"Искусственный интеллект"

Гиперавтоматизация — автоматизация нового века с искусственным интеллектом

Улучшение процессов разработки продукта для более быстрой доставки

Активные умы стараются избавиться от монотонности. Это семя величайших идей, которые когда-либо возникали. Идеи, которые ведут к прогрессу, росту и свободе от ручного труда. За последние несколько десятилетий технологический прогресс подарил нам величайший подарок — время. Пришло время сосредоточиться на наших творческих усилиях и предоставить машинам выполнять задачи, которые наш мозг сейчас считает обыденными. Как вид, мы постоянно стремимся сделать нашу жизнь проще и удобнее.

Хотя основное значение слова «автоматизация» остается прежним, использование этого слова со временем действительно изменилось. Мы прошли долгий путь от ручного включения потолочного вентилятора до автоматического регулирования температуры в кондиционерах повсеместно. Вещи, которые мы считали «автоматизированными» несколько лет назад, становились все более и более автоматизированными и становились все более удобными в использовании. Во многом это связано с развитием технологий за последние годы. Много лет назад мы никогда не думали, что когда-нибудь мы сможем размещать заказы на покупки с помощью автоматического устройства распознавания речи, такого как Alexa, просто сказав ему об этом, совершать мгновенные платежи с помощью носимых устройств или использовать беспилотные автомобили. Автоматизация дала нам новое чувство свободы. Свобода выбирать, как мы проводим свое время и над чем мы работаем. Это, в свою очередь, ведет к большему прогрессу во всем, что мы делаем или хотим делать.

Познакомьтесь с гиперавтоматизацией

Недавно Gartner представила «гиперавтоматизацию» как одну из главных стратегических тенденций. Подразумевается, что все, что сегодня можно автоматизировать, должно быть автоматизировано. Речь идет об использовании нескольких инструментов и технологий для автоматизации сквозных бизнес-процессов и операций, а не простой автоматизации на уровне задач. Довольно часто в любом процессе присутствует некоторый уровень принятия решений на человеческом уровне. Гиперавтоматизация направлена ​​на сокращение вмешательства человека в бизнес-процесс и его полную автоматизацию для оптимизации эффективности и производительности. Наиболее важными компонентами интеллектуальной автоматизации процессов являются искусственный интеллект (ИИ), роботизированная автоматизация процессов (RPA), Интернет вещей (IoT) и управление бизнес-процессами (BPM).

Большинство организаций сосредоточены на развитии культуры автоматизации. Культура, в которой поощряется автоматизация всего, что сегодня делается вручную. Новый взгляд на то, что все, что нужно делать часто, не стоит делать вручную. Мозговой штурм и инвестирование времени и усилий для его автоматизации. Нет недостатка в инструментах для автоматизации конкретных задач, и это часто приводит к повышению производительности. Пользователи могут достичь большинства целей простым нажатием кнопки через интерфейс. Автоматизация различных задач в системе создает автоматизированные системы, а автоматизация всего набора процессов создает автономные системы, которые не требуют вмешательства человека и работают самостоятельно. Путь преобразования автоматизированных систем в автономные системы называется гиперавтоматизацией.

Роль ИИ в гиперавтоматизации

ИИ дал правильный импульс всему процессу автоматизации. Он эффективно используется для имитации принятия решений человеком с разумным уровнем точности. Алгоритмы обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения и машинного обучения часто сочетаются с OCR, RPA и т. д. для создания цифровых работников, которые могут видеть, читать и обрабатывать информацию из изображений, видео, документов и выполнять желаемую работу. Прогресс в области искусственного интеллекта за последние несколько лет действительно помог раскрыть огромные возможности автоматизации. Следовательно, ИИ считается квинтэссенцией для достижения гиперавтоматизации.

Гиперавтоматизация в разработке продуктов

Гиперавтоматизация быстро внедряется во многих отраслях. Индустрия программного обеспечения использует мощь гиперавтоматизации несколькими способами. Многие группы разработчиков продукта сосредоточены на автоматизации всего конвейера сборки для компиляции, развертывания и тестирования кода без вмешательства человека. Тестирование безопасности, сравнительный анализ производительности, автоматизированное развертывание по расписанию также интегрированы. Это не ново для большинства организаций, но в сегодняшних условиях можно сделать гораздо больше.

Принятие решений присуще любому процессу разработки программного обеспечения. Эти решения в основном зависят от человеческого опыта и интуиции. Разработчики, менеджеры, тестировщики сотрудничают, чтобы принять несколько решений для управления рисками доставки. Необходимо иметь хороший контекст и понимание различных ограничений, связанных с доступностью ресурсов, навыками, стоимостью, временем доставки и потребностями заинтересованных сторон. Чтобы начать путь к автоматизации принятия решений, требуется использование ИИ с доступом к данным, относящимся к решениям, принятым в прошлом.

На каждом этапе «конвейера DevOps» периодически генерируется огромный объем данных. Несколько сборок кодов выполняются каждый день. Выполняется несколько циклов испытаний. Тестовые примеры выполняются (вручную или автоматически), а ошибки регистрируются соответственно с соответствующими подробностями. Разработчики исправляют ошибки/дефекты и предоставляют больше данных об устранении дефектов. Эти данные можно сохранить и использовать позже для обучения нескольких моделей ИИ.

Поначалу модели ИИ можно обучить, чтобы потенциально увеличить возможности принятия решений человеком. В конце концов, точные модели ИИ начнут предписывать решения общих проблем, которые возникали в прошлом. Они могут порекомендовать, какие дефекты следует исправить в первую очередь и кем. Начните оценивать усилия, необходимые для исправления дефектов. Рекомендовать области, которые требуют срочного внимания из-за высокой плотности дефектов. Они могут рекомендовать тестовые случаи и расставлять приоритеты для выполнения набором автоматизированного тестирования в зависимости от влияния измененного кода. Рекомендовать области для рефакторинга, где необходимо усилить безопасность, или определить возможные узкие места в производительности.

Модели искусственного интеллекта можно даже использовать для анализа тенденций после развертывания, чтобы отслеживать поведение системы и при необходимости подавать сигналы тревоги. Они могут предсказать, когда критически важные функции в системе начнут работать неэффективно. Они могут предоставлять информацию о важных бизнес-потоках в зависимости от того, как часто они используются конечными пользователями. Они могут даже создать необходимую документацию, связанную с системой. В индустрии программного обеспечения большая часть вышеперечисленного потребовала много ручного труда за последние несколько десятилетий. Автоматизировать имеет смысл только то, что можно автоматизировать, учитывая ограничения проекта.

Следующим этапом перехода к гиперавтоматизации в контексте разработки программного обеспечения, несомненно, будет создание более автономных систем, которые будут самовосстанавливающимися, самоконтролируемыми, самотестируемыми, саморазвертываемыми, самодокументируемыми и, что более важно, самоконтролируемыми. развивается.

Предусмотрительно

Из множества возможных вариантов будущего вариант с гиперавтоматизацией неизбежен. «Сверхскорость» развития технологий создает больше возможностей для «гиперавтоматизации». Мы можем быть более креативными и внедрять новые способы автоматизации. Кто-то может задаться вопросом, что является конечным пунктом пути к гиперавтоматизации? Когда это должно закончиться? Когда мы должны предположить, что все будет полностью автоматизировано без какой-либо дальнейшей автоматизации?

Моя лучшая догадка — никогда…