IBM商業價值研究院（IBM IBV）根據研究調查結果發表了生成式AI應用指南，涵蓋資料安全、投資科技策略和客戶體驗等主題，本文將探討其中與「自動化IT」相關的議題與觀察心得，闡述自動化IT如何成為業務創新的助力，人人皆可成為生成式AI專家。
近期「科技債務」再次引起注意，它會侵蝕獲利、消耗資源、妨礙成長與扼殺創造力，已經成為許多企業CEO的沉重負擔，也阻礙了企業利用生成式AI加速轉型的腳步。
因此，許多CEO不得不向未來「貸款」，以求度過眼前的難關。事實上，根據2024年IBM商業價值研究院進行的CEO調查結果，三分之二的受訪CEO表示正在調用長期專案的資源，來實現短期目標。
有一種更好的方法可以讓CEO「魚與熊掌兼得」。怎麼做？
首先要改變對IT支出的看法，不再將其視為成本中心（企業為維持營運而必不可少的支出），而是要重新思考如何利用科技，更有效地提高投資回報率。
這個思維轉變十分關鍵。根據IBM商業價值研究院近期進行的研究，通常企業把23%的科技預算用於創造營收。但生成式AI的出現改變了這個現狀。四分之三的受訪IT主管表示，會將生成式AI創造的價值，重新分配給推動業務創新和成長的新投資專案。
因此，CEO不應將技術升級視為單獨的IT成本，而是應當將IT能力與旨在提升績效的業務策略相結合，然後進行更有針對性的投資。IBM分析表明，有計畫地根據業務優先順序來設計IT架構，在IT專案中應用IBM提出的「混合設計」原則，企業可以在五年內將投資回報率提高三倍。
自動化IT應成為業務創新的助力
生成式AI可以簡化日常IT任務，包括軟體部署、網路配置和容量管理。這些任務對於保持業務營運扮演關鍵角色，但鮮少直接提高獲利能力；至少無法用可衡量的方式呈現。
擺脫繁瑣的日常維護和支援任務之後，IT團隊就可以投入利用新興技術以塑造未來，其中當然包括生成式AI。生成式AI還點燃了他們的創意火花，啟發了開發新數位產品和營收來源的靈感。大多數企業已經開始行動了。
如今，62%的受訪IT主管表示其組織正在使用生成式AI來生成程式碼，這個比例到2026年將上升至87%。65%的受訪技術主管預期生成式AI解決方案可以自動解決IT問題，幾乎無須人工干預。而82%的受訪IT主管預期生成式AI將在未來兩年內改進DevSecOps，也就是將安全措施整合到開發生命週期中的自動化工作流程。
與此同時，超過八成的受訪IT和營運主管認為自動化對於快速實現生成式AI功能至關重要，並計畫致力於IT網路營運自動化（89%）和IT服務管理自動化（83%）。透過這些措施取得了實質的業務進展，在員工敏捷性、獲利能力、效率、創新和營收成長等領域均超越競爭對手，成功展現由AI賦能的自動化如何將IT轉型為業務孵化器，並培育創業文化。
透過讓每個人都能使用生成式AI工具和專業，IT促成了創新普及化，讓員工能夠發展自己的想法，創造業務價值，並評估哪些想法最有可能成功。 採用生成式AI的優點顯著且廣泛，不僅推動成長，而且還可以吸引和留住頂尖人才，因為人才往往被重視創造力和自主性的企業所吸引。此外，如果IT領袖將這樣的好奇心引導到共享與協作平台上，就可以建立一個充滿活力的創新通道，協助組織不間斷地積極成長。
告別「損壞 - 維修」模式
CEO需要關注IT資產全面現代化，以實現更高的自動化標準。團隊不應只是修復故障，而是專注於更具策略性的工作。確保IT系統與策略型業務目標、特定營運與財務指標是一致的。
將繁重工作自動化。找出需要整合、簡化與自動化的系統、應用和資料流程。為IT團隊提供生成式AI平台和工具，以快速開發連接不同系統所需要的程式碼和API。鼓勵團隊尋找新方法自動化與優化日常業務。
讓IT自動化產生更高價值。使技術支出對齊業務目標，並加速推進可提升績效的計畫。除了設法提高效率之外，還要投資於能夠創造新收入來源並促進快速成長的技術。
為關鍵業務設定衡量指標。建立回饋機制，持續監控和改進生成式AI模型的性能。忽略傳統IT指標，例如正常運行時間和當機時間，轉而聚焦於使用者滿意度、營收成長和上市速度等以業務為核心的指標。
人人皆可成為生成式AI專家
員工不需要成為IT專家就可以利用科技來轉型業務，但必須有IT專家提供相應的工具和平台，才能讓員工方便使用生成式AI的強大功能。
IT部門若是建立一個適當的低程式碼和無程式碼平台，任何人都可以開發現代化的網路版和手機應用，就在不久前，這項任務還需要整個開發團隊來完成。同時，生成式AI程式碼助理可以協助開發人員快速地將程式碼從某一種語言轉換為另一種語言，減少對某些稀有技術技能的需求。
IT雖然是這項轉型的催化劑，但其利益將延伸至整個企業：81%的受訪主管表示，生成式AI將徹底改變人們的工作方式。IT主管已經準備好迎接挑戰，有70%的受訪主管表示，其所屬企業到2026年將設計出能夠與人類無縫協作的AI系統。
為了創造最佳成效，企業需要引領員工一路前行，並示範如何充分利用新的生成式AI工具。科技可能會讓非技術團隊感到畏懼，但教育訓練和再教育可以「解密」生成式AI，同時鼓勵員工嘗試新事物。提供員工教育訓練的重要性已經超越過往。2024年全球受訪CEO們表示，未來三年間，其組織有35%的員工需要接受新的訓練與培養新技能，而這一比例在2021年僅為6%。
但這些只成功了一半。IT還需要從事組織技術基礎的現代化，確保資料在互相連結的系統之間安全無縫地流動。83%的受訪IT高管表示，在未來兩年內，其組織將使用生成式AI讓整體企業架構與業務活動一致化。此外，IT部門還需要留意和管理未受被正式授權的「影子IT」，防範開發普及化帶來的可能混亂。上述兩項任務都要求IT領導者扮演更具策略性的角色，也因此讓他們在董事會擁有固定發言權。
多年來，我們一直強調IT需要與業務更緊密地合作，反之亦然；而生成式AI可以將這個願景轉為事實：68%的受訪主管認為生成式AI將填補IT與業務之間的鴻溝。透過建立共用協作平台，生成式AI可以幫助IT更深入地瞭解業務問題，並協助業務團隊充分利用科技解決方案的能力。
讓科技不再那麼「技術化」
將IT深入董事會。讓技術與自動化成為每一項業務策略的核心，並要求主管將績效指標與支援業務成功的系統、平台和工具連結起來。
組成多學科的夢幻團隊。組建由不同技能和背景的人才構成的團隊，包括資料科學家、工程師、領域專家，以及與業務有關的人，共同推進生成式AI專案。舉辦研討會、駭客松和各種競賽，激發創新思維和知識共享。
賦能DIY開發者，藉由自動化擷取創意。評估並選擇與企業技術體系和生成式AI平台一致的低程式碼或無程式碼平台。建立資料管理、安全和符規議題的指導方針，鼓勵員工積極探索潛能。
挑戰既有文化，讓「數位原生代」推動變革。決策層級扁平化，給予年輕的團隊成員更多發言權。啟動「反向」指導計畫，讓職場新人與高階主管配對。提供充分提問的機會，例如多問「為什麼」和「為什麼不」。
生成式AI讓IT洞悉未來
AI系統已經協助IT團隊準確地預測和預防系統故障和瓶頸，然而借助生成式AI技術，企業可以看得更遠。
利用同時部署生成式AI和AIOps，團隊可以及時獲取關鍵資訊，以預測和應對可能出現的意外狀況。例如，透過自動識別和比對IT資產之間的關係（拓樸發現），IT團隊可以迅速掌握不同系統和元件之間的依存關係。
這個過程顯示一個單點問題如何在全企業引發連鎖反應，並讓IT能夠控制骨牌效應的影響。這種方法還可以更輕鬆地優化網路效能、強化安全性，並確保組織中的各個團隊步調一致。目前，大約三分之二的受訪IT和營運主管認為自動化對於快速實現生成式AI能力至關重要，並已經實現拓樸發現自動化（66%）、事件排除自動化（69%）以及效能監控自動化（63%）。
有了這樣的前瞻能力，IT主管可以利用生成式AI來增強模擬能力。生成式AI賦能的數位分身可同時以多維度展示，讓各團隊更有效地測試回應策略。他們不再需要猜測計畫的效果，而是可以實際觀察其演進。
生成式AI還可以幫助IT更有信心地估算不同IT投資的商業價值。57%的受訪IT主管已經利用生成式AI，來預測IT和網路自動化專案的成果、效率和投資回報率；預計到2026年這個比例將提升到75%。這種高能見度還有助於管理成本：76%的受訪IT主管表示將使用生成式AI強化FinOps能力，以便更精確地控制上雲的成本。
利用智慧的「可視性」駕馭複雜性
利用生成式AI賦能的數位分身，來分析特定的業務中斷對企業和業務生態系的影響，藉由更準確地估計技術投資的成本和價值，以提高投資回報率。
在IT資產中「尋寶」。利用生成式AI提供對應用和基礎設施營運的全面可見性，凸顯企業韌性與企業成長之間的重要關係，展示不同的優化方案，發現「隱藏的財富」，投資有機會取得最高ROI的解決方案。
主動預防風險。辨別複雜系統中不同場景的潛在影響，提前防範風險。利用生成式AI模擬可能的結果並驗證危機應對計畫。
確定合理的技術支出，據此調整團隊規模。擴展FinOps功能，洞悉所有AI、混合雲和應用現代化投資的成本與支出。優化、自動化、強化IT營運，避免超額配置產生的財務和環境成本。重新調整技術團隊，減少不再需要的昂貴人才。
＜本文作者：林翰為台灣IBM諮詢總經理。＞