İşletmeler, iş açısından kritik işlevler gerçekleştirdikleri için kapatmayı göze alamayacakları eski BT sistemlerini desteklemek zorunda kalarak iki kez kaybediyorlar.
Şirketler, bilgisayar sistemlerinin doğal yaşamlarının ötesinde çalışmasını sağlamak için ödemek zorundadır, bu da yeni teknolojiye yatırım yapmak için daha az kaynağa sahip oldukları anlamına gelir.
Pegasystems’teki Teknoloji Sorumlusu (CTO) Don Schuerman, “Müşteri deneyimini geliştirmek ve işteki verimliliği artırmak için para harcıyorlar, ancak miras tüm bu projeleri daha da zorlaştırıyor” diyor.
Computer Weekly, “Kuruluşların inovasyon ve inovasyon için gerekli olan sürekli değişim döngüsünü oluşturma yeteneğini sınırlıyor” diyor.
Massachusetts, Waltham merkezli 140 milyar dolarlık bir ciro teknolojisi şirketi olan Pegasystems, iş süreçlerini yönetmek ve otomatikleştirmek için dünyanın en büyük kuruluşlarından bazılarında sahne arkasında kullanılan yazılımı geliştiriyor.
PEGA tarafından görevlendirilen 500’den fazla BT karar vericisinin bir anketi, sorgulanan şirketlerin yarısının 10 yaşından büyük ve 10 kişiden birinin 20 ila 30 yaşları arasında en az bir bilgisayar sistemine sahip olduğunu gösteriyor.
İşletmelerin cesarete ihtiyacı var
Schuerman’a göre, şirketlerin yaşlanma sorunuyla başa çıkmada daha cesur olmaları gerekiyor, eski teknolojinin zaman içinde desteklenmesi giderek zorlaşıyor.
“Onları inşa eden takımların artık etrafta olmadığı birçok sistem var. Kod tabanını anlayan insanlar artık orada değil” diyor.
PEGA gibi tedarikçiler, kuruluşların eski BT sistemlerine olan güvenlerini azaltmalarını kolaylaştıran araçlar geliştiriyorlar. Örneğin, hem Amazon Web Hizmetleri (AWS) hem de Accenture, şirketlerin iş yüklerini ana bilgisayarlardan veri merkezlerine taşımasına yardımcı olmak için yapay zeka (AI) ajanlarını kullanan dönüşüm araçları geliştirmiştir.
Pegasystems, kendi aracı olan Blueprint’i, iş iş akışları oluşturmak için hızlı bir prototipleme aracı olan Blueprint’i genişletti.
“Şirketler, müşteri deneyimini geliştirmek ve işteki verimlilikleri artırmak için para harcıyor, ancak miras bu projelerin tümünü zorlaştırıyor”
Don Schuerman, Pega
Bulut uygulamalarına dönüştürülebilecek planlar oluşturmak için eski yazılım, yazılım belgeleri, teknik dosyalar, ekran görüntüleri ve kaynak kodu veya bir şirketin web sitesi videolarını almak ve analiz etmek için AI temsilcileri kullanır.
Pega, bu hafta şirketin konferansında yeteneklerini gösterdi. Şirket, Blueprint’in 1959 yılına kadar uzanan bir bilgisayar dili olan Cobol’da yazılmış bir kredi kartı yönetim sisteminin işlevlerini nasıl çoğaltabildiğini gösterdi.
Blueprint’te yerleşik AI ajanları, yazılım belgeleri ile birlikte yazılımı nasıl kullandıklarını açıklayan birini gösteren bir video sorgulayabildi.
Blueprint, kodun işlevlerini tanımlayabildi, iş akışlarını birkaç dakika içinde çoğaltabildi ve nasıl geliştirileceği konusunda önerilerde bulunabildi.
Canlı bir gösteri, bir AI botunun eklenmesiyle, bir müşterinin bankalarını arayabileceğini, bir AI temsilcisi ile doğal bir dil görüşmesi yapabileceğini, kredi kartı bakiyesini kontrol edebileceğini, kredi sınırlarında bir artış isteyebileceğini ve insan müdahalesi olmadan onayladığını gösterdi.
Başka bir örnek, işinde uygulamalar geliştirmek için Blueprint kullanan Vodafone’dur. Şirket, uygulamalar dağıtılmadan önce müşteriler ve işteki kişilerle paylaşabileceği ve test edebileceği prototipler geliştiriyor.
Telefon şirketi, Blueprint kullanmanın uygulamaların geliştirilmesini ve dağıtımını hızlandırmasına izin verdiğini ve bir uygulama konseptten üretime sadece 48 saat içinde gittiğini söyledi.
Planın gerçek değeri, organizasyonların tipik olarak eski yazılımı aldığı ve bir Kubernetes konteynerinde veya bulutta çalışması için eşdeğeri yeniden paketlediği Schuerman, konuşmayı “kaldırma ve vardiya” zihniyetinden değiştirmesidir.
Şimdi, kuruluşlar iş süreçlerini çoğaltmak yerine geliştirmeye odaklanabilirler.
Blueprint, bir uygulamanın geliştirme çalışmalarının% 50 ila% 60’ını tamamlayabilir, ancak asla geliştiricilerin yerini almayacak, diyor Schuerman.
Şirketlerin yine de eski uygulamalar tarafından kullanılan verileri alması ve bulut depolamasına taşıması gerekecektir. Google, Pega, AWS ve diğerleri bu görev için araçlar geliştirdi.
Blueprint tüm eski teknolojilerin yerini alamaz, diyor Schuerman.
“Hareket edeceğimiz ve dönüştüreceğimiz şeyler hala doğal olarak iyi PEGA uygulamalarına benzeyen şeyler olacak. Yani, iş akışı olan şeyler, süreç düzenleme derecelerini yönlendiren şeyler” diyor.
Blueprint, örneğin finansal defter sistemlerini, SAP ve diğer kurumsal kaynak planlama (ERP) sistemlerini değiştirmek için uygun olmayacaktır. Bununla birlikte, Schuerman, Pega’nın ERP sistemlerini çevreleyen özelleştirilmiş süreçleri PEGA’ya taşımak isteyen şirketlerden ilgi duyduğunu söylüyor.
Teoride, PEGA dışındaki diğer teknolojilerde iş süreçlerini uygulamak için Blueprint’i kullanmayı durdurmak için hiçbir şey yoktur.
Yazılım, ayrıntılı iş akışlarını, temel veri modellerini ve işlemin arayüz noktalarını açıklayan belgeler üretebilir.
“Bir belge alıp bir gereksinim belgesi olarak ele almak istiyorsanız, geleneksel yazılım geliştirme için oldukça iyi bir gereksinim belgesi olacağını düşünüyorum” diyor.
Her zaman PEGA dışında çalışabilen ve çalıştırılması gereken uygulamalar olacaktır. Güvenlik, kullanıcıların ve ayrıcalıkların kimlik doğrulamasını ve yetkisini yönetmek gibi bir örnektir.
Temsilcileri kontrol altında tutmak
Yapay zeka kullanmanın risklerinden biri, öngörülemez ve halüsinasyonlara eğilimli olabileceğidir. PEGA, canlı koşarken senaryosuz kararlar vermelerine izin vermek yerine, tekrarlanabilir iş akışları tasarlamak ve geliştirmek için AI ajanlarını kullanarak bu sorunu çözer.
Örneğin, bir kredi kartı sağlayıcısı durumunda, AI botları uygun iş akışını seçmek için müşterilerle etkileşime girebilir, ancak müşteri için “çalışma zamanı” kararları verme gücüne sahip değildir.
Yüksek derecede öngörülebilirliğe ve tekrarlanabilirliğe sahip bir iş akışına sarım ve takabileceğinizden emin olmak için çalışıyoruz.
Don Schuerman, Pega
Modelin, kararın nasıl veya neden verdiğini açıklamadan farklı müşteriler için farklı önerilerde bulunma riski olduğunda müşteriler için kredi limitlerine karar vermek için hiçbir banka büyük bir dil modeli kullanmak istemeyecektir.
Schuerman, “Ajan AI’yı yüksek derecede öngörülebilirlik ve tekrarlanabilirliğe sahip bir iş akışına sarabileceğiniz ve takabileceğinizden emin olmak için çalışıyoruz ve diğer insanlar bunu yapmıyor” diyor Schuerman.
Geçmişte Pega, ana bilgisayarların ve diğer eski teknolojilerin etrafına bir yazılım sargısı koymayı, bunları işletmenin diğer kısımlarına entegre etmesini gerektiren “sar ve yenileme” fikrini savundu. Schuerman’a göre, şimdi bir “yeniden düşün ve değiştir” örneği.
PEGA, işletmelerin hem Pega’nın yazılımında hem de PEGA dışındaki yazılımlarda çalışanlar, PEGA ajan süreç kumaş olarak adlandırdığı koordineli bir şekilde çalıştıklarından emin olmak için Ajanik AI’yı yönetmelerini mümkün kılacak yeni bir hizmet planına sahiptir.
Bu sonbaharda mevcut olacak hizmet, PEGA ve diğer BT sistemlerinde kullanılan AI temsilcilerini, iş akışlarını ve verileri denetleyecek ve kaydedecektir. Ayrıca, süreç zaten mevcut değilse, insan gözetimi ile anında yeni iş akışları üretebilecektir.
Fikir, farklı görevleri yerine getiren AI ajanlarının çelişkili bir şekilde değil birlikte çalışmasını sağlamaktır.
Eski teknoloji hiç ortadan kaldırılabilir mi?
Eski teknolojiyi bir kez ve herkes için ortadan kaldırmak mümkün olacak mı? Schuerman, çoğundan daha iyimser olduğunu söylüyor.
“Biraz daha iyimser olmamın nedeni, iş mantığını teknoloji uygulamasından soyutlamamızdır” diyor. Bu, şirketlerin “eski tuzak” a yakalanmadan temel teknolojilerini değiştirebileceği anlamına geliyor.
