IT-automatisering handlar om att använda tekniska lösningar för att rationalisera och automatisera repetitiva och manuella uppgifter. Detta leder till ökad effektivitet, minskade kostnader och en förbättrad kundupplevelse.
IT-automatisering: En överblick
Genom att använda teknologi och intelligenta system strävar IT-automatisering efter att modernisera och optimera arbetsuppgifter, processer och verksamheter. Automatiseringen använder sig av allt från enkla skript till avancerade tekniker som artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML) och robotiserad processautomatisering (RPA).
Denna typ av automatisering kan utföra regelbaserade uppgifter med eller utan mänsklig inblandning.
Huvudmålet med IT-automatisering är att automatisera uppgifter som kräver mycket mänsklig insats. Detta minskar fel, ökar produktiviteten, sänker kostnaderna och förbättrar kundupplevelsen.
Flera branscher, som hälsovård, detaljhandel, tillverkning och logistik, använder automatisering för att hantera manuella och repetitiva uppgifter. Detta frigör tid för beslutsfattande och identifiering av avvikelser.
Genom att automatisera manuella uppgifter kan IT-team fokusera på viktigare områden som innovation och strategiska mål. Detta skapar mervärde för organisationen.
Tack vare tekniska framsteg är IT-automatisering inte längre begränsad till lokala system. Den har nu expanderat till molnbaserade tjänster, containerisering och mikrotjänster, vilket ger företag möjlighet att effektivt fördela resurser och skala upp sin verksamhet.
I det här avsnittet utforskar vi de IT-automatiseringsverktyg och -tekniker som vinner mark på marknaden och blir alltmer populära.
Framväxande trender inom IT-automatisering
IT-automatiseringsområdet utvecklas ständigt genom nya trender som involverar ny teknik, metoder och angreppssätt. Dessa trender drivs framåt av framsteg inom AI, NLP (Naturlig Språkbehandling), ML, RPA, molnbaserad databehandling och andra relevanta områden.
Enligt Statista beräknas den globala automationsindustrin nå en imponerande summa av 265 miljarder USD.
Låt oss nu titta närmare på några av de viktigaste nya trenderna inom IT-automatisering.
Lågkod och kodfritt
Lågkodsplattformar hjälper IT-proffs, kodare och utvecklare med mindre kodningserfarenhet att skapa anpassade applikationer. Å andra sidan ger kodfria plattformar affärsanvändare möjlighet att självständigt hantera sina specifika utvecklingsbehov utan att behöva koda.
Med tanke på enkelheten och den snabba utvecklingen av applikationer genom lågkod och kodfria plattformar, förväntas den globala lågkodmarknaden uppgå till cirka 65 miljarder USD år 2027, enligt Statista.
Dessa plattformar ger användare visuella gränssnitt och färdiga komponenter. De gör det möjligt för individer att enkelt skapa arbetsflöden, automatisera uppgifter och integrera olika system smidigt utan omfattande kodning. Syftet är att effektivisera verksamheten och minimera insatser.
Organisationer och individer som saknar utvecklingsförmåga, men som vill hålla jämna steg med automatisering och digitalisering, kan utnyttja dessa plattformar för att förbli konkurrenskraftiga.
Dessa plattformar erbjuder många fördelar, inklusive lägre kostnader, tidsbesparingar och ökad produktivitet. Exempel på lågkod och kodfria plattformar är Microsoft Power Apps och IBM Watson Orchestrate.
AI-hyperautomatisering med NLP och ML
Hyperautomatisering, en framväxande trend inom automatisering, har blivit erkänd av Gartner som en av de viktigaste tekniska trenderna. Till skillnad från vanlig automatisering kombinerar hyperautomatisering avancerad teknik som AI, ML, RPA och NLP.
Denna banbrytande teknik förbättrar automatiseringsprocessen för att effektivt hantera komplexa och oväntade uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens eller ingripande.
Hyperautomatisering är användbar inom många branscher, som hälsovård, logistik, bank, finans och detaljhandel. Marknadsstorleken förväntas öka från 35,08 miljarder USD 2022 till 118,66 miljarder USD 2030, enligt Grandviewresearch.
