Ваша компанія все ще перебуває в режимі реактивних ІТ? Від витрачених годин до інтелектуальної автоматизації за допомогою керованих послуг штучного інтелекту.

Чи коштують вам збої в ІТ-системах 300 000 євро на годину? Ця технологія штучного інтелекту передбачає проблеми до їх виникнення.

Корпоративні ІТ-відділи перебувають на критичному переломному етапі, опинившися в пастці циклу операційної неефективності з далекосяжними економічними наслідками. Наразі близько 60% робочого часу ІТ-фахівців витрачається на ручні завдання, такі як перевірка, пересилання та оновлення заявок, тоді як майже половина всіх системних збоїв пов'язана з помилками у визначенні кореляцій.

Ця неефективність є не просто неприємністю, а й величезним фактором витрат: одна година простою може коштувати пересічній компанії 300 000 доларів, тоді як для фінансових та медичних організацій ця сума може зрости до п'яти мільйонів доларів на годину.

У відповідь на цей виклик відбувається фундаментальна зміна парадигми: перехід до ІТ-операцій на базі штучного інтелекту. Замість того, щоб просто реагувати на проблеми, які вже виникли, інтелектуальні системи дозволяють проактивно виявляти аномалії та автоматично ініціювати контрзаходи. Цей підхід виходить далеко за рамки простої автоматизації робочих процесів і являє собою концептуальну перебудову, переходячи від реактивного вирішення проблем до інтелектуального прогнозування.

Динаміка цієї трансформації відображається у вражаючих ринкових показниках. Прогнозується, що ринок інтелектуальної автоматизації процесів зросте з 15 мільярдів доларів у 2024 році до 48 мільярдів доларів до 2034 року. Паралельно з цим стрімко зростає ринок «штучного інтелекту як послуги», що підкреслює тенденцію придбання можливостей штучного інтелекту як керованого хмарного сервісу, а не їхньої внутрішньої розробки.

Ці події чітко показують, що інтелектуальна ІТ-автоматизація більше не є необов'язковим доповненням, а стратегічною необхідністю для конкурентоспроможності та операційної прибутковості кожної сучасної компанії.

Цифра в 300 000 доларів на годину добре задокументована та ґрунтується на кількох незалежних джерелах:

Опитування ITIC 2024 щодо погодинної вартості простою підтверджує, що понад 90% середніх і великих компаній повідомляють, що одна година простою коштує їм понад 300 000 доларів США. У цьому комплексному дослідженні опитано понад 1000 компаній по всьому світу в період з листопада 2023 року по березень 2024 року.

У початковому дослідженні Gartner від 2014 року середні витрати на простої становили 5600 доларів США за хвилину, що можна екстраполювати до 336 000 доларів США за годину. Хоча цим даним понад десять років, їх досі часто використовують як орієнтир.

Нещодавні аналізи показують, що ці витрати продовжують зростати. У 2016 році Інститут Понемона оцінив витрати майже в 9000 доларів за хвилину (540 000 доларів за годину). Поточні дані за 2024 та 2025 роки підтверджують зростання в середньому до 14 056 доларів за хвилину для всіх організацій і навіть до 23 750 доларів за хвилину для великих компаній.

Поріг у п'ять мільйонів доларів для фінансів та охорони здоров'я:

Твердження про те, що фінансові та медичні організації можуть зазнавати витрат через простої до п'яти мільйонів доларів на годину, також підтверджується даними досліджень:

Для ключових галузей, включаючи банківську справу/фінанси, охорону здоров'я, виробництво, медіа та зв'язок, роздрібну торгівлю, телекомунікації та енергетику, середні витрати на годину простою перевищують 5 мільйонів доларів. Дослідження ITIC показує, що 41% компаній повідомляють, що одна година простою коштує їхньому бізнесу від 1 до понад 5 мільйонів доларів.

У секторі охорони здоров’я витрати оцінюються в середньому в 636 000 доларів США на годину, причому окремі дні простою потенційно можуть коштувати в середньому 1,9 мільйона доларів США. У випадку атак програм-вимагачів ця цифра зростає в середньому до 1,9 мільйона доларів США на день. Деякі оцінки передбачають витрати в 7500 доларів США на хвилину, що дорівнює 450 000 доларів США на годину.

