Ваша компания по-прежнему работает в режиме реагирования на ИТ-проблемы? От потерянного времени к интеллектуальной автоматизации с помощью управляемых услуг искусственного интеллекта.

Сбои в работе ИТ-систем обходятся вам в 300 000 евро в час? Эта технология искусственного интеллекта прогнозирует проблемы до их возникновения.

Корпоративные ИТ-отделы находятся на критическом этапе, застряв в порочном круге операционной неэффективности с далеко идущими экономическими последствиями. В настоящее время около 60% рабочего времени ИТ-специалистов тратится на ручные задачи, такие как проверка, пересылка и обновление заявок, а почти половина всех сбоев в работе системы происходит из-за ошибок в определении взаимосвязей.

Эти неэффективности — не просто неудобство, а огромный фактор затрат: один час простоя может обойтись средней компании в 300 000 долларов, а для финансовых и медицинских организаций эта сумма может достигать пяти миллионов долларов в час.

В ответ на этот вызов происходит фундаментальный сдвиг парадигмы: трансформация в сторону ИТ-операций, основанных на искусственном интеллекте. Вместо простого реагирования на уже возникшие проблемы, интеллектуальные системы позволяют заблаговременно выявлять аномалии и автоматически инициировать контрмеры. Этот подход выходит далеко за рамки простой автоматизации рабочих процессов и представляет собой концептуальную перестройку, переход от реактивного решения проблем к интеллектуальному прогнозированию.

Динамика этой трансформации отражается во впечатляющих рыночных показателях. Прогнозируется, что рынок интеллектуальной автоматизации процессов вырастет с 15 миллиардов долларов в 2024 году до 48 миллиардов долларов к 2034 году. Параллельно стремительно растет рынок «ИИ как услуга», что подчеркивает тенденцию приобретения возможностей ИИ в качестве управляемой облачной услуги, а не их внутренней разработки.

Эти изменения ясно показывают, что интеллектуальная автоматизация ИТ-процессов перестала быть просто дополнительной опцией и стала стратегической необходимостью для конкурентоспособности и операционной рентабельности каждой современной компании.

Цифра в 300 000 долларов в час хорошо задокументирована и основана на нескольких независимых источниках:

Исследование ITIC 2024 года «Почасовая стоимость простоя» подтверждает, что более 90% средних и крупных компаний сообщают, что один час простоя обходится им более чем в 300 000 долларов. В этом всеобъемлющем исследовании, проведенном в период с ноября 2023 года по март 2024 года, приняли участие более 1000 компаний по всему миру.

В первоначальном исследовании Gartner 2014 года средние затраты на простой оборудования составили 5600 долларов в минуту, что в пересчете на час может достигать 336 000 долларов. Хотя этим данным уже более десяти лет, их до сих пор часто приводят в качестве ориентира.

Недавние анализы показывают, что эти затраты продолжают расти. В 2016 году Институт Понемона оценил затраты почти в 9000 долларов в минуту (540 000 долларов в час). Текущие данные за 2024 и 2025 годы подтверждают увеличение до в среднем 14 056 долларов в минуту для всех организаций и даже до 23 750 долларов в минуту для крупных компаний.

Порог в пять миллионов долларов для финансов и здравоохранения:

Утверждение о том, что финансовые и медицинские организации могут нести расходы, связанные с простоями, в размере до пяти миллионов долларов в час, также подтверждается данными исследований:

Для ключевых отраслей, включая банковское дело/финансы, здравоохранение, производство, СМИ и коммуникации, розничную торговлю, телекоммуникации и энергетику, средние почасовые затраты на простой превышают 5 миллионов долларов. Исследование ITIC показывает, что 41% компаний сообщают, что один час простоя обходится их бизнесу от 1 миллиона до более чем 5 миллионов долларов.

В секторе здравоохранения затраты оцениваются в среднем в 636 000 долларов в час, при этом стоимость одного дня простоя может составлять в среднем 1,9 миллиона долларов. В случае атак программ-вымогателей эта цифра возрастает в среднем до 1,9 миллиона долларов в день. По некоторым оценкам, затраты составляют 7500 долларов в минуту, что эквивалентно 450 000 долларов в час.

