardizzate, risorse condivise, comunicazione aperta e processi semplificati.

Adottando una piattaforma cloud come base centrale, le organizzazioni possono stabilire pratiche standardizzate per il provisioning, la distribuzione, la scalabilità, il monitoraggio e la sicurezza dell'infrastruttura, allineandosi al contempo agli obiettivi aziendali. Questo aiuta a garantire che l'implementazione della tecnologia rimanga mirata e sottolinea l'importanza di un approccio dall'alto verso il basso alla Strategia AI generativa di un'organizzazione. Attraverso l'allineamento alle priorità aziendali, gli ingegneri possono determinare efficacemente la necessità dell'AI generativa (o valutare se una soluzione più semplice e basata su regole sarebbe sufficiente).

Lo sviluppo di una strategia completa e top-down, che allinea gli obiettivi di sviluppo agli obiettivi aziendali, consente alle organizzazioni di identificare rapidamente le fonti adeguate e adottare un'implementazione dell'AI generativa ben strutturata e gestita.

Un sistema di gestione IT autonomo è progettato per semplificare le operazioni tecnologiche, i processi aziendali chiave e i sistemi di progettazione. Attinge da fonti di dati possibilmente eterogenee con dati integrati, promuovendo un processo decisionale più rapido e informato.

La tecnologia di AI generativa è un passo avanti e può semplificare lo sviluppo di applicazioni aiutando gli ingegneri ad automatizzare la generazione di codice e document generation. Attingendo da vari foundation model, l'AI generativa utilizza potenti trasformatori per generare contenuti da informazioni non strutturate. Oggi, vediamo che i nostri clienti utilizzano o stanno considerando di utilizzare funzionalità di automazione per automatizzare le operazioni IT, la gestione delle loro risorse e il relativo l'utilizzo.

Con l'AI generativa, le organizzazioni possono automatizzare le attività e migliorare il servizio clienti e le funzioni di vendita, per migliorare l'efficienza di questi processi. I tecnici di vendita e assistenza esistenti possono utilizzare l'AI generativa per aumentare le proprie competenze e trovare conoscenze contestuali o industriali per aiutarle a offrire esperienze del cliente migliori o a risolvere i problemi più rapidamente.

L'AI generativa offre una serie di potenziali benefici aziendali, tra cui una migliore classificazione dei problemi, la generazione di codice per la risoluzione dei problemi, sistemi di autoriparazione migliorati, automazione sensibile al contesto, debug del codice più rapido, suggerimenti per le best practice, migliore generazione di documentazione, funzionalità di ingegneria inversa e refactoring del codice, per citare solo alcune possibilità.

Il miglioramento dell'observability attraverso operazioni IT autonome consente agli ingegneri di sistema di andare oltre le metriche convenzionali dello stato di salute dell'IT. Possono invece concentrarsi su "golden signal" più approfonditi, che includono latenza di sistema, metriche del traffico di rete, saturazione della rete ed errori.

Quando si parla di automazione delle operazioni IT, le organizzazioni dovrebbero tenere conto dell'importanza di gestire le operazioni di sicurezza (SecOps) attraverso una tecnologia di AI generativa. IBM ha scoperto che integrando l'AI generativa nelle SecOps, le organizzazioni possono identificare e affrontare in modo efficiente le anomalie di sicurezza, nonché rilevare e mitigare le potenziali minacce. L'obiettivo è quello di utilizzare l'automazione basata su AI per migliorare il livello generale di sicurezza e conformità di un'organizzazione.

La sicurezza e la conformità ambiti molto vasti che possono variare da un settore all'altro. I nostri esperti credono che l'AI generativa possa essere utile per identificare le anomalie all'interno dei dati e associarle a varie fonti di informazione (come codice non elaborato e fallimenti aziendali passati).

Ad esempio, le organizzazioni possono utilizzare strumenti di AI generativa per supportare le attività e la documentazione di conformità dei controlli secondo gli standard pertinenti. Una volta completata la valutazione, questi strumenti di AI generativa sono progettati per segnalare parole o frasi inappropriate da far valutare agli agenti umani.

Una piattaforma solida, basata sull'AI e incentrata sull'automazione per la gestione dei workload del cloud ibrido può aiutare a modernizzare e accelerare la trasformazione e il percorso del cloud ibrido per i clienti. Le organizzazioni possono utilizzare tattiche come la generazione di codice per automatizzare i processi IT e modernizzare le applicazioni legacy per una maggiore agilità organizzativa.

Utilizzando generatori di codice, gli ingegneri sono in grado di redigere prompt che guidano l'AI generativa a creare codice che gli ingegneri possano recensire, modificare e implementare. Ciò può accelerare notevolmente lo sviluppo di applicazioni e servizi.

Ad esempio, l'AI generativa può rendere più facile per gli sviluppatori e gli operatori IT scrivere codice con consigli generati dall'AI sulla base di input in linguaggio naturale.