人工知能はあらゆるものに影響を与えている ― ワークロードの自動化も含む

自動化はどこにでもあります。「自動化」という言葉を聞くと、コスト効率の高いロボット組み立てを行う工場や、大規模なフルフィルメント センターで高度な運用を行う e コマース企業を思い浮かべるかもしれません。

ワークロード自動化 (WLA) と呼ばれる自動化のまったく別の領域は、ほとんど目に見えません。小売業者は、WLA を使用して、実店舗とオンライン ストアの在庫データを追跡および更新します。証券会社は、市場取引の開始前に毎日の金融取引を調整するために WLA を使用する場合があります。大規模な組織では、WLA は従業員の給与計算、顧客への請求、顧客のオンボーディング、従業員のオンボーディングなどに不可欠です。リストは無限です。

WLA は長年にわたりコアビジネスプロセスに不可欠な存在であり、企業がスケジュールどおりに業務を遂行し、複雑なワークフローを調整し、集中管理によって監査とコンプライアンスを強化することを可能にしています。WLA は、デジタルビジネス運用に不可欠なエンタープライズ自動化の拡張に極めて重要であり、自動化できるものは自動化されます。

自動化の世界に人工知能 (AI) を導入します。

AI が重要なエンタープライズ テクノロジーのポートフォリオに組み込まれるにつれて、AI と WLA の共生関係により、それぞれの強みを組み合わせることで、より大きなビジネス成果がもたらされます。

異なる色のエンタープライズの主力製品

自動化ツールは、今日の企業では一般的です。近年、ロボット プロセス自動化、ビジネス プロセス自動化、ワークフロー自動化など、新しく改善されたプロセスに対応するために多くのツールが登場しています。これらのツールの説明は WLA の説明とよく似ていますが、その範囲は特定のドメインとユース ケースに限定されています。

1970 年代にバッチ処理を管理するために開発されて以来、企業の IT 環境に欠かせない存在となってきた WLA は、現在では、今日のハイブリッド IT 環境を定義する多様なエコシステムを通じて複雑なビジネスおよび IT プロセスを調整するソリューションへと進化しました。

WLA は、さまざまな自動化およびオーケストレーション テクノロジの「マネージャのマネージャ」として機能し、ビジネス プロセスがエンドツーエンドでオーケストレーションされ、データが整合性とコンプライアンスを維持して処理されるようにします。メインフレーム、エンタープライズ リソース プランニング、データ パイプライン、クラウド サービス プロバイダー、その他のミッション クリティカルなクラウド ネイティブおよびオンプレミス テクノロジにわたる数百または数千のタスク依存関係を含むプロセスを調整および監視します。

今日、急速に進化する AI によって強化された WLA は、飛躍的に大きな効力でビジネスを強化できます。

WLA が GenAI を強化: クリーンでコンプライアンスに準拠したデータのコンパイル

機械学習 (ML) は、アルゴリズムを使用してデータから知識を抽出し、生成 AI (GenAI) が人間の学習方法を模倣できるようにする AI のアプリケーションです。

AI システムの完全性は、この基礎データの品質にかかっています。「ゴミを入れればゴミが出る」という言葉は、ML と AI に直接当てはまります。AI が「幻覚」で反応し、不正確なデータや誤解を招くデータを事実として提示すると、質の悪いトレーニング データはすぐに明らかになります。

クリーンかつ正確で信頼できるトレーニング データを取得することは非常に重要です。企業は、AI のトレーニングが不十分な場合、社内だけでなく、世間の評判の低下、評判の低下、経済的影響など、さまざまな形で被害を受ける可能性があります。

多くの組織では、AI のトレーニングに不可欠な情報が、環境全体に散在する断片化されたニッチなシステムやレガシー システムに閉じ込められています。WLA は、これらのサイロ化されたテクノロジからのデータ パイプラインを調整し、ML のすべてのデータが信頼性が高く、安全で、コンプライアンスに準拠した方法で配信されるようにします。

GenAI が WLA を強化: 大規模な自動化

GenAI は、コンテキストに応じて、テキスト、画像、ビデオ、合成データなど、さまざまなコンテンツを作成できます。GenAI と WLA を組み合わせることで、戦略的ビジョンを行動に移し、イノベーションの取り組みを加速させる能力が得られます。

戦略と新しいアイデアをビジネス成果に変換するには、競争上の優位性を獲得し維持するために、自動化されたプロセス（できれば迅速かつ大規模に）を作成および管理する能力が必要です。

大規模かつ迅速に自動化するには、専門家ではないユーザーでも、自動化テクノロジーの細部を知らなくても自動化に貢献できることが必要です。そして、それが自動化を真に民主化できるときです。

自動化されたビジネス プロセスの所有権が機能的なビジネス領域に近づくにつれて、これらのチームは自動化プラットフォームのスピードと効率性に依存します。しかし、自動化の作成と管理に必要な技術スキルが不足していることが多く、習得に時間がかかる場合があります。

GenAI はこの課題を解決し、自然言語インターフェースを使用して自動化プロセスを作成するようユーザーを誘導したり、会話のやり取りに基づいてユーザーに代わって手順を実行したりすることができます。このようなシステムを導入すると、価値実現までの時間が大幅に短縮され、企業はその軌道を変える可能性のある革新的なアイデアのメリットを実現できるようになります。

GenAI テクノロジーの自動化を拡張する能力と、クリーンかつ準拠したデータの供給を調整することで GenAI イニシアチブを強化する自動化の役割を組み合わせることで、自動化ルネッサンスの新たな始まりが示されます。

方法を学ぶ 自動化による ブロードコム 組織が重要なビジネス プロセスを自動化し、効率性を高めてコストを削減できるよう支援します。