從被動到主動：描繪印度自動化的新篇章
撰稿：Samit Shetty 在所有行業中，圍繞自動化的討論遠遠超出了效率和成本節約的範圍。如今，印度具有前瞻性的組織正在利用人工智能驅動的自動化重新構想其運營模式，以釋放新價值、增強彈性並加速創新。在未來幾年中，自動化策略預計將帶來的不僅僅是漸進式改進。真正的機會在於跨 IT 和業務環境連接數據、利用低代碼/無代碼功能來擴大採用規模，以及將預測智能納入工作流程。自動化不再只是取代重複性的手動任務；它涉及構建集成的 IT 生態系統，以提供業務價值並滿足業務 SLA，同時減少成本、安全事件和系統中斷。實踐中的自動化 印度各行各業的自動化使組織能夠轉變其運營、提高敏捷性並提供更好的客戶體驗。銀行和金融服務領域以人工智能為主導的自動化正在增強 IT 運營能力、減少停機時間，並通過企業集成實現無縫數字化旅程。零售商正在優化其供應鍊和商店運營，大規模提高效率和個性化。電信運營商也在擁抱自動化。通過應用人工智能驅動的監控和優化，他們主動管理網絡運行狀況和中斷，即使在高峰負載期間也能保持一致的服務。例如，Tata Play Broadband 使用自動化來監控關鍵業務應用程序，將問題解決率提高了 30%，並顯著提高了客戶的服務質量。與此同時，保險提供商正在通過將人工智能與自動化相結合來重新設計索賠和承保等核心流程，減少周轉時間和錯誤，並提高操作準確性。例如，在醫療保健技術領域，PharmEasy 和 Thyrocare 等品牌的母公司 API Holdings 構建了一個由人工智能驅動的可觀察平台，以主動管理應用程序堆棧。這使得平均解決時間 (MTTR) 縮短了 30%，並實現了更快、更可靠的服務交付。這些現實世界的故事強調了一個明顯的轉變：自動化不是一次性舉措，而是長期彈性、創新和增長的戰略基礎。下一章：AIOps、集成、FinOps 和機構 AIA 從被動式 IT 到主動式 IT 的轉變勢頭正在增強，企業越來越多地轉向 AIOps（用於 IT 運營的人工智能），以改變基礎設施和網絡的管理方式。 AIOps 平台通過利用機器學習、模式識別和實時分析來實現早期異常檢測、根本原因分析和自動修復。這使得 IT 團隊能夠監控運營可靠性，更有效地管理混合環境，並在問題擾亂運營之前預防問題。簡而言之，AIOps 使組織能夠超越手動故障排除，轉向智能、預測性 IT 管理，為數據驅動的創新和卓越運營鋪平道路。在數字化轉型時代，應用程序編程接口（API）是企業集成的基石。它使系統能夠輕鬆通信並解鎖實時數據交換，從而推動整個業務的創新。 API和企業服務總線（ESB）等支持技術充當結締組織，使業務能夠無縫集成；這對於當今數字化轉型計劃的成功至關重要。隨著雲採用的加速，運行關鍵應用程序的成本不斷增加，通常超出預期。組織經常在雲軟件上超支，估計有 24% 的支出被浪費了。在這種情況下，FinOps 已成為重新獲得控制權並確保優化雲支出的關鍵框架。這不再只是一個 IT 問題；是每個董事會討論的戰略重點。如今，平衡創新與成本效率的能力已成為數字優先世界的關鍵競爭優勢。 FinOps 解決方案支持從信息到運營的整個生命週期，並通過組織的雲原生應用程序架構實現成熟。代理流程自動化代表了自動化領域的一個重要里程碑，實現了實時數據驅動的決策和適應性。人工智能代理可以將業務目標分解為可操作的步驟，確定其優先級，並根據實時上下文以不斷變化的順序執行它們。它們利用自然語言處理和生成人工智能在非結構化數據上蓬勃發展，使其功能更接近人類。通過與應用程序、API 和外部系統集成，代理可以在多代理 AI 編排中協同工作，以執行複雜的自動化工作流程。儘管我們正處於機構自動化的早期階段，但方法正在迅速發展。這凸顯了組織需要精心製定採用它的計劃以獲得競爭優勢。未來之路 印度公司的前進道路是明確的：自動化必須從孤立的用例發展為涵蓋 IT、業務和麵向客戶的運營的集成戰略。投資必須保持一致、以創新為導向，並具有以人工智能、自動化和可觀察性為基本構建模塊的長期願景。自動化應針對混合和多雲環境進行設計，以實現跨不同生態系統的動態應用程序和基礎設施管理。隨著企業為了響應不斷變化的市場需求而擴展、轉型和創新，這種適應性至關重要。最終，企業轉型的未來將由人工智能、自動化和數據之間的協同作用決定。印度的組織將通過這種方式創建智能工作流程、提高彈性並為客戶、員工和利益相關者釋放可持續價值。作者是 IBM 印度和南亞 Automation Platform 的國家領導人。免責聲明：本文表達的觀點僅代表作者個人觀點，並不一定代表NDTV Profit或編輯團隊的觀點。
已发布: 2025-10-31 10:50:00
