Cosa significa la "nuova automazione" per le carriere tecnologiche

Ci vorrà una serie di competenze emergenti per alleviare la necessità di talenti AIOps.

"L'intera storia dell'ingegneria del software è caratterizzata da livelli crescenti di astrazione", afferma Grady Booch, capo scienziato dell'ingegneria del software di IBM e leader di pensiero nel campo della tecnologia.

Se hai utilizzato ChatGPT, probabilmente hai pensato alla costruzione della tua query, ma non hai pensato affatto alla costruzione della sua infrastruttura di supporto: server, database, reti o persino ai suoi grandi modelli linguistici.

Benvenuti nell'era dell'astrazione. E il ritmo di astrazione sia per i professionisti della tecnologia che per quelli aziendali sta accelerando altrettanto rapidamente, al punto che non è più necessaria una conoscenza approfondita dell’impianto idraulico sottostante applicazioni e dispositivi o, sempre più spesso, anche della scienza dei dati.

Alcuni si riferiscono alla costellazione emergente di tecnologie - intelligenza artificiale, apprendimento automatico e robotica avanzata (sia software che fisica) - come alla “nuova automazione”, che gestirà molti compiti ripetitivi o di basso livello, ma assumerà sempre più compiti sempre più impegnativi. lavori complessi. Il problema è che ci vorrà una serie di competenze, ora scarse, per introdurre in modo efficace la “nuova automazione”.

Una maggiore automazione a tutti i livelli significa più self-service per tutti. Un recente sondaggio condotto su 439 manager e operatori IT, pubblicato da Stonebranch, rileva che l’automazione self-service è in forte espansione sia per i tecnologi che per i non tecnologi. Quasi tutti, il 92%, consentono agli utenti finali dei team dati, cloud, sviluppo e line-of-business di eseguire i propri flussi di lavoro, strumenti e processi.

L'automazione self-service "aiuta le persone a controllare i propri processi, riduce il lavoro manuale e aumenta l'efficienza, per l'utente finale e il team IT", affermano gli autori del rapporto del sondaggio. Per coloro che operano nel campo della tecnologia, il ritmo è ancora più profondo: con i data team che sperimentano una crescita 2x nel self-service e gli sviluppatori che vedono un aumento 4x anno su anno.

L’intelligenza artificiale sta già svolgendo un ruolo nella gestione dei compiti tecnologici. Da un sondaggio pubblicato da OpsRamp risulta che oltre il 60% delle aziende adotta AIOps, che applica l'intelligenza artificiale per monitorare e migliorare le operazioni IT stesse. La più grande sfida delle operazioni IT per le aziende nel 2023 è stata l’automazione del maggior numero possibile di operazioni, citata dal 66% degli intervistati. I principali vantaggi di AIOps osservati finora includono la riduzione dei ticket per incidenti aperti (65%); riduzione del tempo medio di rilevamento o ripristino (56%) e automazione delle attività noiose (52%).

Gli ultimi dati sul personale IT di Janco Associates rilevano che i recenti licenziamenti hanno interessato i data center e il personale operativo, con i leader aziendali che cercano di automatizzare i processi IT e il reporting. La tendenza evidente è che coloro che perseguono una carriera nel campo della tecnologia devono guardare più in alto, alle applicazioni e alla consulenza aziendale.

Tuttavia, c'è ancora molto lavoro per le persone che lavorano con l'impianto idraulico e il codice. Sfortunatamente, arrivare all’astrazione guidata dall’automazione, soprattutto se coinvolge l’intelligenza artificiale, richiede un po’ di lavoro manuale in anticipo. Non tutte le soluzioni di automazione possono colmare il divario tra cloud, container e sistemi on-premise. Quasi il 40% degli intervistati nel sondaggio Stonebranch ha affermato che i propri strumenti di automazione non possono connettersi o si collegano solo ad alcune tecnologie basate su cloud/SaaS tramite API. "Mentre le organizzazioni affrontano le sfide dell'IT ibrido, l'importanza di orchestrare processi IT automatizzati in vari ambienti è evidente", affermano gli autori del rapporto.

Lo studio OpsRamp rileva che gli ingegneri con le giuste competenze per AIOps sono ancora difficili da trovare. La maggioranza dei manager, il 68%, ha affermato che ci vogliono più di sei mesi per assumere ingegneri con le giuste competenze per AIOps. "L'assunzione per AIOps richiede più tempo dell'implementazione di AIOps", affermano gli autori del rapporto. "Le organizzazioni dovrebbero investire nella riqualificazione dei dipendenti ITOps esistenti per AIOps, ove possibile."

Le competenze che sono e continueranno ad essere molto richieste per portare l'intelligenza artificiale e l'automazione avanzata nei processi IT e aziendali, come sottolineato da Gaurav Tewari, fondatore e socio dirigente di Omega Venture Partners, a Forbes, includono formazione, implementazione e integrazione dell'intelligenza artificiale sistemi: sono necessarie persone "in grado di creare applicazioni per aumentare i flussi di lavoro aziendali. Significherà insegnare i sistemi in modo che i lavoratori possano analizzare correttamente i dati e riconoscere modelli sfumati".

Inoltre, afferma Tewan, la gestione dei sistemi di intelligenza artificiale “richiederà leadership interfunzionale, coordinamento, gestione del cambiamento e capacità di gestire i sistemi di intelligenza artificiale in modo da integrare ciò che già fanno i loro dipendenti”.