Korištenje umjetne inteligencije u modernizaciji IT-a

Tvrtka McKinsey & Company provela je istraživanje o korištenje umjetne inteligencije u modernizaciji IT-a pod nazivom "Brže, jeftinije i bolje" koje obuhvaća teme vezane za cloud, IT-operacije i modernizaciju postojećih IT sustava.

Istraživanje koje možete pronaći na ovoj poveznici došlo je do zaključka da generativni AI značajno unapređuje modernizaciju IT-a automatizacijom složenih procesa razvoja softvera, što može prepoloviti troškove i ubrzati vremenske rokove projekata za 40 do 50 posto.

Nadalje, pokazuje se da je ključno razviti centraliziranu i autonomnu generativnu umjetnu inteligenciju. To uključuje korištenje više specijaliziranih AI agenata koji surađuju na zadacima poput analize podataka i organizacije integracija, pod vodstvom ljudskih stručnjaka kako bi se integracije uskladile s poslovnim ciljevima.

Pored toga istraživanje ukazuje da AI rješava izazove postojećih IT sustava poput usporavanja inovacija, problema kompatibilnosti s modernim kanalima i visokih operativnih troškova učinkovitim prebacivanjem tih sustava u moderne arhitekture, a orkestracija više generativnih AI agenata poboljšava kvalitetu rezultata i podržava donošenje boljih poslovnih odluka, povećavajući produktivnost i učinkovitost u projektima modernizacije IT-a.

Poboljšajte poslovne rezultate

Tvrtke su bile sklone korištenju gen AI-ja na grub način, na primjer, unoseći naslijeđeni kod izravno u gen AI alat koji ga prevodi na moderan jezik. Ovaj pristup kodiranja i učitavanja u biti migrira vaš tehnološki dug u moderni kontekst. Ova je zamka slična onoj u koju su mnoge tvrtke upale tijekom ranih dana računalstva u oblaku, gdje je fokus bio na "podizanju i pomaku", odnosno premještanju postojećih aplikacija u oblak gdje su naslijeđeni problemi ostali neriješeni.

Cilj nastojanja modernizacije naslijeđene tehnologije ne bi trebao biti pretvaranje što je više moguće redaka koda. To bi trebalo biti poboljšanje sustava i procesa kako bi poslovanje moglo generirati veću vrijednost. To znači korištenje genetske umjetne inteligencije za razumijevanje koda koji već imate, određivanje onoga što je potrebno za generiranje poslovne vrijednosti i zatim modernizaciju procesa koji su potrebni za postizanje tog rezultata.

Kada se pravilno primijeni, gen AI može prevesti često neprobojne naslijeđene elemente, dokumentaciju, kod, podatke o vidljivosti, zapise poziva, programske pristupe, u jednostavne opise procesa na engleskom jeziku u roku od nekoliko minuta.

Inženjeri u jednoj tvrtki za financijske usluge intervjuirali su brojne stručnjake kako bi dopunili ograničenu dostupnu dokumentaciju i ubacili transkripte u gen AI model kako bi mu pružili bolje smjernice. Ova jasnoća ne samo da pomaže inženjerima da razumiju što sustavi rade, već također omogućava poslovnim stručnjacima da pomognu odrediti što je stvarno potrebno.

Na ovaj način, poslovni i inženjerski stručnjaci mogu raditi zajedno kako bi odredili što žele, što bi trebalo ažurirati, a što se može odbaciti.