У фінансовому секторі витрати можуть бути особливо екстремальними. Хоча загальні оцінки коливаються від 12 000 доларів за хвилину, більші банки можуть зазнавати збитків до 9,3 мільйона доларів на годину. Фінансові установи втрачають в середньому 152 мільйони доларів щорічно через простої. Найвищі задокументовані витрати фактично сягають 5 мільйонів доларів на годину, і ці цифри навіть не включають штрафи та пені регуляторних органів.

Важливі обмеження та контекст:

Залежність від розміру компанії: Наведені цифри стосуються переважно середніх та великих компаній. Малий бізнес має значно нижчі абсолютні витрати – від 137 до 427 доларів за хвилину (від 8 220 до 25 620 доларів за годину), хоча навіть для дуже малих компаній, у яких працює близько 25 співробітників, одна година простою може коштувати близько 100 000 доларів.

Варіації залежно від галузі: Витрати значно різняться залежно від галузі. У той час як автомобільна промисловість стягує 50 000 доларів за хвилину (3 мільйони доларів за годину), витрати на простій у роздрібній торгівлі становлять приблизно 1,1 мільйона доларів за годину, у телекомунікаціях – 2 мільйони доларів, а в енергетичному секторі – 2,48 мільйона доларів за годину.

Виключення додаткових витрат: Часто наведені цифри зазвичай не враховують судові спори, штрафи, пені та шкоду репутації. Тому фактичні загальні витрати можуть бути значно вищими.

Тенденція з часом: Витрати на простої неухильно зростали в останні роки. Між 2014 і 2024 роками вартість хвилини зросла більш ніж удвічі – з 5600 доларів до понад 14 000 доларів. Це відображає зростаючу залежність сучасних бізнес-процесів від цифрових технологій.

Від втрачених годин до інтелектуальної автоматизації – як керований штучний інтелект революціонізує ІТ-операції

Операційна ефективність як конкурентний фактор: економічна основа інтелектуальної автоматизації

Поточний стан ІТ-операцій у компаніях перебуває на критичному переломному етапі. Шістдесят відсотків ІТ-роботи витрачається на ручне сортування, маршрутизацію та оновлення заявок. Водночас сорок п'ять відсотків простоїв є наслідком помилок у визначенні кореляцій між системами. Тридцять відсотків часу співробітників витрачається на пошук відповідей або складання контексту для вирішення запитів. Ця фундаментальна неефективність має глибокі економічні наслідки для організацій будь-якого розміру. Одна година простою коштує середній компанії близько трьохсот тисяч доларів, тоді як фінансові установи та організації охорони здоров'я зазнають збитків у п'ять мільйонів доларів на годину. На цьому тлі одразу стає зрозуміло, чому інтелектуальна ІТ-автоматизація більше не є необов'язковою додатковою цінністю, а є необхідною передумовою для операційної прибутковості та конкурентоспроможності.

Перехід до ІТ-операцій на базі штучного інтелекту являє собою фундаментальну зміну парадигми в тому, як компанії керують своєю технічною інфраструктурою. Замість того, щоб реагувати на проблеми, які вже завдали шкоди, організації можуть використовувати інтелектуальні системи для проактивного виявлення аномалій, встановлення кореляцій між різними сигналами та автоматичного вжиття контрзаходів. Ця трансформація виходить далеко за рамки простої автоматизації робочих процесів і торкається фундаментальних аспектів архітектури підприємства та бізнес-моделі.

Мільярдні ринки в процесі конвергенції: динаміка ринку та структурні зрушення

Ринок інтелектуальної автоматизації процесів досяг 15 мільярдів доларів у 2024 році та, за прогнозами, зросте до 48 мільярдів доларів до 2034 року, що становить середньорічний темп зростання 14,35 відсотка. Цей показник зростання відображає не просто швидкоплинну тенденцію, а радше фундаментальний зсув ринку, що відбувається. Хмарний сегмент ринку домінує з часткою 62 відсотки та зростає зі швидкістю 14,95 відсотка на рік. Це підкреслює стратегічне рішення компаній закуповувати рішення для автоматизації не на власній інфраструктурі, а як керований сервіс через хмарні платформи.

