Что означает «новая автоматизация» для карьеры в сфере технологий
Чтобы удовлетворить потребность в талантах AIOps, потребуется целый ряд новых навыков.
«Вся история разработки программного обеспечения — это история растущего уровня абстракции», — говорит Грэди Буч, главный научный сотрудник IBM по разработке программного обеспечения и ведущий идейный лидер в области технологий.
Если вы использовали ChatGPT, вы, вероятно, задумывались о построении вашего запроса, но совершенно не думали о построении его поддерживающей инфраструктуры — серверов, баз данных, сетей или даже его больших языковых моделей.
Добро пожаловать в эпоху абстракции. И темпы абстрагирования как среди специалистов в области технологий, так и среди бизнес-профессионалов ускоряются столь же быстро - до такой степени, что уже не требуются глубокие знания о «сантехнике» приложений и устройств - или, что все чаще, даже о науке о данных.
Некоторые называют возникающее созвездие технологий — искусственный интеллект, машинное обучение и передовую робототехнику (как программную, так и физическую) — «новой автоматизацией», которая будет выполнять множество рутинных или низкоуровневых задач, но все чаще берет на себя более сложные задачи. сложные работы. Загвоздка в том, что для эффективного внедрения «новой автоматизации» потребуется ряд навыков, которых сейчас не хватает.
Большая автоматизация по всем направлениям означает больше самообслуживания для всех. Недавний опрос 439 ИТ-менеджеров и операторов, опубликованный Stonebranch, показывает, что автоматизация самообслуживания процветает как среди технологов, так и среди нетехнологов. Почти все, 92%, предоставляют конечным пользователям из групп обработки данных, облака, разработки и бизнес-подразделений возможность выполнять свои собственные рабочие процессы, инструменты и процессы.
Автоматизация самообслуживания «помогает людям контролировать свои собственные процессы, сокращает ручную работу и повышает эффективность — как для конечного пользователя, так и для ИТ-команды», — заявляют авторы отчета об исследовании. Для тех, кто работает в области технологий, темпы еще более значительны: команды обработки данных отмечают двукратный рост самообслуживания, а разработчики — четырехкратный рост по сравнению с прошлым годом.
ИИ уже играет свою роль в решении технологических задач. Опрос, опубликованный OpsRamp, показывает, что более 60% компаний используют AIOps, который применяет искусственный интеллект для мониторинга и улучшения самих ИТ-операций. Самой большой проблемой ИТ-операций для предприятий в 2023 году стала автоматизация как можно большего количества операций, на что указали 66% респондентов. К основным преимуществам AIOps, наблюдаемым на данный момент, относятся сокращение количества открытых заявок на инциденты (65%); сокращение среднего времени на обнаружение или восстановление (56%) и автоматизация утомительных задач (52%).
Последние данные об ИТ-персонале от Janco Associates показывают, что недавние увольнения затронули персонал центров обработки данных и операторов, а руководители предприятий стремятся автоматизировать ИТ-процессы и отчетность. Очевидная тенденция здесь заключается в том, что тем, кто делает карьеру в сфере технологий, необходимо искать более высокие уровни - в сфере приложений и бизнес-консалтинга.
Однако людям, работающим с сантехникой и кодом, еще предстоит много работы. К сожалению, переход к абстракции, управляемой автоматизацией, особенно если она включает в себя искусственный интеллект, требует предварительной ручной работы. Не все решения по автоматизации могут устранить разрыв между облачными, контейнерными и локальными системами. Почти 40% респондентов опроса Stonebranch заявили, что их инструменты автоматизации либо не могут подключаться, либо подключаются только к некоторым облачным/SaaS-технологиям через API. «Поскольку организации сталкиваются с проблемами гибридных ИТ, важность организации автоматизированных ИТ-процессов в различных средах очевидна», — заявляют авторы отчета.
Исследование OpsRamp показывает, что инженеров с необходимым набором навыков для AIOps по-прежнему трудно найти. Большинство менеджеров (68%) заявили, что требуется более шести месяцев, чтобы нанять инженеров с необходимым набором навыков для AIOps. «Набор сотрудников для AIOps занимает больше времени, чем внедрение AIOps», — заявляют авторы отчета. «Организации должны инвестировать в переподготовку существующих сотрудников ITOps для AIOps, где это возможно».
Навыки, которые пользуются и будут пользоваться большим спросом для внедрения ИИ и передовой автоматизации как в ИТ, так и в бизнес-процессы, как отметил в Forbes Гаурав Тевари, основатель и управляющий партнер Omega Venture Partners, включают обучение, внедрение и интеграцию ИИ. системы: нужны люди, «способные создавать приложения для расширения рабочих процессов бизнеса. Это будет означать обучение систем, чтобы сотрудники могли правильно анализировать данные и распознавать нюансы закономерностей».
Кроме того, по словам Тевана, управление системами ИИ «потребует межфункционального лидерства, координации, управления изменениями и способности управлять системами ИИ таким образом, чтобы дополнять то, что уже делают их сотрудники».