В финансовом секторе затраты могут быть особенно высокими. Хотя общие оценки варьируются от 12 000 долларов в минуту, крупные банки могут нести убытки до 9,3 миллионов долларов в час. Финансовые учреждения теряют в среднем 152 миллиона долларов в год из-за простоев. Фактически, самые высокие задокументированные затраты достигают 5 миллионов долларов в час, и эти цифры даже не включают штрафы и санкции со стороны регулирующих органов.

Важные ограничения и контекст:

Зависимость от размера компании: Приведенные цифры в основном относятся к компаниям среднего и крупного размера. Малые предприятия несут значительно меньшие абсолютные затраты – от 137 до 427 долларов в минуту (от 8 220 до 25 620 долларов в час), хотя даже для очень маленьких компаний с численностью персонала около 25 человек один час простоя может стоить около 100 000 долларов.

Отраслевые различия: Затраты значительно различаются в зависимости от отрасли. В то время как автомобильная промышленность взимает 50 000 долларов в минуту (3 миллиона долларов в час), простои обходятся примерно в 1,1 миллиона долларов в час в розничной торговле, 2 миллиона долларов в телекоммуникационной отрасли и 2,48 миллиона долларов в час в энергетическом секторе.

Исключение дополнительных расходов: Как правило, часто приводимые цифры не включают судебные споры, штрафы, пени и ущерб репутации. Поэтому фактические общие затраты могут быть значительно выше.

Динамика затрат: В последние годы затраты на простои неуклонно растут. В период с 2014 по 2024 год поминутные затраты увеличились более чем вдвое – с 5600 до более чем 14 000 долларов. Это отражает растущую зависимость современных бизнес-процессов от цифровых технологий.

От потерянного времени до интеллектуальной автоматизации: как управляемый ИИ совершает революцию в ИТ-операциях.

Операционная эффективность как конкурентный фактор: экономическая основа интеллектуальной автоматизации

Современное состояние ИТ-инфраструктуры компаний находится на критическом переломном этапе. Шестьдесят процентов работы ИТ-специалистов тратится на ручную сортировку, маршрутизацию и обновление заявок. В то же время сорок пять процентов простоев являются результатом ошибок в выявлении взаимосвязей между системами. Тридцать процентов рабочего времени сотрудников тратится на поиск ответов или сбор контекста для решения запросов. Эта фундаментальная неэффективность имеет серьезные экономические последствия для организаций всех размеров. Один час простоя обходится средней компании примерно в триста тысяч долларов, в то время как финансовые учреждения и организации здравоохранения теряют пять миллионов долларов в час. На этом фоне сразу становится ясно, почему интеллектуальная автоматизация ИТ-процессов перестала быть дополнительной опцией и стала необходимым условием операционной прибыльности и конкурентоспособности.

Переход к ИТ-операциям, основанным на искусственном интеллекте, представляет собой фундаментальный сдвиг парадигмы в том, как компании управляют своей технической инфраструктурой. Вместо того чтобы реагировать на проблемы, которые уже нанесли ущерб, организации могут использовать интеллектуальные системы для упреждающего обнаружения аномалий, установления корреляций между различными сигналами и автоматического запуска контрмер. Эта трансформация выходит далеко за рамки простой автоматизации рабочих процессов и затрагивает фундаментальные аспекты корпоративной архитектуры и бизнес-модели.

Сближение многомиллиардных рынков: динамика рынка и структурные сдвиги.

Рынок интеллектуальной автоматизации процессов достиг объема в 15 миллиардов долларов в 2024 году и, по прогнозам, вырастет до 48 миллиардов долларов к 2034 году, что соответствует среднегодовому темпу роста в 14,35 процента. Этот показатель роста отражает не просто мимолетную тенденцию, а фундаментальный сдвиг на рынке. Облачный сегмент рынка доминирует с долей в 62 процента и растет на 14,95 процента в год. Это подчеркивает стратегическое решение компаний приобретать решения по автоматизации не на собственной инфраструктуре, а в качестве управляемой услуги через облачные платформы.