Паралельно, ринок штучного інтелекту як послуги зростає з 12,7 мільярда доларів у 2024 році до прогнозованого обсягу з річним темпом зростання 30,6 відсотка до 2034 року. Сегмент програмного забезпечення як послуги домінує на цьому ринку з 46 відсотками, що демонструє, що великі підприємства все частіше віддають перевагу придбанню спеціалізованих функцій штучного інтелекту через контрактні послуги, а не власною розробкою. Ринок програмного забезпечення для автоматизації бізнес-процесів, у свою чергу, зростає з 13 мільярдів доларів у 2024 році до прогнозованих 23,9 мільярда доларів до 2029 року з річним темпом зростання 11,6 відсотка. Ці конвергентні ринки разом утворюють екосистему, яка фундаментально трансформує ІТ-операції.

Стратегічне значення цих ринків ще більше посилюється тим фактом, що, за прогнозами, світові витрати на ІТ досягнуть 2,570 мільярдів доларів у 2025 році – що на 9,3 відсотка більше порівняно з 2024 роком. Особливої ​​уваги заслуговує той факт, що інвестиції в центри обробки даних та серверні системи, як очікується, зростуть майже на 50 відсотків з 2024 по 2025 рік. Таким чином, попит на інтелектуальну автоматизацію не суперечить зростанню загальних витрат, а радше зумовлений ним – компанії одночасно інвестують в інфраструктуру та інтелектуальні програмні рівні, щоб ефективніше керувати цією інфраструктурою.

Вимірювана рентабельність інвестицій: від теорії до задокументованої бізнес-реальності

Цінність інтелектуальної ІТ-автоматизації можна кількісно оцінити за різними показниками. British Telecom змогла скоротити час обробки ІТ-інцидентів на 33 відсотки. Лондонська фондова біржа скоротила час, необхідний для аналізу інцидентів, з півтори години до п'яти секунд – покращення на 99,9 відсотка. Це не поодинокі приклади, а радше показники систематичного підвищення ефективності, які можна відтворити.

Концепція середнього часу на ремонт або середнього часу вирішення проблем є ключовим показником операційної ефективності. У світі, де кожна хвилина простою тягне за собою екзистенційні витрати, кожне скорочення цього показника, навіть лише на кілька хвилин, представляє значну додаткову цінність. Сучасні рішення на базі штучного інтелекту досягають цього за допомогою кількох механізмів. По-перше, автоматизована маршрутизація сповіщень гарантує, що відповідний персонал буде негайно повідомлений, а не доведеться орієнтуватися в комунікаційних ланцюгах. По-друге, штучний інтелект контекстуалізує та визначає пріоритетність сповіщень, дозволяючи технічним командам зосередити свою увагу на справді критичних інцидентах та уникнути загубитися в морі хибнопозитивних результатів. По-третє, застосовуються автоматизовані політики виправлення, що вирішують простіші проблеми без будь-якого втручання людини.

Зменшення середнього часу на ремонт (MTTR) безпосередньо призводить до вимірюваних бізнес-переваг. Підвищується доступність критично важливих систем, стабілізується задоволеність клієнтів на вищому рівні, а втрата доходу через технічні простої не відбувається. Водночас емоційне навантаження на ІТ-команди значно зменшується. Так звана втома від тривог – психологічне перевантаження, спричинене постійним потоком хибних або нерелевантних сповіщень – є діагностованою проблемою в багатьох центрах безпеки та ІТ-операцій. Інтелектуальна фільтрація та контекстуалізація можуть значно зменшити це навантаження.

Рентабельність капіталу досягає нових висот: фінансові аспекти трансформації штучного інтелекту

Середня рентабельність інвестицій у штучний інтелект у 1,7 раза перевищує інвестований капітал. Аналіз операцій, пов'язаних з людиною, показує рентабельність до 2,1, що свідчить про значну перевагу в автоматизації рутинних завдань та завдань координації. Вісімдесят вісім відсотків компаній, які впровадили платформи штучного інтелекту, вже досягають позитивної віддачі від своїх інвестицій протягом трьох місяців.

Організації, які створили міцну основу для готовності до використання штучного інтелекту, досягають позитивної віддачі на 45 відсотків швидше, ніж їхні конкуренти. Різниця в часі є суттєвою: хоча середній час від впровадження до позитивної віддачі становить 3,3 роки, зрілі організації досягають цієї точки беззбитковості в середньому за 1,8 року. Така економія часу має життєво важливе значення на швидкозмінних ринках, де конкурентна перевага залежить від технологічних циклів.