Hyperautomatiseringsprocessen förbättrar avsevärt effektivitet, produktivitet och beslutsfattande. Genom att automatisera olika processer, mönster och arbetsflöden förbättras prestationen märkbart.
ML förbättrar kontinuerligt prestandan för hyperautomatisering, vilket resulterar i dess anmärkningsvärda effektivitet inom mönsterigenkänning och trendförutsägelse. Dessutom möjliggör NLP förståelse av skriven text och språkliga nyanser, vilket underlättar meningsfulla interaktioner.
Hyperautomatiseringslösningar ger många fördelar för olika branscher. Genom att förenkla processer och automatisera uppgifter ökar dessa lösningar effektiviteten, precisionen och kundnöjdheten. De ger också organisationer möjlighet att hantera affärsutmaningar och förbli konkurrenskraftiga.
Molnautomatisering
Molnautomatisering innebär att använda olika metoder och verktyg för att optimera hanteringen, driftsättningen och driften av molnbaserade resurser och tjänster. Den förlitar sig på programvara och skript som automatiserar uppgifter som tidigare utförts manuellt av IT-administratörer.
Det primära målet med molnautomatisering är att förbättra effektiviteten, minimera mänskliga fel och snabbt skala molnresurser baserat på nya krav.
Att automatisera olika aspekter av molnmiljön omfattar ett brett spektrum av uppgifter, inklusive resursallokering, konfigurering, hantering av implementeringar, säkerhet och efterlevnad, prestandaövervakning och resursskalning.
Marknadsstorleken för molnautomatisering beräknas uppgå till 414,85 miljarder USD år 2030, från en marknad på 53 miljarder USD 2021, enligt en rapport från Verified Market Research.
Bland de uppgifter som kan automatiseras finns skapande av virtuella maskiner, konfigurering av lagring, installation av programvara, justering av säkerhetsåtgärder, prestandaoptimering, koddistribution och applikationsövervakning.
För att uppnå molnautomatisering kan man använda färdiga molnhanteringsverktyg eller infrastruktur som kod (IaC) och orkestreringsverktyg. Det är dock viktigt att utvärdera organisationens behov och faktorer, som storleken på molnmiljön och önskad automatiseringsnivå, innan man implementerar några automatiseringslösningar.
Det finns många fördelar med att använda molnautomatisering. Den ger organisationer ökad smidighet genom att snabba upp tiden till marknaden för produkter eller tjänster. Dessutom leder det till kostnadsbesparingar genom att optimera resursutnyttjandet. Det möjliggör också skalbarhet baserat på affärsbehov.
Många ledande leverantörer erbjuder molnautomatiseringslösningar, inklusive Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Terraform, Red Hat Ansible Automation Platform och VMware vRealize Automation.
Modern orkestreringsplattform
I den moderna tekniska världen fungerar orkestrering som ett verktyg för organisationer att effektivisera och övervaka komplexa arbetsflöden. Genom att välja rätt typ av orkestrering kan företag förbättra sin effektivitet, flexibilitet och skalbarhet.
Orkestrering handlar i grunden om att koordinera och hantera datorsystem, applikationer och tjänster för att uppnå arbetsflöden eller processer. Dessa arbetsflöden automatiserar olika uppgifter som databehandling, applikationsdistribution, infrastrukturförsörjning, maskininlärning och affärsprocessautomatisering.
Organisationer kan använda olika typer av orkestrering beroende på deras krav. Exempel på sådana typer är molnorkestrering, applikationsorkestrering, arbetsflödesorkestrering, tjänsteorkestrering och dataorkestrering.
Data Pipeline Orchestration
Att hantera komplexa datapipelines kan vara utmanande, med många uppgifter att hantera och risk för fel. Tack och lov erbjuder datapipelineorkestrering en lösning genom att automatisera dessa uppgifter, vilket säkerställer tillförlitlighet och effektivitet.
Orkestrering av datapipelines innebär att automatisera utförande och övervakning av datapipelines. Detta inkluderar att koordinera uppgiftsberoenden, utföra uppgifter i rätt ordning, upptäcka och lösa fel, och generera varningar och loggar. Utan ett orkestreringssystem på plats blir det mycket svårt att upprätthålla data.
Verktyg som används för datapipelineorkestrering är Airflow, Luigi, Apache NiFi, StreamSets, Google Cloud Dataflow och Amazon Simple Workflow Service.
Sammantaget kan organisationer använda datapipelineorkestrering för att förbättra transparens och synlighet i sina processer. Det möjliggör datastyrning och kostnadseffektivitet under hela livscykeln för deras pipelines.
Självbetjäningsautomatisering (SSA) innebär att använda teknik och programvarulösningar för att göra det möjligt för användare att självständigt utföra uppgifter och få tillgång till resurser. Det eliminerar behovet av mänskliga operatörer eller IT-supportpersonal, vilket gör det möjligt för användare att effektivisera verksamheten genom att hantera rutinuppgifter på egen hand. Detta minskar behovet av manuellt ingripande och främjar effektivitet.
Självbetjäningsautomatisering i IT-driftsteam
Självbetjäningsautomatisering (SSA) innebär att använda teknik och programvarulösningar för att ge användare möjlighet att självständigt utföra uppgifter och få tillgång till resurser. Det eliminerar behovet av mänskliga operatörer eller IT-supportpersonal, vilket gör att användarna själva kan hantera rutinuppgifter och därmed effektivisera verksamheten. Denna empowerment minskar behovet av manuellt ingripande och ökar effektiviteten.
Självbetjäningsautomatisering används inom olika områden som IT, kundservice, HR och ekonomi. Inom ITSM, kundsupport, HR och finans används det för att förbättra användarinteraktioner.
Genom att minska direkt inblandning och manuellt ingripande minskar det kostnader, minimerar mänskliga fel och ökar produktiviteten.
Ledande organisationer som erbjuder självbetjäningsautomatisering är bland annat Freshworks, Aisera, ServiceNow och HelpScout.
Innovativa chattbottar
Innovativa chattbottar är ett steg framåt jämfört med traditionella chattbottar eftersom de är mer avancerade och interaktiva. Dessa moderna chattbottar använder AI-teknik för att förbättra sina svar genom att lära sig av användarnas input. De kan förstå språk och ge svar på frågor.
Chattbottar har potential att helt förändra kundinteraktioner genom att erbjuda dygnet runt-service, hantera förfrågningar och underlätta försäljning. I takt med att AI fortsätter att utvecklas kan vi förvänta oss att se fler chattbottar i framtiden.
En rapport från Precedence Research visar att den globala marknaden för chattbottar förväntas uppgå till cirka 4,9 miljarder USD år 2032, från 0,84 miljarder USD 2022.
Några kända exempel på kommersiellt tillgängliga chattbottar är Amazon Alexa, Facebook Messenger Bots, Slack Bots, Google Dialogflow (en plattform för chattbotutveckling) och Amazon Lex (en chattbot utvecklad av Amazon Web Services).
Genom att använda AI-funktioner förbättrar dessa chattbottar sina förmågor. De erbjuder intelligenta upplevelser samtidigt som de effektivt förstår språk och ger svar på komplexa frågor. De kan dessutom anpassas efter behov.
Några nya exempel på AI-drivna chattbottar är LaMDA, utvecklad av Google AI, ChatGPT, av OpenAI och Metas nya AI-modell som heter Llama 2.
Datasäkerhet
Vi har sett och läst om automatisering inom olika områden, och datasäkerhet är inte ett undantag. Automatisering inom datasäkerhet innebär att använda teknik för att automatisera säkerhetsuppgifter, som att söka efter sårbarheter, svara på incidenter, hantera patchar, schemalägga uppdateringar, tillhandahålla användare, hantera konfigurationer och mer.
Denna typ av automatisering implementeras i stora företag för att hantera det stora antalet säkerhetsrelaterade incidenter eller aktiviteter som sker dagligen.
Här är några fördelar med automatisering av datasäkerhet:
- Minskar antalet supportärenden
- Ökar hastigheten och effektiviteten i säkerhetsoperationer
- Gör att supportteamet kan fokusera på strategiska ansvarsområden
- Minskar manuella fel
- Förenklar efterlevnaden av säkerhetsföreskrifter
De främsta verktygen som används för att automatisera datasäkerhet är SIEM (Security Information and Event Management), SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) och CMDB (Configuration Management Database).
De ledande företagen inom denna sektor är bland annat Cisco, Palo Alto Networks, Symantec och IBM.
Digital tvilling
En digital tvilling är en modell av ett objekt eller system som speglar dess funktioner med hjälp av data från verkligheten. Den möjliggör testning av produktförbättringar och lösningar. Data från sensorer, enheter och anslutningar integreras för att skapa digitala tvillingar, som uppdateras i realtid för att spegla aktuella förhållanden och prestanda.
Digitala tvillingar används inom sektorer som tillverkning, hälsovård, transport och energi. De erbjuder fördelar som förbättrad produktivitet, anpassad vård, effektiv transport och proaktivt energiunderhåll.
Den globala marknadsstorleken för digitala tvillingar förväntas öka med en imponerande årlig tillväxttakt på 42,6 % från 2023 till 2030, vilket ökar marknadsstorleken från 11,51 miljarder USD till 137,67 miljarder USD.
Integrationen av IoT, AI och programvaruanalys förbättrar användarupplevelsen för dessa tvillingar.
Några stora fördelar med tvillingar är att övervaka system eller processer i realtid, analysera för att förutsäga framtida trender eller problem, och förstå komplexa system eller processer genom simuleringsbaserade representationer med fjärrkontrollfunktioner.
Några användningsfall: Digitala tvillingar används inom hälsovården för att simulera patienter och planera operationer. Digitala tvillingar för energi förbättrar energisystemen, och digitala produkttvillingar bedömer produktens prestanda. Fabrikers digitala tvillingar optimerar produktionsscheman genom att identifiera flaskhalsar och förbättra energianvändningen.
För mer information, besök avsnittet om digital tvillingteknik.
Serviceorkestrerings- och automationsplattformar (SOAP)
Tjänsteorkestrerings- och automationsplattformar (SOAP) automatiserar IT-processer i hybridmiljöer. Dessa plattformar gör det möjligt för I&O-ledare (infrastruktur och drift) att enkelt implementera affärstjänster genom att integrera arbetsflödesorkestrering, automatisering av arbetsbelastning och resursförsörjning.
Källa: bmc.com
Gartner förutspår att cirka 80 % av de organisationer som för närvarande använder automatisering av arbetsbelastning sannolikt kommer att använda SOAP:er när 2025 är slut. Dessa SOAP:er kommer att möjliggöra orkestrering av arbetsbelastningar över IT- och affärsområden.
SOAP:er erbjuder en centraliserad administrationskonsol och en orkestreringsmotor som effektivt hanterar arbetsbelastningar, datapipelines och applikationsarbetsflöden. De överträffar konventionell arbetsbelastningsautomatisering eftersom de omfattar datapipelines, molnbaserad infrastruktur och applikationsarkitekturer.
Några exempel på användning av SOAP:er är: att göra det möjligt för programvaruföretag att automatisera distributionen av programvaruutgåvor till kunder, automatisera låneansökningar för finansiella tjänsteföretag och automatisera schemaläggningen av patientbesök för hälsoinstitutioner.
Här är några av de bästa företagen som erbjuder SOAP-lösningar:
- Amazon Web Services (AWS) Step Functions
- BMC TrueSight Orchestration
- OpenText Operations Orchestration
- ServiceNow Now Platform
- VMware Aria Automation
SOAP:er balanserar verktygskedjor inom DevOps, vilket ökar kundfokuserad agilitet, kostnadsminskningar, operativ effektivitet och processstandardisering.
Samarbetsrobotar (Cobots)
Samarbetsrobotar, kallade Cobots, är specifikt utformade för att arbeta tillsammans med människor, samtidigt som säkerheten prioriteras. Till skillnad från vanliga robotar är Cobots mindre, lättare och utrustade med funktioner som minimerar risken för att skada människor. Dessa funktioner inkluderar mekanismer för att begränsa kraft, mjuka material och sensorer.
Källa: abb.com
Cobots har en rad användningsområden inom branscher som tillverkning, hälsovård och logistik. De kan utföra uppgifter som montering, svetsning, målning och förpackning. Genom att automatisera dessa uppgifter, som tidigare utförts av människor, bidrar Cobots till ökad produktivitet, förbättrade säkerhetsåtgärder, förbättrade kvalitetskontrollprocesser och kostnadsminskningar.
Den globala forskningssidan Markets and Markets förutspår att marknadsstorleken för Cobots kommer att öka från 1,2 miljarder USD 2023 till 6,8 miljarder USD 2029, med en imponerande årlig tillväxttakt på 34,3 %.
När artificiell intelligens (AI) utvecklas i framtiden kan vi förvänta oss framväxten av avancerade Cobots. Dessa nästa generations Cobots kan ha datorseende, maskininlärningsalgoritmer och robotprogramvara. Denna integration gör det möjligt för dem att utföra olika uppgifter med förbättrade säkerhetsåtgärder och precision.
Denna omvandling kommer att forma om affärslandskapet. Sammanslagningen av AI med teknik förbättrar Cobots kapacitet genom att integrera datorseendeteknik, maskininlärningsalgoritmer och middleware för robotar.
Denna integration ger Cobots möjlighet att implementera strategier för att undvika kollisioner samtidigt som de får nya färdigheter genom förbättrade anslutningsmöjligheter. Följaktligen ökar detta avsevärt prestandanivåerna för dessa system.
Ledande företag inom området kollaborativ robotutveckling, konstruktion och tillhandahållande av lösningar är bland annat Universal Robots, ABB och Fanuc.
Robotisk Processautomatisering (RPA)
Robotisk processautomatisering (RPA) har snabbt blivit populärt inom automatiseringsområdet. Det är en verklig förändring för företag, oavsett storlek, eftersom det förenklar uppgiftshantering och automatisering. RPA fungerar med förutbestämda regler, vilket leder till ökad effektivitet, ökad produktivitet och minskade kostnader totalt sett.
RPA använder bottar som härmar mänskliga handlingar för att automatisera uppgifter som processer, arbetsflöden, datautvinning, innehållsskapande, hantera kommunikation, ge kundsupport och tillhandahålla data.
Enligt forskning förväntas RPA-marknaden växa avsevärt under det kommande decenniet. Marknadsstorleken var 2 659 miljoner USD 2022 och förväntas nå cirka 66 079 miljoner USD 2032, vilket motsvarar en årlig tillväxttakt på cirka 37,9 %.
På grund av sin otroliga flexibilitet används RPA brett i olika sektorer som IT, finans, hälsovård, detaljhandel och tillverkning. Det används bland annat för att automatisera arbetsflöden och processer, effektivisera lånegodkännanden, organisera mötesscheman, hantera beställningar och spåra produktion. Dessutom ökar RPA precisionen och säkerställer efterlevnad genom att minska risken för mänskliga fel.
Välkända branschledare inom RPA inkluderar Microsoft Power Automate, en molnbaserad RPA-plattform, IBM Robotic Process Automation, SAP Build Process Automation och UiPath Business Automation Platform.
Avslutande ord
De ovan nämnda exemplen på automatisering visar helt enkelt de växande trenderna inom IT-automatisering. IT-området utvecklas ständigt med ny teknik, och synen på automatisering formar landskapet för olika branscher.
Företag anpassar sig snabbt till dessa trender för att optimera sin verksamhet, öka produktiviteten och förbättra kundupplevelsen.
Kolla även in populära verktyg för robotisk processautomatisering (RPA).