Viele Unternehmen haben sich die Hybrid Cloud aufgrund ihrer Flexibilität, Skalierbarkeit und Kapazität zur Beschleunigung der Markteinführung zu eigen gemacht. Mit der Hybrid Cloud können Unternehmen weltweit die Datensicherheit und -zugänglichkeit für verschiedene Projekte und Analysen fördern. Allerdings kann die Verwaltung mehrerer Hybrid-Clouds ein komplexes Unterfangen sein, insbesondere angesichts der sich weiterentwickelnden Unternehmensanforderungen und der schieren Anzahl von Anwendungen in heutigen Unternehmensportfolios. IDC berichtet das 39 % der Unternehmen haben 500 oder mehr Anwendungen in ihren Portfolios.

Eine Mischung aus institutionellem Wissen, Legacy-Anwendungen, Daten und Analysen bildet das Rückgrat des IT-Betriebs vieler Unternehmen. Wenn jedoch eine einzelne Komponente aus dem Gleichgewicht gerät, kann das gesamte System ausfallen. Untersuchungen zeigen das 60–90 % der Ausfälle werden durch Änderungen in der IT-Umgebung eines Unternehmens verursacht.

Der wirtschaftliche Druck zwingt Unternehmen dazu, beim Übergang von traditionellen zu innovativeren Abläufen Kosten zu minimieren. Die Fülle an Daten innerhalb des IT-Betriebs (einschließlich Tickets, Ereignisse, Protokolle und Metriken) dient als entscheidende Ressource für jedes Unternehmen, das seine Betriebskosten senken möchte. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) können sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um dieses Ziel zu erreichen.

Um diese Transformation erfolgreich durchzuführen, ist es jedoch entscheidend, eine Hybrid-Cloud-Managementplattform zu integrieren, die der KI-gestützten Automatisierung Priorität einräumt. Eine integrierte Hybrid-Cloud verleiht Unternehmen die nötige betriebliche Agilität, um von neuen Technologien und neuen globalen Märkten zu profitieren – und um eine schnellere Markteinführung von Waren und Dienstleistungen sicherzustellen.

Beginnen Sie mit einem plattformzentrierten Ansatz

Standardisierung ist für Unternehmen, die eine Automatisierung und Modernisierung anstreben, von entscheidender Bedeutung. In einer Hybrid-Cloud-Umgebung trägt die Standardisierung dazu bei, Inkonsistenzen, Fehler und Diskrepanzen zu beseitigen, die aus einer komplexen Mischung aus zusammenarbeitenden Menschen, Technologien und Prozessen entstehen können.

Eine ordnungsgemäße Standardisierung kann schwierig zu erreichen sein. Ihre Organisation muss 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 Praktiken für die Bereitstellung, Bereitstellung, Skalierung, Überwachung und Sicherheit der Infrastruktur etablieren und gleichzeitig an den Geschäftszielen ausgerichtet sein. Dies stellt sicher, dass die Technologieimplementierung fokussiert bleibt, und unterstreicht die Bedeutung eines Top-Down-Ansatzes für die KI-Strategie eines Unternehmens. Durch die Ausrichtung auf Geschäftsprioritäten können Ingenieure effektiv die Notwendigkeit von KI ermitteln (oder beurteilen, ob eine einfachere, regelbasierte Lösung ausreichen würde).

Von Komplexität zu Einfachheit

Durch die Entwicklung einer umfassenden Top-Down-Strategie, die Entwicklungsziele mit Geschäftszielen in Einklang bringt, können Unternehmen schnell geeignete Quellen identifizieren und eine gut strukturierte und kontrollierte KI-Implementierung implementieren.

Ein autonomes IT-Managementsystem vereinfacht technologische Abläufe, wichtige Geschäftsprozesse und Designsysteme. Es greift schnell auf unterschiedliche Datenquellen mit integrierten Daten zurück und ermöglicht so eine schnellere und fundiertere Entscheidungsfindung.

Die generative KI-Technologie ist ein Fortschritt und kann die Anwendungsentwicklung vereinfachen, indem sie es Ingenieuren ermöglicht, die Code- und Dokumentgenerierung zu automatisieren. Generative KI greift auf verschiedene Grundmodelle zurück und nutzt leistungsstarke Transformatoren, um Inhalte aus unstrukturierten Informationen zu generieren. Generative KI-Technologie kann genutzt werden, um die Anwendungsentwicklung zu beschleunigen, den manuellen Aufwand zu reduzieren und schnell genaue und konforme Dokumente zu erstellen.

Mit generativer KI können Unternehmen Aufgaben automatisieren, Kundenservice und Vertriebsfunktionen verbessern und so die Effizienz dieser Prozesse verbessern. Bestehende Vertriebs- und Servicetechniker können sprachbasierte generative KI nutzen, um ihre Fähigkeiten zu erweitern und leicht kontextbezogenes oder branchenspezifisches Wissen zu finden, das ihnen hilft, bessere Kundenerlebnisse zu liefern oder Probleme schneller zu lösen.

Generative KI bietet eine Vielzahl von Geschäftsvorteilen, darunter eine verbesserte Problemklassifizierung, Codegenerierung zur Problemlösung, verbesserte automatische Reparatursysteme, kontextsensitive Automatisierung, schnelleres Code-Debugging, Vorschläge für bewährte Verfahren, bessere Dokumentationserstellung, Reverse-Engineering-Funktionen und Code-Refactoring – um nur einige Möglichkeiten zu nennen.

Die Verbesserung der Beobachtbarkeit durch autonome IT-Abläufe ermöglicht es Systemingenieuren, über herkömmliche IT-Gesundheitsmetriken hinauszugehen. Stattdessen können sie sich auf aufschlussreichere „goldene Signale“ konzentrieren, zu denen Systemlatenz, Netzwerkverkehrsmetriken, Netzwerksättigung und Fehler gehören.

Gewährleistung von Skalierbarkeit und Sicherheit

Wenn es um die Automatisierung von IT-Abläufen geht, ist es wichtig zu beachten, wie wichtig es ist, die Sicherheitsabläufe Ihres Unternehmens (SecOps) mit KI-Technologie zu verwalten. Durch die Integration von KI in SecOps können Unternehmen Sicherheits- und Compliance-Anomalien effizient identifizieren, vorhersagen und beheben sowie potenzielle Bedrohungen erkennen und abschwächen. Das Ziel besteht darin, die KI-gesteuerte Automatisierung zu nutzen, um die allgemeine Sicherheits- und Compliance-Haltung eines Unternehmens zu verbessern.

Sicherheit und Compliance sind weitreichende Bereiche, die je nach Branche unterschiedlich sind. Generative KI ist nützlich, um Anomalien in Daten zu identifizieren und sie mit verschiedenen Informationsquellen zu verknüpfen (z. B. Rohcode, Plattformzustand und frühere Geschäftsausfälle).

Beispielsweise können Unternehmen KI-Tools verwenden, um die Compliance-Dokumentation gemäß relevanten Audit-Standards zu prüfen. Diese KI-Tools kennzeichnen dann unangemessene Wörter oder Ausdrücke, damit menschliche Agenten sie bewerten können.

Modernisierung mit KI erreichen

Eine robuste, KI-gesteuerte, automatisierungsorientierte Plattform für die Verwaltung von Hybrid-Cloud-Workloads wird dazu beitragen, die Hybrid-Cloud-Transformation und -Reise für Kunden zu modernisieren und zu beschleunigen. Unternehmen können jetzt Taktiken wie die Codegenerierung nutzen, um IT-Prozesse zu automatisieren und Legacy-Anwendungen zu modernisieren, um die organisatorische Agilität zu erhöhen.

Zusätzlich zu ihren herkömmlichen Programmierkenntnissen können Ingenieure nun „Prompt Engineer“ zu ihren Fähigkeiten hinzufügen. Mithilfe von Codegeneratoren können sie Eingabeaufforderungen entwerfen, die die generative KI anleiten, Code zu erstellen, den die Ingenieure überprüfen, ändern und bereitstellen können. Dadurch wird die Entwicklung von Anwendungen und Diensten deutlich beschleunigt.

Erfahren Sie mehr darüber, wie ein generativer KI-Dienst Entwicklern hilft

Zum Beispiel, IBM Watson Code-Assistent nutzt die Leistungsfähigkeit der KI, um Entwicklern und IT-Betreibern das Schreiben von Code mit KI-generierten Empfehlungen auf der Grundlage natürlicher Spracheingaben zu erleichtern.

Mit KI den idealen IT-Zustand ermöglichen

Der Aufstieg der Hybrid-Cloud-Architektur hat die KI-Implementierung zugänglicher gemacht. Durch die Kombination privater und öffentlicher Cloud-Umgebungen können Unternehmen die Infrastruktur von Hyperscalern wie AWS, Azure und GCP nutzen. Das Training von KI-Modellen näher an den Daten selbst verbessert die Effizienz und senkt die Kosten (im Vergleich zu einer dedizierten GPU-Infrastruktur).

KI-Plattformen, wie watsonx, und Open-Source-Technologien, wie OpenShift, die KI-Implementierung weiter verbessern. Sie bieten die notwendigen Komponenten, Flexibilität und Skalierbarkeit, um mehrere KI-Modelle und -Anwendungen zu unterstützen.

Da die KI immer weiter voranschreitet und immer zugänglicher wird, können Unternehmen ihr Potenzial zur Förderung von Innovation, Effizienz und Entscheidungsfindung nutzen. Obwohl es keine „einzige“ Lösung für die Implementierung gibt, kann IBM Consulting dabei helfen, die Komplexität innovativer Transformationen zu bewältigen, indem es unsere Technologie, unser Fachwissen und unsere Sichtweise nutzt, um sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen eine robuste Hybrid-Cloud-Strategie etabliert. Der einzigartige Ansatz von IBM, der Design-Thinking-Workshops umfasst, kann ein wertvolles Werkzeug sein, um die Komplexität der KI-Implementierung zu bewältigen.

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