Вимірювана економія є значною. Компанії, що використовують штучний інтелект для автоматизації процесів, знижують свої середні витрати на 40-75 відсотків у відповідних областях процесів. Спеціалізація на автоматизації бізнес-процесів дозволяє досягти економії коштів від 26 до 31 відсотка в усіх функціональних межах. Це поєднується зі зростанням продуктивності, яке, за оцінками наукових аналізів, становить від 8,0 до 1,4 відсотка на рік – без необхідності втручання людини. У розрахунку на кожного працівника автоматизація за допомогою штучного інтелекту забезпечує середнє підвищення ефективності в діапазоні 8700 євро на рік.

Мультиплікаційний ефект інвестицій у штучний інтелект поширюється за межі безпосередньо задіяної організаційної одиниці. Кожен долар, інвестований в інфраструктуру штучного інтелекту, генерує додаткові 2,3 долара в загальній економічній діяльності. Це відбувається через різні канали: компанії, які скорочують свої операційні витрати, інвестують ці заощадження в розширення або інноваційні проекти. Працівники, чий час звільняється завдяки автоматизації, можуть звернутися до діяльності з вищою цінністю, що, своєю чергою, розкриває інноваційний потенціал.

Керовані послуги штучного інтелекту як архітектурна парадигма: технологічна диференціація

Керовані послуги штучного інтелекту представляють собою окрему категорію на ширшому ринку штучного інтелекту. Вони відрізняються від традиційного ліцензування програмного забезпечення своєю операційною інтеграцією в існуючу інфраструктуру та постійною оптимізацією спеціалізованими технічними командами. Така платформа, як Unframe втілює цей підхід за допомогою кількох структурних особливостей.

По-перше, уніфікований інтелект досягається шляхом консолідації всіх сповіщень, заявок та журналів в єдиному інтелектуальному робочому просторі. Замість того, щоб ІТ-фахівцям доводилося переміщатися між ServiceNow, Jira, Slack та різними інструментами спостереження, вся операційна інформація представлена ​​в узгодженому контексті. Ця конвергенція є не просто проблемою користувацького досвіду, а фундаментальною когнітивною проблемою. Системи штучного інтелекту можуть виявляти кореляції та розпізнавати закономірності лише тоді, коли відповідні дані сходяться в одній системі. Наприклад, команда безпеки може виявити аномальну поведінку під час входу, але без одночасного збору мережевих журналів та використання системних ресурсів система не може належним чином контекстуалізувати цю аномалію.

По-друге, управління послугами на базі штучного інтелекту дозволяє автоматизовано вирішувати робочі процеси та завдання, забезпечуючи повну прозорість та управління. Класичною проблемою в ІТ-операціях є суперечність між автоматизацією та контролем. Організаціям необхідно масштабувати автономні системи, але вони ризикують неконтрольованою ескалацією. Сучасні керовані служби штучного інтелекту вирішують цю проблему за допомогою контролю доступу на основі ролей, журналів аудиту та контролю відповідності на рівні підприємства. Коли спрацьовує автоматизована дія, система може одночасно задокументувати, чому ця дія була рекомендована, які дані призвели до неї, які інші варіанти були доступні та чи була дія фактично виконана.

По-третє, такі сервіси пропонують інтелектуальну автоматизацію з надійними відповідями штучного інтелекту, джерела яких цитуються, а логіка прозора. Це критично важливо з двох причин. По-перше, оператори-люди повинні мати можливість покладатися на автоматизовані рекомендації — це вимагає від них розуміння того, як була сформована рекомендація. По-друге, багато організацій стикаються з вимогами до дотримання вимог, які передбачають відповідальність за автоматизоване прийняття рішень. Системи, які не можуть надати обґрунтування, практично марні в регульованих галузях.

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Цілісна трансформація замість точкової оптимізації: концептуальна перебудова

Різниця між керованими послугами штучного інтелекту та традиційною ІТ-автоматизацією полягає не лише в технології, а й у філософії. У той час як старі підходи розглядають автоматизацію як точне рішення – як-от RPA для конкретних робочих процесів – керований ШІ охоплює цілісне бачення операцій. Замість оптимізації окремих процесів, переробляється вся операційна аналітика.

Це проявляється конкретно у трьох сферах. В галузі управління інцидентами уніфікований інтелект дозволяє одночасну обробку сповіщень з різних джерел. Сервер бази даних може ініціювати попередження про сховище, тоді як балансувальник навантаження одночасно повідомляє про збільшення кількості невдалих запитів. Традиційна система пересилає обидва сповіщення окремо. Уніфікована система одразу розпізнає, що проблема зі сховищем на сервері бази даних, ймовірно, є причиною збільшення кількості невдалих запитів, і відповідно визначає пріоритети.

У сфері управління послугами впроваджуються інтелектуальні робочі процеси, які адаптуються до наявних знань, історичних моделей інцидентів та можливостей команд підтримки. Коли виявляється помилка, що часто виникає, система може автоматично застосовувати відому політику вирішення. Коли виявляється нова помилка, система може розробляти гіпотези на основі подібних минулих інцидентів, представляти їх ІТ-експертам та зберігати результати цього огляду для майбутніх інцидентів. Це створює цикл самопідсилення навчання.

У сфері дотримання вимог забезпечується не лише прийняття рішень щодо автоматизації, але й їх прозоре документування. Це особливо важливо для таких галузей, як фінансові послуги, охорона здоров'я та страхування, де цього вимагають нормативні вимоги.

Кібербезпека як флагманський варіант використання: практичні демонстрації та результати

Індустрія безпеки пропонує особливо переконливий приклад цінності керованих послуг штучного інтелекту. Центри операцій безпеки (SOC) повідомляють у середньому про п'ять фундаментальних недоліків традиційних підходів. Швидкість запитів даних часто недостатня – повільні запити даних можуть затримати виявлення загроз на критичні хвилини. Охоплення історичних даних обмежене – багато систем SOC можуть отримувати доступ лише до обмежених історичних періодів часу, таким чином пропускаючи закономірності, що розвиваються протягом триваліших періодів. Складність надзвичайно висока – аналітики безпеки повинні вивчати складні мови запитів і проходити тижні навчання. Надійність процесів реагування на інциденти часто недостатня. А розвідка про загрози фрагментована – індикатори загроз не корелюють систематично.

Штучний інтелект систематично вирішує ці вразливості. Системи штучного інтелекту можуть просіювати петабайти даних за лічені секунди, а не за хвилини. Вони можуть повністю сканувати багаторічні набори даних, а не лише обмежені вікна. Вони використовують природну мову, яку аналітики можуть зрозуміти та застосовувати без значного навчання. Вони дозволяють безперервне, кероване розвідкою, виявлення загроз, а не лише реактивну обробку сповіщень. Вони автоматизують кореляцію, контекстуалізацію та рекомендації щодо дій.

Глобальний постачальник промислових послуг скоротив час розслідування та реагування на 70 відсотків завдяки автоматизації SOC на базі штучного інтелекту. Це вдосконалення не лише призводить до швидшого виявлення загроз, але й до зниження рівня вигорання серед команд безпеки. Страхова компанія зі списку Fortune 500 досягла швидшого вирішення інцидентів на 45 відсотків завдяки уніфікованій спостережливості та автоматизованій кореляції на базі штучного інтелекту. Це відчутне покращення безпосередньо призводить до зниження ризиків безпеки.

Впровадження ринку в перехідний період: циклічна динаміка та майбутні траєкторії

Траєкторія впровадження автоматизації на основі штучного інтелекту відповідає типовій динаміці S-подібної кривої. Близько 66 відсотків компаній автоматизують принаймні один бізнес-процес до 2024 року. Очікується, що цей показник зросте до 85 відсотків до 2029 року. Динаміка особливо помітна в автоматизації процесів, чат-ботах для обслуговування клієнтів та аналітиці даних – провідних випадках використання з показниками впровадження 76, 71 та 68 відсотків відповідно. Вплив значний: автоматизація процесів скорочує час обробки на 43 відсотки, чат-боти для обслуговування клієнтів скорочують час реагування на 67 відсотків, а прогнозне обслуговування з показником впровадження 52 відсотки скорочує час простою на 29 відсотків.

Вісімдесят відсотків організацій прискорили впровадження автоматизації бізнес-процесів через пандемію, особливо для віддаленої роботи та операцій, незалежних від місцезнаходження. Це демонструє, що автоматизація на основі штучного інтелекту — це не просто програма підвищення ефективності, а й засіб для фундаментальних змін в організації роботи.