Параллельно с этим, рынок искусственного интеллекта как услуги (ИИ как услуга) расширяется с 12,7 млрд долларов в 2024 году до прогнозируемого объема с ежегодным темпом роста в 30,6% до 2034 года. Сегмент «программное обеспечение как услуга» (SaaS) доминирует на этом рынке с долей в 46%, что демонстрирует, что крупные предприятия все чаще предпочитают приобретать специализированные функции ИИ через контрактные услуги, а не разрабатывать их собственными силами. Рынок программного обеспечения для автоматизации бизнес-процессов, в свою очередь, растет с 13 млрд долларов в 2024 году до прогнозируемых 23,9 млрд долларов к 2029 году с ежегодным темпом роста в 11,6%. Эти сближающиеся рынки вместе образуют экосистему, которая коренным образом трансформирует ИТ-операции.

Стратегическое значение этих рынков дополнительно усиливается тем фактом, что, по прогнозам, глобальные расходы на ИТ достигнут 2 570 миллиардов долларов в 2025 году – увеличение на 9,3 процента по сравнению с 2024 годом. Особо следует отметить, что инвестиции в центры обработки данных и серверные системы, как ожидается, вырастут почти на 50 процентов в период с 2024 по 2025 год. Таким образом, спрос на интеллектуальную автоматизацию не противоречит росту общих расходов, а, наоборот, обусловлен им – компании одновременно инвестируют в инфраструктуру и в интеллектуальные программные уровни для более эффективного управления этой инфраструктурой.

Измеримая окупаемость инвестиций: от теории к документально подтвержденной бизнес-реальности.

Ценность интеллектуальной автоматизации ИТ-процессов можно оценить по различным параметрам. Компания British Telecom смогла сократить время обработки ИТ-инцидентов на 33 процента. Лондонская фондовая биржа сократила время, необходимое для подготовки анализа инцидентов, с полутора часов до пяти секунд – улучшение на 99,9 процента. Это не единичные примеры, а скорее показатели систематического повышения эффективности, которые можно воспроизвести.

Показатель среднего времени восстановления или среднего времени устранения неполадок является ключевым показателем эффективности работы. В мире, где каждая минута простоя влечет за собой существенные издержки, любое сокращение этого показателя, даже всего на несколько минут, представляет собой значительную дополнительную ценность. Современные решения на основе искусственного интеллекта достигают этого с помощью нескольких механизмов. Во-первых, автоматическая маршрутизация оповещений гарантирует немедленное уведомление соответствующего персонала, избавляя его от необходимости разбираться в цепочках связи. Во-вторых, ИИ контекстуализирует и расставляет приоритеты для оповещений, позволяя техническим командам сосредоточить внимание на действительно критических инцидентах и ​​избежать потери информации в потоке ложных срабатываний. В-третьих, применяются автоматизированные политики устранения неполадок, решающие более простые проблемы без участия человека.

Сокращение среднего времени восстановления (MTTR) напрямую приводит к измеримым преимуществам для бизнеса. Повышается доступность критически важных систем, стабилизируется удовлетворенность клиентов на более высоком уровне, а доходы не теряются из-за технических простоев. В то же время значительно снижается эмоциональная нагрузка на ИТ-команды. Так называемая «усталость от тревожных сигналов» — психологическая перегрузка, вызванная постоянным потоком ложных или нерелевантных оповещений, — является диагностированной проблемой во многих центрах безопасности и ИТ-операций. Интеллектуальная фильтрация и контекстуализация могут значительно снизить эту нагрузку.

Рентабельность капитала достигает новых высот: финансовые аспекты трансформации в сфере искусственного интеллекта.

Средняя окупаемость инвестиций в искусственный интеллект составляет 1,7 раза больше вложенного капитала. Анализ операций, связанных с человеческим фактором, показывает окупаемость в 2,1 раза, что указывает на значительное преимущество в автоматизации рутинных и координационных задач. Восемьдесят восемь процентов компаний, внедривших платформы ИИ, уже получают положительную окупаемость инвестиций в течение трех месяцев.

Организации, создавшие прочную основу для внедрения ИИ, достигают положительной отдачи на 45 процентов быстрее, чем их конкуренты. Разница во времени существенна: в то время как среднее время от внедрения до получения положительной отдачи составляет 3,3 года, зрелые организации достигают точки безубыточности в среднем за 1,8 года. Эта экономия времени имеет жизненно важное значение на быстро меняющихся рынках, где конкурентное преимущество зависит от технологических циклов.

Ощутимая экономия существенна. Компании, использующие ИИ для автоматизации процессов, сокращают средние затраты на 40–75 процентов в соответствующих областях. Специализируясь на автоматизации бизнес-процессов, достигается экономия затрат в размере 26–31 процента по всем функциональным направлениям. Это сочетается с повышением производительности, которое, по оценкам научных исследований, составляет 8,0–1,4 процента в год — без участия человека. В расчете на одного сотрудника автоматизация с помощью ИИ обеспечивает средний прирост эффективности в диапазоне 8700 евро в год.

Мультипликативный эффект инвестиций в ИИ распространяется за пределы непосредственно затронутого организационного подразделения. Каждый доллар, вложенный в инфраструктуру ИИ, генерирует дополнительно 2,3 доллара общей экономической активности. Это происходит по различным каналам: компании, сокращающие свои операционные расходы, инвестируют сэкономленные средства в проекты расширения или инноваций. Сотрудники, освободившее время благодаря автоматизации, могут перейти к более ценным видам деятельности, что, в свою очередь, раскрывает инновационный потенциал.

Управляемые сервисы искусственного интеллекта как архитектурная парадигма: технологическая дифференциация

Управляемые сервисы искусственного интеллекта представляют собой отдельную категорию на более широком рынке ИИ. Они отличаются от традиционного лицензирования программного обеспечения благодаря своей интеграции в существующую инфраструктуру и непрерывной оптимизации со стороны специализированных технических команд. Платформа Unframe воплощает этот подход благодаря ряду структурных особенностей.

Во-первых, унифицированный интеллект достигается за счет объединения всех оповещений, заявок и журналов в единое интеллектуальное рабочее пространство. Вместо того чтобы ИТ-персоналу приходилось переключаться между ServiceNow, Jira, Slack и различными инструментами мониторинга, вся оперативная информация представляется в согласованном контексте. Эта конвергенция — не просто вопрос удобства использования, а фундаментальная когнитивная задача. Системы искусственного интеллекта могут обнаруживать корреляции и распознавать закономерности только тогда, когда соответствующие данные объединяются в одной системе. Например, группа безопасности может обнаружить аномальное поведение при входе в систему, но без одновременного сбора сетевых журналов и данных об использовании системных ресурсов система не сможет должным образом контекстуализировать эту аномалию.

Во-вторых, управление сервисами на основе ИИ позволяет автоматизировать выполнение рабочих процессов и задач, обеспечивая при этом полную прозрачность и управление. Классическая проблема в ИТ-операциях — это противоречие между автоматизацией и контролем. Организациям необходимо масштабировать автономные системы, но при этом существует риск неконтролируемой эскалации конфликтов. Современные управляемые сервисы на основе ИИ решают эту проблему с помощью контроля доступа на основе ролей, журналов аудита и средств контроля соответствия на уровне предприятия. При запуске автоматизированного действия система может одновременно документировать, почему это действие было рекомендовано, какие данные к нему привели, какие другие варианты были доступны и было ли действие фактически выполнено.

В-третьих, такие сервисы предлагают интеллектуальную автоматизацию с надежными ответами ИИ, источники которых указаны, а логика прозрачна. Это критически важно по двум причинам. Во-первых, операторы-люди должны иметь возможность полагаться на автоматизированные рекомендации — это требует от них понимания того, как была сгенерирована рекомендация. Во-вторых, многие организации сталкиваются с требованиями соответствия, которые обязывают нести ответственность за автоматизированное принятие решений. Системы, которые не могут предоставить обоснования, практически бесполезны в регулируемых отраслях.

Управляемая платформа ИИ — Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемая платформа ИИ

Целостная трансформация вместо точечной оптимизации: концептуальная перестройка.

Разница между управляемыми сервисами ИИ и традиционной ИТ-автоматизацией заключается не только в технологии, но и в философии. В то время как старые подходы рассматривают автоматизацию как точечное решение — например, RPA для конкретных рабочих процессов — управляемый ИИ рассматривает операции в целом. Вместо оптимизации отдельных процессов перепроектируется вся операционная аналитика.

Это конкретно проявляется в трех областях. В области управления инцидентами унифицированный интеллект позволяет одновременно обрабатывать оповещения из разных источников. Сервер базы данных может выдавать предупреждение о нехватке места, в то время как балансировщик нагрузки одновременно сообщает об увеличении количества неудачных запросов. Традиционная система пересылала бы оба оповещения отдельно. Унифицированная система немедленно определяет, что причиной увеличения количества неудачных запросов, вероятно, является проблема с хранилищем на сервере базы данных, и соответствующим образом расставляет приоритеты.

В сфере управления услугами создаются интеллектуальные рабочие процессы, которые адаптируются к имеющимся знаниям, историческим закономерностям инцидентов и возможностям групп поддержки. При обнаружении часто встречающейся ошибки система может автоматически применять известную политику устранения неполадок. При обнаружении новой ошибки система может выдвигать гипотезы на основе аналогичных прошлых инцидентов, представлять их ИТ-специалистам и сохранять результаты этого анализа для будущих инцидентов. Это создает цикл самоподдерживающегося обучения.

В сфере соблюдения нормативных требований обеспечивается не только принятие решений об автоматизации, но и их прозрачное документирование. Это особенно важно для таких отраслей, как финансовые услуги, здравоохранение и страхование, где этого требуют нормативные требования.

Кибербезопасность как флагманский пример применения: практические демонстрации и результаты.

Индустрия безопасности представляет собой особенно убедительный пример того, насколько ценны управляемые сервисы искусственного интеллекта. Центры оперативного управления безопасностью (SOC) сообщают в среднем о пяти основных недостатках традиционных подходов. Скорость запросов к данным часто недостаточна — медленные запросы к данным могут задерживать обнаружение угроз на критически важные минуты. Ограничен доступ к историческим данным — многие системы SOC могут получить доступ только к ограниченным периодам времени, упуская таким образом закономерности, которые развиваются в течение более длительных периодов. Чрезвычайно высока сложность — аналитикам безопасности приходится изучать сложные языки запросов и проходить многонедельное обучение. Надежность процессов реагирования на инциденты часто недостаточна. И, наконец, информация об угрозах фрагментирована — индикаторы угроз не имеют систематической корреляции.

Искусственный интеллект систематически устраняет эти уязвимости. Системы ИИ могут обрабатывать петабайты данных за секунды, а не за минуты. Они могут полностью сканировать многолетние наборы данных, а не только ограниченные временные промежутки. Они используют естественный язык, который аналитики могут понимать и применять без длительного обучения. Они обеспечивают непрерывный, основанный на интеллекте поиск угроз, а не просто реактивную обработку оповещений. Они автоматизируют корреляцию, контекстуализацию и рекомендации по действиям.

Глобальный поставщик промышленных услуг сократил время расследования и реагирования на 70 процентов благодаря автоматизации SOC на основе искусственного интеллекта. Это улучшение не только приводит к более быстрому обнаружению угроз, но и снижает выгорание среди команд безопасности. Страховая компания из списка Fortune 500 добилась 45-процентного ускорения разрешения инцидентов благодаря унифицированной системе мониторинга и автоматизированной корреляции на основе искусственного интеллекта. Это ощутимое улучшение напрямую приводит к снижению рисков безопасности.

Внедрение новых технологий на рынке в переходный период: циклическая динамика и будущие траектории.

Динамика внедрения автоматизации на основе ИИ типична для S-образной кривой. К 2024 году около 66 процентов компаний автоматизируют хотя бы один бизнес-процесс. Ожидается, что к 2029 году этот показатель вырастет до 85 процентов. Особенно заметна эта динамика в автоматизации процессов, чат-ботах для обслуживания клиентов и анализе данных — ведущих сценариях использования с показателями внедрения 76, 71 и 68 процентов соответственно. Влияние значительное: автоматизация процессов сокращает время обработки на 43 процента, чат-боты для обслуживания клиентов сокращают время ответа на 67 процентов, а предиктивное техническое обслуживание, с показателем внедрения 52 процента, сокращает время простоя на 29 процентов.

Восемьдесят процентов организаций ускорили внедрение автоматизации бизнес-процессов из-за пандемии, особенно в сфере удаленной работы и деятельности, не зависящей от местоположения. Это демонстрирует, что автоматизация с помощью ИИ — это не просто программа повышения эффективности, но и инструмент, позволяющий осуществить фундаментальные изменения в организации работы.

Прогноз на будущее амбициозен. К 2025 году ожидается рост проектов, использующих агентный ИИ, на 48 процентов, что свидетельствует о продвинутой операционной зрелости. В настоящее время 21 процент организаций используют ИИ-агентов, и прогнозируется значительное увеличение этой доли. Это представляет собой переход от автоматизации, инициируемой человеком, к автоматизации, действующей автономно.

