Leader del settore tecnologico: è ora di mettere se stessi al primo posto. Davvero.
Vorrei che vi fermaste, prendeste un momento e pensaste a quanto siano stati importanti, critici e affidabili i reparti IT solo negli ultimi tre anni. Dal passaggio al lavoro da casa al ritorno in ufficio e agli ambienti di lavoro ibridi, dall'introduzione dell'IA generativa - tramite ChatGPT - da zero a 100 milioni di utenti attivi in due mesi, alla spinta costante a incorporare l'IA e l'automazione nei processi aziendali, il vostro lavoro non manca di sfide. E secondo questi CTO, ce ne saranno ancora di più.
Quindi, prendetevi questo momento di zen e considerate l'adagio secondo cui non si può versare da una tazza vuota. Prima di poter aiutare gli altri, bisogna indossare il proprio giubbotto di salvataggio. Non intendo necessariamente questo in senso letterale, anche se ti incoraggio, caro lettore, a prenderti cura di te stesso.
Mentre state pensando a come affrontare uno sciame di nuovi progressi tecnologici, obiettivi aziendali e priorità dei consumatori, come potete essere all'altezza della situazione e avere un impatto? Iniziate da casa. Innanzitutto, assicuratevi che i vostri team tecnologici dispongano di ciò di cui hanno bisogno, che le loro tazze siano piene e che le maschere d'ossigeno siano indossate in modo sicuro, in modo da consentire al resto dell'organizzazione di adattarsi.
La tecnologia è ormai il lavoro di tutti
Come dice Deloitte, "la tecnologia è diventata il lavoro di tutti". La maggior parte delle posizioni, indipendentemente dal settore, dalla funzione o dal livello di seniority, richiede oggi un livello base di competenza tecnologica e una comprensione di base di dati e analisi.
E questo è dovuto in parte al fatto che lo stack tecnologico medio si è allargato a dismisura. Considerate queste cifre:
- Le aziende utilizzano in media 364 applicazioni
- Ogni team utilizza circa 40-60 applicazioni
- Più della metà (56%) delle applicazioni SaaS non sono di proprietà o gestite da un reparto IT aziendale
Indipendentemente dal fatto che i reparti IT siano coinvolti o meno nell'attivazione di ogni strumento, spesso finiscono per supportarli in un modo o nell'altro. Per non parlare del lavoro necessario per integrare tutti questi sistemi per standardizzare le operazioni e i report da una fonte di "verità dei dati". Infatti, secondo un sondaggio su come l'economia ha influenzato il carico di lavoro tipico dell'IT, gli intervistati hanno indicato che il 48% del loro tempo è dedicato all'integrazione di nuove applicazioni e piattaforme.
La conclusione è che l'intera azienda ha bisogno dell'aiuto dell'IT, la spina dorsale di un'impresa moderna e orientata ai dati, e sembra che questa tendenza sia destinata a continuare.
Da dove iniziare con il genAI? Iniziare con l'IT
L'IA generativa è l'ultimo catalizzatore della trasformazione digitale nelle aziende. Google ha lanciato il suo strumento di AI aziendale, Duet AI per Google Workspace. Salesforce ha rilasciato Einstein GPT, AI generativa per il suo CRM. Microsoft ha acquistato una partecipazione in OpenAI e ha portato i modelli GPT di OpenAI su Azure, Bing e Microsoft Copilot. AWS ha stretto una collaborazione strategica con Anthropic, i produttori del modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) di Claude, e ha recentemente lanciato Amazon Q, un assistente genAI per gli utenti di Amazon cloud .
Il potenziale dell'IA per le aziende è illimitato, ma le sfide per garantire un'adozione efficace dell'IA spesso ricadono sull'IT. Essendo un reparto già sovraccarico, l'IT è visto come il collo di bottiglia che impedisce alle organizzazioni di sfruttare e rendere operativi in modo efficiente gli strumenti di IA per migliorare la produttività. Ma la ricerca mostra che il 67% dei lavoratori utilizza l'IA generativa per risparmiare da una a cinque ore di lavoro a settimana e che il 40% dei dipendenti utilizza l'IA generativa senza rivelarne l'uso al proprio datore di lavoro.
Quindi, se la vostra forza lavoro si sta rendendo conto dei vantaggi e utilizzerà l'IA generativa a prescindere, perché non iniziare dal vostro team, dove può davvero avere un impatto che si estende a tutta l'organizzazione in modo sicuro e protetto? Iniziate dall'IT.
Iniziare con l'integrazione generativa
Integrazione generativa è un portmanteau per IA generativa e integrazione, che indica l'utilizzo dell'IA generativa per collegare dati, sistemi e applicazioni. ChatGPT potrebbe aver reso l'IA generativa un nome familiare, ma le applicazioni di questa tecnologia vanno ben oltre la generazione di copie al volo o la preparazione di un colloquio.
In termini più formali, l'integrazione generativa è un approccio avanzato all'integrazione di dati e applicazioni che sfrutta l'intelligenza artificiale generativa e gli LLM per automatizzare in modo sicuro la creazione di pipeline di integrazione e semplificare il processo di connessione di sistemi e fonti di dati eterogenei.
