Pemerintah Inggris mengumumkan rencana tindakan peluang AI untuk mempercepat pengembangan teknologi AI dan mendukung bisnis dalam mengadopsi AI secara bertanggung jawab.
Rencana tersebut termasuk menciptakan ‘zona pertumbuhan AI’ di seluruh Inggris untuk memfasilitasi pembangunan pusat data dan memperluas sumber daya penelitian AI (AIRR) untuk mendorong pertumbuhan yang digerakkan oleh AI di seluruh industri seperti keuangan, perawatan kesehatan, dan manufaktur.
Selama enam bulan ke depan, pemerintah akan mengembangkan strategi jangka panjang untuk mendukung infrastruktur AI, didukung oleh investasi dalam perangkat lunak, keterampilan, dan kemampuan komputasi selama sepuluh tahun.
Namun, agar bisnis mengambil keuntungan penuh, mereka harus terlebih dahulu memastikan mereka memiliki fondasi yang tepat. Dan itu dimulai dengan mengoptimalkan proses dan menangani sprawl SaaS. Tanpa proses yang bersih dan tumpukan teknologi yang ramping, adopsi AI tidak akan efisien dan tidak efektif.
Chief Product Officer dan Chief Technology Officer di Nintex.
Bahaya SaaS sprawl
SaaS Sprawl terjadi ketika perusahaan mengadopsi banyak alat digital untuk memenuhi kebutuhan bisnis, seringkali mengarah ke fungsi aplikasi yang berlebihan, alur kerja yang tidak konsisten, dan data yang dibungkam. Akibatnya, proses bisnis didefinisikan di sekitar alur kerja yang kaku dalam aplikasi SaaS alih -alih proses matang yang mendefinisikan jejak perangkat lunak. Bisnis menggunakan aplikasi yang tak terhitung jumlahnya saat ini, yang berarti tim TI berjuang untuk mempertahankan visibilitas atas seluruh ekosistem perangkat lunak mereka. Penelitian menunjukkan bahwa departemen bisnis mengendalikan 70% pengeluaran SaaS dan lebih dari setengah aplikasi mereka, sementara itu mengelola kurang dari 20% dari perangkat lunak pihak ketiga.
Fragmentasi ini melemahkan kemampuan AI untuk mendorong dampak secara holistik, termasuk visibilitas terbatas ke dalam data dan konteks terbatas dari proses dalam suatu organisasi.
Penggunaan SaaS yang berlebihan dan proses ‘Duct Taped’ juga menciptakan inefisiensi dalam produktivitas tenaga kerja. Karyawan sering membuang waktu yang beralih antara berbagai aplikasi, mentransfer data secara manual, dan menyelesaikan perbedaan antara sistem. Ini tidak hanya memperlambat operasi bisnis tetapi juga meningkatkan risiko kesalahan manusia, lebih mengkompromikan keefektifan AI.
Mengurangi SaaS Sprawl bukan hanya tentang memotong biaya-ini tentang menciptakan sistem yang saling berhubungan di mana data, konteks, dan logika proses diatur secara efisien, membantu memastikan bahwa AI dapat menghasilkan dampak berkualitas tinggi. Berputar pada suatu proses kerangka kerja pertama, perusahaan dapat mendefinisikan seperti apa penampilan dan menciptakan pengalaman digital yang sesuai dengan proses yang mereka butuhkan mengarah ke konsolidasi tumpukan teknologi, alur kerja terpadu, integritas data yang ditingkatkan dan pada akhirnya kinerja AI yang optimal.
Tiga Langkah Untuk Fondasi AI yang Kuat
Langkah 1: Identifikasi dan peta proses bisnis
Terlalu sering, bisnis membeli perangkat lunak untuk mengatasi proses, tetapi tidak ada jumlah teknologi yang dapat memperbaiki proses yang buruk. Sebaliknya, bisnis harus membahas proses terlebih dahulu dan membangun solusi khusus yang beroperasi berdasarkan sistem mereka, aliran persetujuan, data, dan logika bisnis. Perusahaan dapat menggunakan alat manajemen proses untuk mengidentifikasi dan memetakan proses bisnis yang ingin mereka jalankan di seluruh tim mereka. Sebagai bagian dari proses ini, bisnis dapat mengungkap teknologi yang berlebihan, integrasi yang rusak, dan membuat rencana untuk mengkonsolidasikan aplikasi untuk membuat solusi penting bekerja bersama lebih efisien. Pendekatan ini menghilangkan ketidakefisienan, mengurangi intervensi manual, dan meningkatkan otomatisasi yang digerakkan AI. Tim TI dapat mendapatkan kembali pengawasan dan tata kelola untuk memastikan kepatuhan, sementara juga membuat alur kerja standar yang memaksimalkan nilai perangkat lunak yang ada.