Бизнес-модели и распределение ресурсов: стратегические решения о закупках.

Стратегические закупки услуг в области искусственного интеллекта не следуют классической парадигме «создавать или покупать», а представляют собой гибридную модель. Поставщики управляемых услуг предлагают специализированные знания, масштабируемость и непрерывную оптимизацию, не требуя от компаний развития собственных компетенций в области ИТ-операций. Это особенно актуально, учитывая разрыв между спросом и предложением на рынке труда.

Нехватка квалифицированных специалистов в таких областях, как ИТ-безопасность, анализ данных и соответствие нормативным требованиям, является основной причиной спроса на управляемые услуги. Вместо того чтобы искать узкоспециализированных специалистов по рыночным ценам, компании могут сотрудничать с поставщиками управляемых услуг, которые распределяют свои ресурсы между множеством клиентов, тем самым экономя на специализации. Поставщик управляемых услуг может возглавить команду из тридцати человек, занимающуюся мониторингом безопасности сотен компаний, вместо того чтобы каждая компания пыталась создать свою собственную специализированную команду.

Это приводит к экономическим моделям, в которых расходы на управляемые услуги начинаются от четырех до семисот девяти тысяч евро в месяц для средних по размеру и масштабу сред, в зависимости от размера и сложности. Для компании со ста сотрудниками в ИТ-отделе это обычно означает расходы в размере от пятидесяти до шестидесяти тысяч евро в месяц на комплексные управляемые услуги, включая круглосуточный мониторинг, управление безопасностью, FinOps и соответствие нормативным требованиям.

Макроэкономические последствия: Долгосрочный рост производительности труда.

Структурное влияние внедрения ИИ в ИТ-операции выходит далеко за рамки отдельных компаний. Предполагая, что примерно 15 процентов текущего ВВП со временем будет затронуто ИИ, и эта доля будет расти в течение следующих двух десятилетий, аналитики оценивают, что ИИ будет повышать производительность на 1,5 процента ежегодно до 2035 года, почти на 3 процента до 2055 года и на 3,7 процента до 2075 года. Эти долгосрочные темпы роста огромны, если рассматривать их в макроэкономическом и микроэкономическом аспектах.

Эта ситуация особенно актуальна для Германии. Экономическая модель Германии традиционно основана на технологическом превосходстве и операционной эффективности. Внедрение ИИ в ИТ-операции предоставляет возможность усилить эти преимущества. В то же время это сопряжено с риском: компании, которые не инвестируют в автоматизацию с помощью ИИ, будут вытеснены конкурентами, которые это делают. Прогноз Gartner о том, что в ближайшие два года в центры обработки данных и серверы будет инвестировано почти 500 миллиардов долларов по всему миру, подчеркивает скорость этой трансформации.

Совокупные инвестиции крупных технологических компаний в рабочую силу, составляющие в 2025 году 364 миллиарда долларов, по прогнозам, обеспечат общий объем экономического производства в размере 943 миллиардов долларов, создадут 2,7 миллиона рабочих мест, принесут 270 миллиардов долларов дохода от труда и внесут 469 миллиардов долларов в ВВП. Эти цифры иллюстрируют мультипликативный эффект.

Пути трансформации и управление изменениями: от технологий к организационной эволюции.

Трансформация ИТ-операций посредством управляемых сервисов искусственного интеллекта — это не просто техническое обновление, а стратегический сдвиг. Организации должны понимать, что это затрагивает три измерения: технологическое, организационное и культурное.

В технологическом плане компаниям необходимо интегрировать различные источники данных в единую интеллектуальную платформу. Это требует установления необходимых API-соединений и конвейеров обработки данных. Современные облачные архитектуры значительно упрощают этот процесс, что объясняет сильную рыночную тенденцию к использованию облачных решений.

В организационном плане ИТ-командам необходимо переориентироваться. Вместо того чтобы тратить время на обработку сигналов тревоги и ручную сортировку, они могут сосредоточиться на более важных задачах — планировании мощностей, улучшении архитектуры, инициативах в области безопасности. Однако для этого компаниям необходимо создать новые должностные профили и заполнить их компетентными специалистами.

В корпоративной культуре организациям необходимо укреплять доверие к автоматизированным системам. Определенная степень скептицизма рациональна — автоматизированные системы могут давать сбои. Но альтернатива — трата шестидесяти процентов рабочего времени ИТ-персонала на рутинные задачи — в долгосрочной перспективе нежизнеспособна. Организации должны шаг за шагом демонстрировать, что автоматизированные системы надежны, прозрачны в своей логике и находятся под контролем.

Конкурентная асимметрия: преимущества первопроходца и сетевые эффекты.

Компании, которые инвестируют на ранних этапах в управляемые сервисы искусственного интеллекта для ИТ-операций, получают ощутимые конкурентные преимущества. Они могут быстрее реагировать на проблемы инфраструктуры, сокращая время простоя для клиентов. Они могут сосредоточить свои ИТ-команды на более стратегических задачах, увеличивая свой инновационный потенциал. Они могут реинвестировать сэкономленные средства в дальнейший рост.

В то же время, при правильной структуре управляемых сервисов отсутствует технологическая зависимость от конкретного поставщика. Платформа, подобная Unframe, которая интегрируется с существующими инструментами, такими как ServiceNow, Jira и различными системами мониторинга, создает меньшую зависимость от поставщика, чем монолитные решения, заменяющие все. Это выгодно для компаний, поскольку они могут создавать собственные системы.

Сетевой эффект играет свою роль: чем больше компаний используют автоматизацию ИИ в ИТ-операциях, тем больше генерируется обучающих данных. Эти обучающие данные повышают качество систем ИИ для всех пользователей. Это приводит к классической динамике платформы, в которой раннее внедрение создает положительные внешние эффекты для тех, кто внедряет ИИ позже.

Стратегии управления и смягчения рисков: прагматичные подходы к внедрению.

Несмотря на огромный потенциал, переход к ИТ-операциям на основе искусственного интеллекта сопряжен с реальными рисками. Первый риск — это зависимость от одного поставщика, когда компании становятся слишком зависимыми от одного поставщика. Второй — это ложная уверенность, когда автоматизированные системы становятся чрезмерно доверчивыми, а критический человеческий анализ уменьшается. Третий — это неожиданные ошибки, возникающие из-за атак злоумышленников или нестандартных ситуаций, не представленных в обучающих данных.

Снижение зависимости от поставщика достигается за счет интеграционно-ориентированных подходов, а не монолитных платформ. Снижение ложной уверенности достигается за счет прозрачности и объяснимости логики ИИ. Снижение количества непредвиденных ошибок достигается за счет постепенного внедрения и непрерывного мониторинга.

Стратегическая необходимость против дополнительной, необязательной ценности: заключительный экономический анализ.

Экономическая реальность очевидна: компании, которые не инвестируют в интеллектуальные ИТ-операции, окажутся в проигрыше. Затраты на простои слишком высоки, спрос на ИТ-мощности слишком велик, а дефицит квалифицированных кадров слишком остр, чтобы откладывать эту трансформацию. Управляемые услуги ИИ для ИТ-операций больше не являются дополнительной опцией или инновационным проектом — это стратегическая необходимость.

Рыночные показатели это подтверждают. Рост рынка интеллектуальной автоматизации процессов с 15 миллиардов долларов до 48 миллиардов долларов за десять лет, в сочетании с ростом рынка ИИ как услуги с 12,7 миллиардов долларов до сотен миллиардов долларов, демонстрирует масштабные рыночные тенденции. Ускорение расследования инцидентов на 70%, ускорение их устранения на 45%, сокращение времени ручной обработки на 60% — это не гипотетические улучшения, а задокументированная реальность.

Для организаций это означает, что вопрос больше не в том, «Стоит ли инвестировать в управляемый ИИ?», а в том, «Как быстро мы можем его внедрить?». Компании, которые понимают это и действуют в соответствии с этим, создадут конкурентные преимущества, которые сохранятся на долгие годы.

Konrad Wolfenstein

Буду рад стать вашим личным консультантом.

связаться со мной под Wolfenstein ∂ xpert.Digital

позвоните мне под +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn
 

Наша глобальная отраслевая и деловая экспертиза в области развития бизнеса, продаж и маркетинга - Изображение: Xpert.Digital

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях