Анализ и автоматизация процессов, внедрение в них искусственного интеллекта и более интеллектуальный подход к управлению данными — вот ключи к достижению этой цели, пишет на портале The New Stack Адам Глейзер, старший вице-президент Appian по инженерным вопросам.

Постоянное стремление ИТ-служб к рационализации процессов и повышению производительности становится все более важным. На фоне нынешних экономических трудностей ИТ-отделы вынуждены делать больше с меньшими затратами и консолидировать как можно больше ресурсов, удовлетворяя при этом потребности бизнеса.

Однако такой подход таит в себе определенные опасности. Например, ограничение времени и бюджета может нанести ущерб производительности, увеличивая объем невыполненных работ и создавая условия для загрузки пользователями приложений без согласования с ИТ-отделом. В результате рост теневых ИТ может привести к рискам безопасности и разрастанию приложений, что еще больше снизит производительность, поскольку ИТ-специалисты будут пытаться идентифицировать и контролировать приложения, использующие их сети.

Чтобы не допустить этого, ИТ-организации должны сделать повышение производительности одним из главных приоритетов. Анализ и автоматизация процессов, внедрение ИИ и более интеллектуальный подход к управлению данными — вот ключи к достижению этой цели.

Анализ и оптимизация процессов с помощью Process Mining и автоматизации

Единственный способ эффективно повысить производительность — это проанализировать текущие процессы и определить базовые показатели. Чтобы внести точные и значимые коррективы, команды должны иметь возможность видеть узкие места, которые тормозят их процессы.

Анализ процессов (process mining) обеспечивает видимость, необходимую для выявления закономерностей процессов и определения областей, требующих улучшения. Process mining обрабатывает журналы событий из бизнес-систем, чтобы создать визуальное представление рабочих процессов. Команды могут увидеть, где возникают задержки, почему они происходят и как рабочие процессы отклоняются от идеального хода. Они могут использовать эту информацию в качестве базовой, чтобы сделать обоснованные предположения о том, как улучшить процессы. Затем они могут обсудить с владельцами других направлений бизнеса, как внедрить усовершенствования процессов.

Внедрение ИИ в автоматизированные процессы

Анализ процессов позволяет ИТ-командам определить, какие аспекты процессов можно улучшить с помощью автоматизации. Например, возможно, в текущей работе есть области, которые затруднены из-за трудоемких действий, с которыми могла бы легко справиться машина. Анализ процессов может выявить эти действия, что позволит ИТ-отделу разработать автоматизированный процесс на их основе.

Автоматизация в соответствии с заранее определенными бизнес-правилами — это хороший первый шаг. Со временем команды, возможно, захотят расширить масштабы автоматизации и включить в нее методы, позволяющие снять нагрузку с работников сферы знаний, такие как роботизация процессов и ИИ.

ИИ быстро набирает обороты в корпоративной ИТ-экосистеме благодаря своей способности повышать производительность. ИИ все чаще используется для анализа шаблонов данных и выработки интеллектуальных рекомендаций, оцифровки и обработки содержимого документов, ранее обрабатывавшихся вручную, интеллектуального направления работы наиболее подходящим командам на основе прошлого поведения или обобщения и синтеза огромных объемов информации для более быстрого ее использования. Независимо от типа используемого ИИ, очевидно, что этот новый тип работника — тот, который помогает, а не заменяет своих коллег-людей, — займет свое постоянное место.

Создание архитектуры Data Fabric для повышения интеллектуальности и эффективности

Фрагментация клиентских данных — когда информация о клиентах часто изолирована в различных бизнес-подразделениях — может стать настоящим врагом производительности. Иногда компании пытаются решить эту проблему, создавая отдельные системы для каталогизации информации о клиентах для каждого подразделения, но это только увеличивает количество инструментов, которыми должны управлять ИТ-специалисты. Кроме того, это затрудняет создание целостного представления о каждом клиенте.

Гораздо лучше использовать архитектуру данных, которая объединяет несколько систем и обеспечивает целостное и единое представление данных о клиентах. Этого можно достичь с помощью ткани данных (data fabric) — уровня абстрагирования архитектуры данных, который соединяет данные в разрозненных системах. Ткань данных объединяет бизнес-данные таким образом, чтобы команды могли получить полное представление о каждом клиенте.

Ткань данных также устраняет необходимость переноса данных из одной системы в другую, что экономит время разработчиков и деньги организаций. Разработчики могут ускорить разработку новых процессов и решений, которые служат всему предприятию, а не только отдельным подразделениям.

Используя эти три стратегии и соответствующие им технологии, ИТ-команды смогут улучшить процессы, увеличить эффективность, повысить интеллектуальность — и существенно приблизиться к достижению своих целей в области производительности.