Langkah 2: Mengotomatiskan proses dan membangun aplikasi
Setelah bisnis mengidentifikasi dan memetakan proses mereka, langkah selanjutnya adalah mengimplementasikan otomatisasi untuk merampingkan dan mengaturnya. Alat otomatisasi dan sistem manajemen alur kerja membantu menghilangkan tugas manual berulang sambil memastikan konsistensi dan akurasi. Dari alur kerja yang ramping hingga pembuatan dan formulir dokumen otomatis, bisnis dapat menyelaraskan otomatisasi dengan proses mereka dan memanfaatkan kode rendah dan AI untuk membangun solusi khusus yang menciptakan sistem yang mulus dan dapat diskalakan yang menawarkan efisiensi operasional yang sangat penting.
Sementara SaaS Sprawl adalah masalah besar bagi bisnis, solusinya bukan untuk membatalkan SaaS sama sekali. Sebaliknya, ini tentang menghilangkan kebutuhan untuk mendukung perangkat lunak di sekitar sistem bisnis inti yang menimbulkan biaya dan kerusakan efisiensi. Aplikasi khusus dapat membantu bisnis mencapai keseimbangan yang bahagia. Mereka menghilangkan kebutuhan akan solusi perangkat lunak tambahan dengan memanfaatkan data alur kerja otomatis dan pengembangan kode rendah untuk membangun solusi yang dibuat khusus untuk operasi mereka.
Langkah 3: Infus AI untuk skala
Setelah solusi khusus dibangun di sekitar alur kerja yang unik dan logika bisnis, bisnis dapat mulai menanamkan AI di mana kemampuan non-deterministik diperlukan untuk skala. AI adalah adaptasi yang kuat untuk otomatisasi tradisional dan deterministik karena dapat:
• Menganalisis data yang tidak terstruktur (seperti teks, gambar, atau suara)
• Pelajari pola dari data sebelumnya
• Buat prediksi atau klasifikasi probabilistik
• beradaptasi dari waktu ke waktu saat data baru tersedia
Dari triase dukungan pelanggan hingga deteksi penipuan, AI dapat dimasukkan ke dalam aplikasi khusus untuk membantu merampingkan proses dan menavigasi input berdasarkan probabilitas, konteks, atau pola yang dipelajari.
Memenangkan balapan AI
Pakar industri, seperti Forrester, setuju bahwa membangun aplikasi khusus yang diresapi AI adalah masa depan alih-alih membeli beberapa alat SaaS di luar rak. Dengan mengintegrasikan otomatisasi yang digerakkan AI ke dalam aplikasi khusus, bisnis tidak hanya dapat mengurangi sprawl perangkat lunak tetapi juga membuka tingkat efisiensi, kelincahan, dan inovasi yang baru.
Namun, untuk memaksimalkan ROI dengan AI, itu harus diterapkan pada peluang yang tepat dengan fondasi yang tepat di tempat. Ini berarti proses bisnis yang efisien harus dipetakan dan otomatis di semua sistem catatan, data harus diselaraskan untuk memberikan konteks yang tepat, dan AI harus dimanfaatkan untuk node non-deterministik di mana otomatisasi tradisional tidak dapat mendorong efisiensi.
Dengan menggabungkan proses proses, otomatisasi, dan kustom, bisnis membuat tumpukan teknologi cerdas yang dapat diskalakan yang beradaptasi dan meningkatkan dari waktu ke waktu – menghilangkan inefisiensi dan membuka tingkat produktivitas baru. Saat berpikir untuk memenangkan perlombaan AI, bisnis harus ingat bahwa tidak ada sejumlah sistem yang dapat memperbaiki proses yang buruk. Membuat fondasi yang kuat yang berakar pada proses yang dioptimalkan akan membantu memastikan mereka memanfaatkan AI sepenuhnya.
Kami telah menampilkan penulis AI terbaik.
Artikel ini diproduksi sebagai bagian dari saluran Wawasan Ahli TechRadarPro di mana kami menampilkan pikiran terbaik dan paling cerdas dalam industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah pandangan penulis dan tidak harus dari TechRadarPro atau Future Plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini:
