许多组织因其灵活性、可扩展性和加速市场部署的能力而接受混合云。 混合云使全球企业能够提高各种项目和分析的数据安全性和可访问性。 然而，管理多个混合云可能是一项复杂的工作，特别是考虑到企业需求不断变化的性质以及当今企业组合中应用程序的绝对数量。 IDC 报告称 39% 的组织在其产品组合中拥有 500 个或更多应用程序。
机构知识、遗留应用程序、数据和分析的组合构成了许多组织 IT 运营的支柱，但是，当单个组件不协调时，整个系统可能会失败。 研究表明 60%-90% 的中断事件是由组织 IT 环境的变化引起的。
经济压力正促使企业在从传统运营转向更具创新性的运营时最大限度地降低成本。 IT 运营中的大量数据（包括票证、事件、日志和指标）对于任何旨在削减运营成本的组织来说都是至关重要的资源。 通过利用人工智能 (AI)，他们可以提取有价值的见解来实现这一目标。
然而，要成功实现这一转型，至关重要的是整合优先考虑人工智能注入自动化的混合云管理平台。 集成的混合云为组织提供了利用新兴技术和新的全球市场所需的运营敏捷性，并确保加快商品和服务的上市时间。
从以平台为中心的方法开始
标准化对于寻求自动化和现代化的组织至关重要。 在混合云环境中，标准化有助于消除因人员、技术和流程的复杂组合而可能出现的不一致、错误和差异。
实现适当的标准化可能具有挑战性。 您的组织必须采用以平台为中心的方法来建立促进标准化实践、共享资源、开放沟通和简化流程的基础。
通过采用云平台作为中央基础，组织可以建立基础设施配置、部署、扩展、监控和安全的标准化实践，同时与业务目标保持一致。 这确保了技术实施的重点，并强调了自上而下的方法对组织的人工智能战略的重要性。 通过与业务优先级保持一致，工程师可以有效地确定人工智能的必要性（或评估更简单、基于规则的解决方案是否足够）。
从复杂到简单
制定全面、自上而下的战略，使发展目标与业务目标保持一致，使组织能够快速识别合适的来源并实施结构良好且受监管的人工智能实施。
自主 IT 管理系统简化了技术运营、关键业务流程和设计系统。 它可以快速从不同的数据源中提取集成数据，从而实现更快、更明智的决策。
生成式人工智能技术是一次飞跃，可以让工程师自动生成代码和文档，从而简化应用程序开发。 通过借鉴各种基础模型，生成人工智能使用强大的转换器从非结构化信息生成内容。 生成式人工智能技术可用于加速应用程序开发、减少手动工作并快速创建准确且合规的文档。
借助生成式人工智能，组织可以自动化任务并增强客户服务和销售功能，从而提高这些流程的效率。 现有的销售和服务工程师可以使用基于语言的生成式人工智能来增强他们的技能，并轻松找到上下文或行业知识，以帮助他们提供更好的客户体验或更快地解决问题。
生成式人工智能提供了许多商业优势，包括改进的问题分类、解决问题的代码生成、增强的自动修复系统、上下文相关的自动化、更快的代码调试、最佳实践建议、更好的文档生成、逆向工程功能和代码重构——仅举几种可能性。
通过自主 IT 运营增强可观察性，使系统工程师能够超越传统的 IT 运行状况指标。 相反，他们可以专注于更有洞察力的“黄金信号”，其中包括系统延迟、网络流量指标、网络饱和度和错误。
确保可扩展性和安全性
在讨论自动化 IT 运营时，必须注意使用 AI 技术管理组织的安全运营 (SecOps) 的重要性。 通过将人工智能集成到 SecOps 中，组织可以有效地识别、预测和解决安全与合规性异常，以及检测和减轻潜在威胁。 目标是利用人工智能驱动的自动化来增强组织的整体安全性和合规性。
安全性和合规性是一个广泛的领域，因行业而异。 生成式人工智能对于识别数据中的异常并将其与各种信息源（例如原始代码、平台健康状况和过去的业务失败）相关联非常有用。
例如，组织可以使用人工智能工具根据相关审核标准审核合规文档。 然后，这些人工智能工具会标记不适当的单词或短语，供人类代理进行评估。
利用人工智能实现现代化
用于管理混合云工作负载的强大、人工智能驱动、自动化优先的平台将有助于实现现代化并加速客户的混合云转型和旅程。 组织现在可以利用代码生成等策略来自动化 IT 流程并对遗留应用程序进行现代化改造，以提高组织敏捷性。
除了传统的编程技能之外，工程师现在还可以将“即时工程师”添加到他们的技能中。 利用代码生成器，他们可以起草提示，指导生成式人工智能创建工程师可以审查、修改和部署的代码。 这显着加速了应用程序和服务的开发。
例如， IBM Watson 代码助手 利用 AI 的力量，使开发人员和 IT 操作员能够更轻松地使用 AI 基于自然语言输入生成的建议来编写代码。
通过 AI 实现理想的 IT 状态
混合云架构的兴起使得人工智能的实施变得更加容易。 通过结合私有云和公共云环境，组织可以利用 AWS、Azure 和 GCP 等超大规模提供商提供的基础设施。 训练更接近数据本身的 AI 模型可以提高效率并降低成本（与专用 GPU 基础设施相比）。
人工智能平台，例如 沃森克斯，以及开源技术，例如 开放式班次，进一步加强人工智能落地。 它们提供必要的组件、灵活性和可扩展性来支持多种人工智能模型和应用程序。
随着人工智能不断发展并变得更加容易获得，组织可以利用其潜力来促进创新、效率和决策。 虽然没有“单一”的实施解决方案，但 IBM 咨询服务可以利用我们的技术、专业知识和观点来帮助解决创新转型的复杂性，以确保您的组织建立强大的混合云战略。 IBM 的独特方法结合了设计思维研讨会，可以成为解决 AI 实施复杂性的宝贵工具。