Utilizzando l'intelligenza artificiale e le capacità di apprendimento automatico, l'integrazione generativa è in grado di comprendere, interpretare e generare codice, riducendo significativamente l'impegno manuale e migliorando l'efficienza e l'accuratezza delle attività di integrazione dei dati.
L'IA generativa offre l'opportunità di rendere l'integrazione di dati e applicazioni e l'automazione dei processi aziendali facili da implementare, accessibili al personale non tecnico e più efficienti.
Questo potrebbe essere il catalizzatore per gli utenti aziendali non tecnici per intervenire e agire sui propri dati, sull'automazione e sulle richieste di integrazione, e la chiave per alleggerire i team IT.
Dare potere allo sviluppo dei cittadini, alleggerire il personale tecnico
Abbiamo già accennato all'effetto di un arretrato IT sulla produttività aziendale. Ma c'è una chiave per affrontare questo arretrato: il self-service o lo sviluppo dei cittadini. L'intelligenza artificiale generativa e gli LLM offrono un percorso verso il self-service gestito, consentendo agli sviluppatori cittadini di creare integrazioni attraverso un'interfaccia conversazionale simile a ChatGPT.
Tuttavia, l'aumento dello sviluppo dei cittadini richiede controlli IT adeguati. Un modello operativo efficace richiede un centro di eccellenza in cui l'IT possa stabilire politiche globali per l'integrazione, mentre le linee di business possono definire politiche a livello di reparto o di business unit. Le linee guida dovrebbero incoraggiare l'integrazione dei cittadini tra le applicazioni e le fonti di dati per le quali gli utenti hanno il permesso di accesso.
Nell'ultimo decennio, gli approcci low-code/no-code, i connettori precostituiti per le applicazioni più comuni e i modelli per i casi d'uso tipici hanno semplificato notevolmente l'integrazione di dati e applicazioni.
SnapLogic ha fatto un ulteriore passo avanti unificando l'integrazione di applicazioni e dati in un'unica piattaforma, con la possibilità di utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per i casi d'uso dell'integrazione. Ad esempio:
- Documentare le pipeline di integrazione: Sorprendentemente, la descrizione o la documentazione delle pipeline è la funzione di SnapGPT più utilizzata. Con il senno di poi, ha senso visto che meno del 3% delle pipeline della nostra piattaforma sono documentate. L'intelligenza artificiale generativa può generare automaticamente una documentazione chiara e concisa per le integrazioni, facilitando la comprensione e la manutenzione da parte dei colleghi.
- Costruire prototipi di integrazione: Così come ChatGPT può aiutare a ideare un post sul blog, SnapGPT semplifica la costruzione di una pipeline di dati o l'impostazione di un flusso di lavoro per l'integrazione, a partire da prompt conversazionali, rendendo l'integrazione più veloce da realizzare e abbastanza facile da usare per il personale non tecnico.
- Creare espressioni per la trasformazione dei dati: Gli strumenti di integrazione differiscono nel linguaggio delle espressioni, il che può essere scoraggiante per i cittadini sviluppatori. GenAI può tradurre le intenzioni degli utenti in espressioni completamente formate, semplificando il processo.
- Creazione di query SQL: Gli analisti aziendali si affidano spesso all'SQL e trascorrono una quantità di tempo estenuante nella creazione e nel debug delle query. SnapGPT è consapevole dello schema dei dati di origine e può creare query SQL accurate utilizzando istruzioni semplici, consentendo agli utenti di generare approfondimenti più rapidamente e di accelerare il processo decisionale.
E questa è solo la punta dell'iceberg.
La strada per l'innovazione inizia con l'IT
Mentre l'IA generativa emerge come forza di trasformazione, l'onere di navigare tra le complessità e di aprire la strada all'innovazione ricade sulle spalle dei leader IT. Di fronte a uno stack tecnologico in espansione e all'imperativo dell'integrazione, l'invito a dare priorità alle richieste dell'IT è più che mai sentito. Iniziare con l'IT non è solo una scelta strategica, è una necessità.
L'avvento dell'integrazione generativa non solo risponde alla crescente domanda di applicazioni AI, ma consente anche ai team IT di snellire i processi e facilitare le attività di integrazione dei dati.
Inoltre, il concetto di citizen development, guidato dall'intelligenza artificiale generativa e da modelli linguistici di grandi dimensioni, introduce un cambiamento di paradigma. Offre un percorso verso il self-service gestito, consentendo agli utenti non tecnici di contribuire in modo significativo alle attività di integrazione sotto la guida vigile dei controlli IT.
Abbracciando l'IA generativa, i leader IT non solo rafforzano le proprie capacità, ma democratizzano anche il potere di trasformazione della tecnologia, garantendo che l'intera organizzazione possa adattarsi, innovare e prosperare nel panorama dinamico della trasformazione digitale. Il viaggio verso l'implementazione dell'IA generativa inizia con la decisione consapevole di iniziare con il leader IT allo specchio.
Pubblicato originariamente da InfoWorld