Прогноз на майбутнє амбітний. До 2025 року очікується 48-відсоткове зростання проектів агентного штучного інтелекту, що свідчить про високу операційну зрілість. Двадцять один відсоток організацій наразі використовують агентів штучного інтелекту, і, за прогнозами, ця частка значно зросте. Це являє собою перехід від автоматизації, ініційованої людиною, до автоматизації, яка діє автономно.

Бізнес-моделі та розподіл ресурсів: Стратегічні рішення щодо закупівель

Стратегічні закупівлі послуг штучного інтелекту не відповідають класичній парадигмі «створити проти купити», а радше гібридній моделі. Постачальники керованих послуг пропонують спеціалізовану експертизу, масштабованість та постійну оптимізацію, не вимагаючи від компаній розвитку своїх основних компетенцій у сфері ІТ-операцій. Це особливо актуально, враховуючи розрив між попитом та пропозицією на ринку праці.

Брак кваліфікованих фахівців у таких галузях, як ІТ-безпека, дані та аналітика, а також відповідність вимогам, є основним фактором попиту на керовані послуги. Замість того, щоб компанії сподівалися знайти спеціалізовані таланти за ринковими цінами, вони можуть залучати постачальників керованих послуг, які розподіляють свої ресурси між багатьма клієнтами, тим самим економлячи на спеціалізації. Постачальник керованих послуг може очолювати команду безпеки з тридцяти осіб, яка контролює діяльність сотень компаній, замість того, щоб кожна компанія намагалася створити власні спеціалізовані команди.

Це призводить до економічних моделей, де витрати на керовані послуги починаються від чотирьохсот до семисот дев'яти тисяч євро на місяць для середовищ середнього розміру та масштабуються залежно від розміру та складності. Для компанії зі ста співробітниками в ІТ-відділі це зазвичай означає витрати від п'ятдесяти до шістдесяти тисяч євро на місяць на комплексні керовані послуги, включаючи цілодобовий моніторинг, управління безпекою, FinOps та дотримання вимог.

Макроекономічні наслідки: довгострокове зростання продуктивності

Структурний вплив впровадження штучного інтелекту в ІТ-операціях виходить далеко за межі окремих компаній. Якщо припустити, що приблизно 15 відсотків поточного ВВП з часом постраждає від штучного інтелекту, і ця частка зростатиме протягом наступних двох десятиліть, то аналізи показують, що штучний інтелект підвищуватиме продуктивність на 1,5 відсотка щорічно до 2035 року, майже на 3 відсотки до 2055 року та на 3,7 відсотка до 2075 року. Це довгострокове зростання є величезним, якщо розглядати його з макроекономічної та мікроекономічної точки зору.

Ця ситуація особливо актуальна для Німеччини. Економічна модель Німеччини традиційно базується на технологічній досконалості та операційній ефективності. Впровадження штучного інтелекту в ІТ-операції надає можливість посилити ці сильні сторони. Водночас це також створює ризик: компанії, які не інвестують в автоматизацію на основі штучного інтелекту, будуть витіснені конкурентами, які це зроблять. Прогноз Gartner про те, що протягом наступних двох років у центри обробки даних та сервери буде інвестовано майже 500 мільярдів доларів, підкреслює швидкість цієї трансформації.

Прогнозується, що сукупні інвестиції великих технологічних компаній у робочу силу, які у 2025 році становитимуть 364 мільярди доларів, підтримають загальний обсяг економічного виробництва на суму 943 мільярди доларів, створять 2,7 мільйона робочих місць, генеруватимуть 270 мільярдів доларів доходів від праці та зроблять внесок у ВВП на суму 469 мільярдів доларів. Ці цифри ілюструють мультиплікативний ефект.

Шляхи трансформації та управління змінами: від технологій до організаційної еволюції

Трансформація ІТ-операцій за допомогою керованих послуг штучного інтелекту – це не просто технічне оновлення, а стратегічний зсув. Організації повинні розуміти, що це впливає на три виміри: технологічний, організаційний та культурний.

Технологічно, компанії повинні прийняти інтеграцію різноманітних джерел даних в єдину платформу аналітики. Це вимагає встановлення необхідних API-з'єднань та каналів передачі даних. Сучасні хмарні архітектури значно сприяють цьому, що пояснює сильний ринковий імпульс до хмарних рішень.

З організаційної точки зору, ІТ-командам потрібно переорієнтуватися. Замість того, щоб технічні спеціалісти витрачали свій час на обробку тривог та ручне сортування, вони можуть зосередитися на завданнях вищої цінності – плануванні потужностей, вдосконаленні архітектури, ініціативах безпеки. Однак це вимагає від компаній створення цих нових профілів ролей та їх заповнення компетентним персоналом.

З культурної точки зору, організаціям необхідно будувати довіру до автоматизованих систем. Певна міра скептицизму є раціональною — автоматизовані системи можуть вийти з ладу. Але альтернатива — витрачання шістдесяти відсотків часу ІТ-персоналу на рутинні завдання — є нестійкою в довгостроковій перспективі. Організації повинні крок за кроком демонструвати, що автоматизовані системи є надійними, прозорими у своїй логіці та знаходяться під контролем.

Конкурентні асиметрії: переваги першопрохідців та мережеві ефекти

Компанії, які інвестують на ранніх етапах у керовані послуги штучного інтелекту для ІТ-операцій, отримують вимірні конкурентні переваги. Вони можуть швидше реагувати на проблеми з інфраструктурою, зменшуючи час простою клієнтів. Вони можуть зосередити свої ІТ-команди на більш стратегічних питаннях, збільшуючи свій інноваційний потенціал. Вони можуть реінвестувати заощадження коштів у подальше зростання.

Водночас, немає технологічної прив'язки до керованих сервісів, якщо вони структуровані правильно. Така платформа, як Unframe, яка інтегрується з існуючими інструментами, такими як ServiceNow, Jira та різними системами спостереження, створює меншу прив'язку до постачальника, ніж монолітні рішення, які замінюють усе. Це вигідно для компаній, оскільки вони можуть створювати власні системи.

Мережевий ефект відіграє певну роль: чим більше компаній використовують автоматизацію на основі штучного інтелекту в ІТ-операціях, тим більше даних для навчання генерується. Ці дані для навчання покращують якість систем штучного інтелекту для всіх користувачів. Це призводить до класичної динаміки платформи, за якої раннє впровадження створює позитивні зовнішні ефекти для пізніших користувачів.

Стратегії управління ризиками та їх пом'якшення: прагматичні підходи до впровадження

Незважаючи на величезний потенціал, існують реальні ризики, пов'язані з переходом на ІТ-операції на базі штучного інтелекту. Перший ризик — це прив'язка до одного постачальника, коли компанії стають занадто залежними від одного постачальника. Другий — хибна впевненість, коли автоматизованим системам надмірно довіряють, а критичний людський аналіз зменшується. Третій — неочікувані помилки через атаки з боку зловмисників або граничні випадки, які не відображені в навчальних даних.

Зменшення залежності від постачальника досягається за допомогою інтеграційно-орієнтованих підходів, а не монолітних платформ. Зменшення хибної впевненості досягається завдяки прозорості та поясненню логіки ШІ. Зменшення неочікуваних помилок досягається завдяки поступовому впровадженню та постійному моніторингу.

Стратегічна необхідність проти необов'язкової доданої вартості: Заключний економічний аналіз

Економічна реальність очевидна: компанії, які не інвестують в інтелектуальні ІТ-операції, програють. Витрати на простої занадто високі, попит на ІТ-потужності занадто великий, а дефіцит кваліфікованих кадрів занадто гострий, щоб відкладати цю трансформацію. Керовані послуги штучного інтелекту для ІТ-операцій більше не є необов'язковим доповненням чи інноваційним проектом — вони стали стратегічною необхідністю.

Ринкові показники підтверджують це. Зростання ринку інтелектуальної автоматизації процесів з 15 до 48 мільярдів доларів за десять років у поєднанні зі зростанням ринку штучного інтелекту як послуги з 12,7 мільярда доларів до сотень мільярдів демонструє масштабні ринкові тенденції. Розслідування інцидентів прискорюється на сімдесят відсотків, вирішення інцидентів — на сорок п'ять відсотків, час ручного виконання — на шістдесят відсотків — це не гіпотетичні покращення, а задокументована реальність.

Для організацій це означає, що питання більше не в тому, «Чи варто нам інвестувати в керований штучний інтелект?», а в тому, «Як швидко ми можемо його впровадити?». Компанії, які розуміють це та діють відповідно до цього, створять конкурентні переваги, які триватимуть роками.

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

зв’язатися зі мною під Вольфенштейном ∂ xpert.digital

зателефонуйте мені під +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn
 

 

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації