IT automatizacija podrazumeva upotrebu tehnologije kako bi se pojednostavili i automatizovali ponavljajući i ručni zadaci. Cilj je povećanje efikasnosti, smanjenje troškova i poboljšanje iskustva korisnika.
IT automatizacija: Pregled
IT automatizacija koristi tehnologiju i pametne sisteme za modernizaciju i optimizaciju zadataka, procesa i operacija. Automatizacija se oslanja na skriptovanje i nove tehnologije kao što su veštačka inteligencija (AI), mašinsko učenje (ML) i robotska automatizacija procesa (RPA).
Ona izvršava zadatke koji su zasnovani na pravilima, uz minimalnu ili nikakvu ljudsku intervenciju.
Osnovni cilj IT automatizacije je da automatizuje aktivnosti koje inače zahtevaju maksimalan ljudski napor. Time se smanjuju greške, povećava produktivnost, snižavaju troškovi i unapređuje korisničko iskustvo.
Različite industrije, kao što su zdravstvo, maloprodaja, proizvodnja i logistika, koriste automatizaciju kako bi olakšale ručne i ponavljajuće aktivnosti. Ovo im omogućava da se fokusiraju na donošenje odluka i identifikaciju anomalija.
Automatizacijom ručnih zadataka, IT timovi mogu da se usredsrede na vredniji rad, kao što su inovacije i strateški ciljevi, i tako doprinesu većoj vrednosti organizaciji.
Zahvaljujući tehnološkom napretku, IT automatizacija nije više ograničena na lokalne sisteme. Sada se proširila na usluge zasnovane na oblaku, kontejnerizaciju i mikroservise, omogućavajući preduzećima da efikasnije raspoređuju resurse i skaliraju svoje operacije.
U narednom delu biće reči o alatima i tehnologijama za IT automatizaciju koji stiču popularnost na tržištu i sve više se primenjuju.
Novi trendovi IT automatizacije
Oblast IT automatizacije se neprekidno menja pod uticajem novih trendova, koji uključuju nove tehnologije, prakse i pristupe. Ovi trendovi su podstaknuti napretkom u oblastima kao što su AI, NLP (obrada prirodnog jezika), ML, RPA, računarstvo u oblaku i drugim relevantnim oblastima.
Prema Statista, predviđa se da će globalna industrija automatizacije dostići iznos od 265 milijardi američkih dolara.
U nastavku ćemo detaljnije pogledati neke od ključnih novih trendova u IT automatizaciji.
Niski kod i bez koda
Platforme sa niskim kodom omogućavaju IT profesionalcima, koderima i programerima sa osnovnim veštinama kodiranja da kreiraju prilagođene aplikacije. Sa druge strane, platforme bez kodiranja omogućavaju poslovnim korisnicima bez znanja kodiranja da sami reše svoje razvojne potrebe.
Uzimajući u obzir lakoću i brz razvoj aplikacija putem platformi sa niskim kodom i bez kodiranja, očekuje se da će globalno tržište niskog koda dostići oko 65 milijardi USD do 2027. godine, prema podacima Statista.
Ove platforme nude korisnicima vizuelne interfejse i gotove komponente. Oni omogućavaju pojedincima da bez mnogo truda kreiraju tokove posla, automatizuju zadatke i integrišu različite sisteme bez potrebe za opsežnim kodiranjem. Cilj je da se pojednostave operacije i smanji napor.
Organizacije i pojedinci koji nemaju razvojne veštine, ali žele da prate automatizaciju i digitalno ubrzanje u modernoj eri, mogu da koriste ove platforme kako bi ostali konkurentni.
Ove platforme imaju brojne prednosti, uključujući smanjenje troškova, uštedu vremena i povećanje produktivnosti. Primeri platformi sa niskim kodom i bez koda su Microsoft Power Apps i IBM Watson Orchestrate.
AI hiperautomatizacija sa NLP i ML
Hiperautomatizacija, novi trend u automatizaciji, prepoznata je od strane kompanije Gartner kao jedan od vodećih tehnoloških trendova. Za razliku od standardne automatizacije, hiperautomatizacija kombinuje napredne tehnologije kao što su AI, ML, RPA i NLP.
Ove najsavremenije tehnologije unapređuju proces automatizacije kako bi se efikasno rešavali složeni i neočekivani zadaci koji obično zahtevaju ljudsku inteligenciju ili intervenciju.
Hiperautomatizacija se primenjuje u raznim industrijama, uključujući zdravstvo, upravljanje lancem snabdevanja, bankarstvo, finansijske usluge i maloprodaju. Očekuje se da će vrednost tržišta dostići 118,66 milijardi dolara u 2030. godini, u poređenju sa 35,08 milijardi dolara u 2022, prema Grandviewresearch.
