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Unlocking the power of AI driven IT – So sieht die IT von Morgen aus

Tae-Ho Shin
01. Juli 2020
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Die Lösung der typischen Herausforderungen in der IT Wertschöpfungskette lassen der IT keine Zeit mehr für Innovationen und Transformation.

Rasch wachsende Datenmengen, zunehmende Kosten, steigende Nutzer-Erwartungen und der Mangel an qualifizierten IT-Fachkräften erhöhen den Druck zusätzlich. Dies führt dazu, dass IT Mitarbeiter gezwungen sind repetitive Aufgaben zu erledigen und kaum noch Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten bleibt. Um trotz der steigenden Datenmengen und der Komplexität der eigenen IT-Landschaft den Überblick zu behalten, beschäftigen sich viele Unternehmen mit Artificial Intelligence (AI) und der Automatisierung Ihrer IT-Prozesse.

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Abbildung 1: Herausforderungen in der IT Wertschöpfungskette

Welchen Mehrwert schafft AI in der IT?

AI driven IT basiert auf der Verarbeitung von großen Datenmengen und bezieht sich auf die Anwendung intelligenter Technologien, um Automatisierung innerhalb der IT Organisation zu ermöglichen. Auf diese Weise wird ein effizienter, stabiler und zuverlässiger IT-Betrieb gewährleistet und gleichzeitig werden neue Möglichkeiten zur Wertschöpfung geschaffen.

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Abbildung 2: Big Data, Autonatisierung und AI Technologien

Durch AI driven IT können Herausforderungen von IT Organisationen gelöst werden, wodurch folgende nachhaltige Vorteile geschaffen werden:

  • Wettbewerbsfähigkeit durch beschleunigte Prozesse und flexible Skalierbarkeit von IT Lösungen
  • Effizienz und Kostensenkung durch schnelle, automatisierte und zuverlässige Prozesse
  • Nutzerzufriedenheit durch hohe Verfügbarkeit und Qualität von IT Services
  • Innovations- und Wachstumsbeschleunigung durch neue Erkenntnisse und mehr Kapazität für wertschöpfende Tätigkeiten

Folgende Anwendungsbeispiele veranschaulichen das Potential von AI für verschiedene Bereiche des IT-Betriebs: Software Bereitstellung, IT Service Operations und die Instandhaltung von IT Infrastruktur und Anwendungen.

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Software, die manuell und unter Zeitdruck entwickelt wird, ist fehleranfällig und kann zu Fehlfunktionen und Systemausfällen führen. Durch Nutzung von Automatisierung, DevOps und Machine Learning, können Fehler minimiert und die Qualität und Geschwindigkeit der Softwareentwicklung massiv gesteigert werden.

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IT Service Mitarbeiter wenden viel Zeit für repetitive und kostspielige Prozesse auf, z.B. für die Verarbeitung wiederkehrender Support-Tickets. Der Einsatz von Natural Language Processing, Chatbots und Machine Learning ermöglicht die automatisierte Analyse und Lösung von IT Support Tickets. So wird basierend auf vorhandenem Wissen neuer Raum für wertschöpfende Tätigkeiten geschaffen.

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Mit steigender Komplexität der IT Infrastruktur steigt auch die Gefahr von unvorhergesehenen Ausfällen sowohl bei On-premise wie auch bei Cloud-Infrastruktur. Mit Hilfe von Machine Learning, Mustererkennung und Korrelationsanalysen können Probleme in der Applikationslandschaft und IT-Architektur anhand von Monitoringdaten automatisch entdeckt, zurückverfolgt und frühzeitig behoben werden.

Notwendige Voraussetzungen für AI driven IT

Damit die IT von AI profitieren kann, müssen zunächst die Voraussetzungen zur Integration von AI Lösungen geschaffen werden. Transparenz über die IT-Landschaft ist der erste Schritt. Um Muster zu erkennen und Abläufe zu automatisieren, werden große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten benötigt, welche aus verschiedenen Quellen gesammelt, bereinigt und aggregiert werden müssen. Je mehr Daten bereits vorhanden sind, desto schneller kann AI ihre Vorteile ausspielen. Der Aufbau des notwendigen Know-hows in der IT ist ein weiterer Baustein für die kontinuierliche Optimierung der AI driven IT.

Cloud und AI – eine unschlagbare Kombination

Cloud ist die perfekte Technologiebasis für den Einsatz von AI, denn Cloud ermöglicht mehr Automatisierung, den Zugriff auf große Datenmengen, die Sicherung der Datenqualität, sowie die bedarfsgerechte Nutzung von IT-Ressourcen. Die Kombination aus AI und der Cloud oder auch „AI as a Service“ (AIaaS) erlaubt es zukünftig jedem Unternehmen künstliche Intelligenz ohne lange Entwicklungszeiten kosteneffizient einzusetzen. Zusätzlich werden beim Umstieg zu Cloud Technologie und der Trennung von veralteter Infrastruktur Kosten gespart, die Investments in neue Technologien ermöglichen.

Gemeinsam gestalten wir die Next-Gen IT

Jede IT Organisation funktioniert anders, für den Einsatz von AI müssen deshalb die passenden technischen, prozessualen und organisatorischen Anpassungen vorgenommen werden. Anhand häufiger AI Anwendungsfälle identifizieren wir mit unseren Kunden wie AI in der IT den größten Mehrwert schaffen kann und ermöglichen im nächsten Schritt deren Implementierung, je nach AI-Reifegrad. Zusätzlich zu AI driven IT-Lösungen entwickeln wir typischerweise auch erste Iterationen datengesteuerter Produkte und Dienstleistungen in unserer Rapid Prototyping Einheit AI Garage. Um schnell konkrete Lösungen zu diskutieren verfügen wir zudem über ein großes Netzwerk an branchenführenden Technologie-Partnern.

Antworten auf spannende Fragen zum Thema AI finden Sie in unseren Publikationen Digital Transformation Review – Artificial Intelligence Decoded und Turning AI into Concrete Value.  Mit unserer Cloud-Expertise schaffen wir die Grundlage, um die Next-Gen IT gemeinsam mit unseren Kunden zu gestalten.

Gerne können Sie jederzeit mit Ihren Fragen zum Thema Cloud, DevOps und AI auf mich zukommen. Ich freue mich auf die Diskussion.

Vielen Dank an Tanja Ulmer und Louisa Levetzow für die maßgebliche Erstellung dieses Beitrags.

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Autor

Tae-Ho Shin

Senior Director | Head of Cloud Transformation, Capgemini Invent Germany
Als erfahrener Enabler für Next-Gen Technologien helfe ich unseren Kunden, den wahren Wert der Cloud zu realisieren. Ich verfüge über eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei Entwicklung von IT Transformationen für CxOs. Mein Team und ich berücksichtigen dabei alle relevanten Themen über die technischen Themen hinaus. Dazu gehören u.a. Organisation und Betriebsmodell, Sicherheit und Compliance, Verbesserung der Nachhaltigkeit für und mit IT sowie Erhöhung von Kosteneffizienz und Mehrwert.