Proces hiperautomatizacije značajno poboljšava efikasnost, produktivnost i sposobnost donošenja odluka. Automatizacija različitih procesa, obrazaca i tokova rada dovodi do značajnog poboljšanja performansi.
ML kontinuirano poboljšava performanse hiperautomatizacije, što rezultira njenom izuzetnom efikasnošću u prepoznavanju obrazaca i predviđanju trendova. Pored toga, NLP omogućava izvršavanje zadataka koji uključuju razumevanje pisanog teksta, jezičkih nijansi i omogućavanje smislenih interakcija.
Rešenja za hiperautomatizaciju pružaju brojne prednosti različitim industrijama. Pojednostavljivanjem procesa i automatizacijom zadataka, ova rešenja povećavaju efikasnost, preciznost i zadovoljstvo klijenata. Pored toga, ona omogućavaju organizacijama da se nose sa poslovnim izazovima i ostanu konkurentne u svojim oblastima.
Cloud automatizacija
Cloud automatizacija podrazumeva upotrebu različitih metodologija i alata za optimizaciju upravljanja, primene i rada resursa i usluga zasnovanih na oblaku. Ona se oslanja na softver i skripte za automatizaciju zadataka koje su prethodno ručno obavljali IT administratori.
Osnovni cilj automatizacije u oblaku je poboljšanje efikasnosti, smanjenje ljudskih grešaka i brzo skaliranje resursa u oblaku u skladu sa novim zahtevima.
Automatizacija različitih aspekata cloud okruženja obuhvata širok spektar zadataka, uključujući dodeljivanje resursa, podešavanje konfiguracija, upravljanje implementacijama, obezbeđivanje sigurnosti i usklađenosti, praćenje performansi i skaliranje resursa.
Procenjuje se da će vrednost tržišta cloud automatizacije dostići 414,85 milijardi USD do 2030. godine, u poređenju sa 53 milijarde USD u 2021. godini, prema izveštaju Verifiedmarketresearch.
Među zadacima koji se mogu automatizovati su kreiranje virtuelnih mašina, konfigurisanje skladišta, instaliranje softvera, prilagođavanje sigurnosnih mera, optimizacija performansi, implementacija koda i nadgledanje aplikacija.
Da bi se postigla automatizacija u oblaku, koriste se alati za upravljanje oblakom, kao i infrastruktura kao kod (IaC) i orkestracija. Međutim, važno je proceniti zahteve i potrebe vaše organizacije, kao što su veličina vašeg cloud okruženja i željeni nivo automatizacije, pre nego što primenite bilo koje rešenje za automatizaciju.
Prihvatanje automatizacije u oblaku donosi brojne prednosti. Ona donosi veću agilnost organizacijama ubrzavanjem vremena izlaska proizvoda ili usluga na tržište. Osim toga, dovodi do uštede troškova optimizacijom korišćenja resursa. Takođe, omogućava skalabilnost zasnovanu na poslovnim potrebama.
Mnogi vrhunski provajderi nude rešenja za automatizaciju u oblaku, uključujući Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Terraform, Red Hat Ansible Automation Platform i VMware vRealize Automation.
Moderna orkestracijska platforma
Orkestracija je u savremenom tehnološkom svetu postala alat koji omogućava organizacijama da pojednostave i nadgledaju složene tokove posla. Odabirom odgovarajuće vrste orkestracije, preduzeća mogu da poboljšaju svoju efikasnost, fleksibilnost i skalabilnost.
Orkestracija, u suštini, obuhvata koordinaciju i upravljanje računarskim sistemima, aplikacijama i uslugama u cilju postizanja željenih tokova posla ili procesa. Ovi tokovi rada automatizuju različite zadatke, kao što su obrada podataka, implementacija aplikacija, obezbeđivanje infrastrukture, mašinsko učenje i automatizacija poslovnih procesa.
Organizacije mogu da koriste različite tipove orkestracije u skladu sa svojim potrebama. Primeri takvih tipova uključuju orkestraciju u oblaku, orkestraciju aplikacija, orkestraciju toka posla, orkestraciju usluga i orkestraciju podataka.
Orkestracija cevovoda podataka
Upravljanje složenim cevovodima podataka može biti izazovno, sa mnoštvom zadataka za obradu i potencijalom za greške. Srećom, orkestracija cevovoda podataka nudi rešenje automatizacijom ovih zadataka, obezbeđujući pouzdanost i efikasnost.
Orkestracija cevovoda podataka podrazumeva automatizaciju izvršenja i nadgledanja cevovoda podataka. To uključuje koordinaciju zavisnosti zadataka, izvršavanje zadataka u željenom redosledu, otkrivanje i rešavanje grešaka ili generisanje upozorenja i evidencija. Bez sistema orkestracije, održavanje podataka postaje veoma teško.
Alati koji se koriste za orkestraciju cevovoda podataka su Airflow, Luigi, Apache NiFi, StreamSets, Google Cloud Dataflow i Amazon Simple Workflow Service.
Sve u svemu, organizacije mogu koristiti orkestraciju cevovoda podataka za poboljšanje transparentnosti i vidljivosti u svojim procesima. Ona omogućava upravljanje podacima i ekonomičnost tokom životnog ciklusa njihovih cevovoda.
Samouslužna automatizacija (SSA) podrazumeva korišćenje tehnologije i softverskih rešenja kako bi se korisnicima omogućilo da samostalno obavljaju zadatke i pristupaju resursima. Ona eliminiše potrebu za ljudskim operaterima ili IT osobljem za podršku, omogućavajući korisnicima da pojednostave operacije tako što će sami obavljati rutinske zadatke. Ovo osnaživanje smanjuje potrebu za ručnom intervencijom i promoviše efikasnost.
Samouslužna automatizacija u IT operativnim timovima
Samouslužna automatizacija (SSA) podrazumeva upotrebu tehnologije i softverskih rešenja kako bi se korisnicima omogućilo da samostalno obavljaju zadatke i pristupaju resursima. Ona eliminiše potrebu za ljudskim operaterima ili IT osobljem za podršku, omogućavajući korisnicima da pojednostave operacije tako što će sami obavljati rutinske zadatke.
Ovo osnaživanje smanjuje potrebu za ručnom intervencijom i promoviše efikasnost.
Samouslužna automatizacija se primenjuje u različitim oblastima, kao što su IT, korisnička podrška, ljudski resursi i finansije. Sektori ITSM, korisničke podrške, ljudskih resursa i finansija je koriste za poboljšanje interakcije sa korisnicima.
Smanjenjem direktnog učešća i ručne intervencije, smanjuju se troškovi, minimiziraju ljudske greške i povećava produktivnost.
Vodeće organizacije koje pružaju samouslužnu automatizaciju uključuju Freshworks, Aisera, ServiceNow i HelpScout.
Inovativni čet-botovi
Inovativni čet-botovi su korak ispred tradicionalnih čet-botova jer su napredniji i interaktivniji. Ovi najsavremeniji čet-botovi koriste AI tehnologiju da unaprede svoje odgovore učeći iz korisničkih unosa. Oni imaju sposobnost da razumeju jezik i daju odgovore na pitanja.
Čet-botovi imaju potencijal da transformišu interakcije sa kupcima nudeći uslugu 24 sata dnevno, odgovarajući na upite i olakšavajući prodaju. Kako AI nastavlja da napreduje, možemo očekivati porast broja čet-botova u budućnosti.
Izveštaj kompanije precedenceresearch navodi da se očekuje da će vrednost globalnog tržišta čet-botova dostići oko 4,9 milijardi dolara do 2032. godine, u poređenju sa 0,84 milijarde dolara u 2022.
Neki poznati primeri komercijalno primenjenih čet-botova uključuju Amazon Alexa, Facebook Messenger botove, Slack botove, Google Dialogflow (platforma za razvoj čet-botova) i Amazon Lex (čet-bot koji je razvio Amazon Web Services).
Uključivanjem veštačke inteligencije, ovi čet-botovi poboljšavaju svoje funkcije. Oni nude inteligentna iskustva uz efikasno razumevanje jezika i pružanje odgovora na složena pitanja. Štaviše, mogu se personalizovati u skladu sa željama korisnika.
Neki od novijih primera čet-botova sa veštačkom inteligencijom su LaMDA, koju je razvio Google AI, ChatGPT, Open AI i Metin novi AI model pod nazivom Llama 2.
Sigurnost podataka
Videli smo i čitali o automatizaciji u raznim oblastima, ali bezbednost podataka nije zaostala. Automatizacija u bezbednosti podataka podrazumeva upotrebu tehnologije za automatizaciju bezbednosnih zadataka, kao što su skeniranje ranjivosti, reagovanje na incidente, upravljanje zakrpama, zakazivanje ažuriranja, obezbeđivanje korisnika, upravljanje konfiguracijama i još mnogo toga.
Ova vrsta automatizacije se primenjuje u velikim preduzećima kako bi se podržao veliki broj incidenata ili aktivnosti vezanih za bezbednost koje se odvijaju na dnevnoj bazi.
U nastavku su navedene neke od prednosti automatizacije bezbednosti podataka:
- Smanjuje broj tiketa za podršku
- Povećava brzinu i efikasnost bezbednosnih operacija
- Omogućava timu za podršku da se fokusira na strateške odgovornosti
- Smanjuje ručne greške
- Pojednostavljuje poštovanje bezbednosnih propisa
Najvažniji alati koji se koriste za automatizaciju bezbednosti podataka su SIEM (bezbednosne informacije i upravljanje događajima), SOAR (bezbednosna orkestracija, automatizacija i odgovor) i CMDB (baza podataka za upravljanje konfiguracijom).
Kompanije koje su lideri u ovom sektoru su Cisco, Palo Alto Networks, Symantec i IBM.
Digitalni blizanac
Digitalni blizanac je model objekta ili sistema koji odražava njegove funkcije putem stvarnih podataka. On omogućava istraživanje poboljšanja proizvoda i rešenja bez testiranja. Podaci sa senzora, uređaja i interkonekcija se integrišu da bi se stvorili digitalni blizanci, koji se ažuriraju u realnom vremenu kako bi odgovarali trenutnim uslovima i performansama.
Digitalni blizanci imaju različite primene u sektorima kao što su proizvodnja, zdravstvo, transport i energetika. Oni pružaju prednosti kao što su poboljšana produktivnost, personalizovani zdravstveni tretmani, efikasniji transportni procesi i proaktivno održavanje energetskih sistema.
Očekuje se da će globalno tržište digitalnih blizanaca rasti po godišnjoj stopi od 42,6% od 2023. do 2030. godine, podižući vrednost tržišta na 137,67 milijardi USD, sa 11,51 milijardi USD.
Integracija interneta stvari, veštačke inteligencije i softverske analitike poboljšava korisničko iskustvo sa digitalnim blizancima.
Neke od glavnih prednosti digitalnih blizanaca uključuju praćenje sistema ili procesa u realnom vremenu, analizu za predviđanje budućih trendova ili problema i razumevanje složenih sistema ili procesa kroz simulacije zasnovane na reprezentacijama sa mogućnostima daljinske kontrole.
Primeri upotrebe: Digitalni blizanci se koriste u zdravstvu za simulaciju pacijenata i planiranje operacija. Energetski digitalni blizanci unapređuju energetske sisteme, a digitalni blizanci proizvoda procenjuju performanse proizvoda. Fabrički digitalni blizanci optimizuju proizvodne rasporede identifikovanjem uskih grla i poboljšanjem korišćenja energije.
Za više informacija, možete posetiti odeljak Digital twin tehnologije.
Platforme za orkestraciju i automatizaciju usluga (SOAP)
Platforme za orkestraciju i automatizaciju usluga (SOAP) automatizuju IT procese u hibridnim okruženjima. Ove platforme omogućavaju rukovodiocima infrastrukture i operacija (I&O) da jednostavno implementiraju poslovne usluge integracijom orkestracije toka posla, automatizacije radnog opterećenja i obezbeđivanja resursa.
Izvor: bmc.com
Gartner izveštaj predviđa da će oko 80% organizacija koje trenutno koriste automatizaciju radnog opterećenja verovatno prihvatiti SOAP do kraja 2025. godine. Ovi SOAP-ovi će omogućiti orkestraciju radnih opterećenja u IT i poslovnim domenima.
SOAP-ovi nude centralizovanu administrativnu konzolu i mehanizam za orkestraciju koji efikasno obrađuju radna opterećenja, cevovode podataka i tokove rada aplikacija. Oni nadmašuju konvencionalnu automatizaciju radnog opterećenja jer obuhvataju cevovode podataka, infrastrukturu zasnovanu na oblaku i arhitekture aplikacija.
Neki primeri upotrebe SOAP-a su: omogućavanje softverskim kompanijama da automatizuju distribuciju izdanja softvera klijentima, automatizovanje obrade zahteva za kredit za firme za finansijske usluge i automatizovanje zakazivanja termina pacijenata za zdravstvene ustanove.
Slede neke od najuspešnijih kompanija koje nude SOAP rešenja:
- Amazon Web Services (AWS) Step Functions
- BMC TrueSight Orchestration
- OpenText Operations Orchestration
- ServiceNow Now Platform
- VMware Aria Automation
SOAP-ovi balansiraju DevOps lance alata, povećavajući agilnost fokusiranu na korisnika, smanjenje troškova, operativnu efikasnost i standardizaciju procesa.
Kolaborativni roboti (koboti)
Kolaborativni roboti, koji se nazivaju i koboti, namenski su dizajnirani da rade zajedno sa ljudima, uz prioritet bezbednosti. Za razliku od običnih robota, koboti su manji, lakši i opremljeni funkcijama koje imaju za cilj da smanje rizik od nanošenja štete ljudima. Ove karakteristike uključuju mehanizme za ograničavanje sile, mekane materijale i senzore.
Izvor: abb.com
Koboti imaju brojne primene u industrijama kao što su proizvodnja, zdravstvo i logistika. Oni mogu da obavljaju zadatke uključujući montažu, zavarivanje, farbanje i pakovanje. Automatizacijom ovih zadataka, koje su ranije obavljali ljudi, koboti doprinose povećanju produktivnosti, poboljšanim bezbednosnim merama, kvalitetnijim procesima kontrole i smanjenju troškova.
Globalna istraživačka stranica marketsandmarkets predviđa da će vrednost tržišta kobota porasti sa 1,2 milijarde USD u 2023. na 6,8 milijardi USD u 2029. godini, uz impresivnu godišnju stopu rasta od 34,3%.
Kako veštačka inteligencija (AI) bude napredovala, možemo predvideti pojavu naprednijih kobota. Ovi koboti sledeće generacije mogu imati sposobnosti kompjuterskog vida. Uključuju algoritme mašinskog učenja zajedno sa međusobno povezanim softverom za robotiku. Ova integracija će im omogućiti da obavljaju različite zadatke uz povećane mere bezbednosti i preciznost.
Shodno tome, ova transformacija će preoblikovati poslovni pejzaž. Fuzija veštačke inteligencije (AI) sa tehnologijama poboljšava mogućnosti kobota integracijom tehnika kompjuterskog vida, algoritama mašinskog učenja i međusobno povezanog softvera za robotiku.
Ova integracija omogućava kobotima da primenjuju strategije za izbegavanje sudara, istovremeno stičući veštine kroz poboljšane mogućnosti povezivanja. Shodno tome, ovo značajno podiže nivo performansi ovih sistema.
Vodeće kompanije u oblasti razvoja, konstrukcije i pružanja rešenja za kolaborativne robote uključuju Universal Robots, ABB i Fanuc.
Robotska automatizacija procesa (RPA)
Robotska automatizacija procesa (RPA) je brzo stekla popularnost u oblasti automatizacije. To je prava promena za preduzeća, bez obzira na njihovu veličinu, jer pojednostavljuje upravljanje zadacima i automatizaciju. RPA radi po unapred određenim pravilima, što rezultira povećanom efikasnošću, povećanom produktivnošću i smanjenim troškovima.
RPA koristi botove koji imitiraju ljudske radnje za automatizaciju zadataka kao što su procesi, tokovi posla, ekstrakcija podataka, kreiranje sadržaja, upravljanje komunikacijom, korisnička podrška i obezbeđivanje podataka.
Prema istraživanjima, očekuje se da će tržište RPA značajno rasti u narednoj deceniji. Njegova vrednost je iznosila 2.659 miliona dolara u 2022. i očekuje se da će dostići oko 66.079 miliona dolara do 2032. godine, što je približno 37,9% godišnje stope rasta.
Zbog svoje izuzetne fleksibilnosti, široko je prihvaćena u različitim sektorima kao što su IT, finansije, zdravstvo, maloprodaja i proizvodnja. Koristi se za automatizaciju tokova rada i procesa, pojednostavljivanje odobravanja kredita, organizovanje zakazivanja termina, ispunjavanje porudžbina i praćenje proizvodnje, između ostalog. Štaviše, RPA povećava preciznost i obezbeđuje usklađenost smanjujući šanse za ljudske greške.
Poznati lideri u industriji RPA uključuju Microsoft Power Automate, platformu za automatizaciju zasnovanu na oblaku, IBM Robotic Process Automation, SAP Build Process Automation i UiPath Business Automation Platform.
Završne reči
Gore navedeni primeri automatizacije pokazuju rastuće trendove u IT automatizaciji. Oblast IT-a se neprekidno razvija sa novim tehnologijama, a pristup automatizaciji oblikuje okruženje različitih industrija.
Preduzeća rado prihvataju ove trendove kako bi optimizovala svoje poslovanje, poboljšala produktivnost i unapredila korisničko iskustvo.
Zatim pogledajte popularne alate za robotsku automatizaciju procesa (RPA).