Что такое ИТ-операционная модель на основе результатов?

ИТ-операционная модель на основе результатов управляет ИТ-услугами, измеряя успех с точки зрения поставляемой ценности для бизнеса, а не затраченных усилий.

Традиционные управляемые услуги фокусируются на ресурсах, тикетах, уровнях сервиса и операционной деятельности. Хотя этот подход поддерживает стабильность, он обычно измеряет выполненную работу, а не влияние на бизнес.

Модель, основанная на результатах, смещает фокус с активности на влияние и результат. Она задает вопрос о том, улучшает ли ИТ надежность, снижает ли затраты, ускоряет ли устранение неполадок, повышает ли качество пользовательского опыта и обеспечивает ли более быстрое принятие бизнес-решений.

Эта модель особенно актуальна по мере того, как предприятия переходят к платформам и операциям на базе Искусственного Интеллекта. Вместо того чтобы полагаться исключительно на человеческие усилия и фрагментированные инструменты, операции на основе результатов используют автоматизацию, аналитику, ИИ и интегрированное управление для достижения измеримых результатов в больших масштабах. Сервисы HCLTech на базе платформ, работающие на платформе HCLTech AI Force.ITOps, воплощают эту модель в жизнь с помощью подхода к поставке на базе платформ и каталогов, который объединяет автоматизацию, наблюдаемость, оркестрацию, управление и операции на базе ИИ в ИТ-среде предприятия.

Почему предприятия отказываются от поставок на основе затраченных усилий?

Предприятия одновременно управляют гибридными облачными инфраструктурами, распределенными рабочими местами, киберрисками, давлением затрат и растущими ожиданиями к сервисам, что затрудняет масштабирование традиционных моделей поставок.

Бизнес-лидеры теперь ожидают, что ИТ будут работать быстрее, легче масштабироваться и теснее соответствовать приоритетам предприятия. Они хотят снижения совокупной стоимости операций, более быстрого подключения, устойчивых инноваций и более отказоустойчивых сервисов.

Модели, основанные на затраченных усилиях, могут испытывать трудности с оправданием этих ожиданий, поскольку они часто зависят от людей, носят реактивный характер и их трудно масштабировать. Добавление новых ресурсов не всегда приводит к лучшим результатам для бизнеса.

Именно поэтому предприятия переходят на операционные модели, основанные на результатах. Эти модели помогают организациям модернизировать поставку ИТ с помощью сервисов, ориентированных на платформы, интеллектуальной автоматизации, каталогов услуг и операций на базе ИИ.

Узнайте больше о переходе к ИТ на основе результатов с помощью сервисов на базе платформ

Чем модель на основе результатов отличается от традиционных управляемых услуг?

Самое главное различие заключается в том, что именно измеряется.

В традиционной модели управляемых услуг успех обычно связывается с усилиями, такими как количество задействованных ресурсов, обработанных тикетов, потраченных часов или выполненных задач.

В модели на основе результатов успех связан с измеримыми улучшениями надежности сервисов, операционной эффективности и бизнес-опыта. К соответствующим метрикам относятся:

MTTD и MTTR: Коррелированные аналитические данные на базе ИИ могут сократить ручную триажировку и ускорить обнаружение и устранение неполадок.
Снижение шума от алертов: Интеллектуальная корреляция событий может подавлять дублирующиеся и малоценные оповещения.
Самоисцеляющиеся инциденты: Агентный ИИ способен все эффективнее разрешать подходящие инциденты с помощью регулируемых регламентов (runbooks), уменьшая необходимость вмешательства человека.
Соблюдение SLO и выгорание бюджета ошибок: Надежность можно измерять на уровне бизнес-сервиса, а не по отдельным инструментам.
Эффективность инструментов и затрат: Консолидация телеметрии и наблюдаемости позволяет улучшить использование платформ и снизить затраты.
Метрики, ориентированные на бизнес: Успешность транзакций, цифровой опыт и предотвращенное время простоя, влияющее на выручку, связывают производительность ИТ с результатами бизнеса.

Мы можем выделить пять основных аспектов этого сдвига:

От ручной доставки к интеллектуальной автоматизации
От фрагментированных инструментов к единым платформам
От сервисных башен к интегрированным операциям
От соглашений об уровне услуг (SLA), основанных на активности, к ключевым показателям эффективности (KPI), основанным на ценности
От исполнения на основе усилий к оркестрации на основе результатов

Каковы ключевые принципы операций на основе результатов?

Операции на основе результатов строятся на таких важных принципах, как:

Доставка с упором на платформу: Единая платформа объединяет управление услугами, автоматизацию, наблюдаемость, оркестрацию и аналитику. Это снижает фрагментацию и создает надежный операционный фундамент.
Услуги на основе каталога: Каталог услуг упрощает потребление ИТ-услуг. Он обеспечивает стандартизированные, многократно используемые возможности самообслуживания, которые повышают скорость, прозрачность и уровень управления.
ModernOps на базе ИИ: ИИ, генеративный ИИ, агентный ИИ, AIOps и практики SRE помогают предприятиям перейти от реактивных операций к предиктивной и автономной доставке услуг.
Метрики, согласованные с бизнесом: Модель измеряет результаты, которые важны для предприятия, такие как снижение затрат, отказоустойчивость, клиентский опыт, соблюдение нормативных требований и скорость.
Непрерывная оптимизация: Операции на основе результатов — это не единовременная трансформация. Они постоянно совершенствуются за счет автоматизации, аналитики, управления и аналитических данных о производительности услуг.

Какую роль играют ИИ, автоматизация и аналитика?

ИИ, автоматизация и аналитика образуют интеллектуальный уровень операционной модели на основе результатов.

ИИ помогает обнаруживать закономерности, прогнозировать проблемы и рекомендовать действия. Автоматизация выполняет повторяющиеся задачи быстро и последовательно. Аналитика превращает операционные данные в полезную информацию для ИТ и бизнес-лидеров.

Вместе они образуют операционную модель с замкнутым контуром:

Обнаружение (Sense): Сбор сигналов в реальном времени от инфраструктуры, приложений, конечных точек и систем обслуживания.
Осмысление (Think): Использование ИИ и аналитики для выявления закономерностей, аномалий, рисков и возможностей для улучшений.
Действие (Act): Автоматизация исправления, подготовки ресурсов, мер по соблюдению требований и рабочих процессов обслуживания.
Взаимодействие (Engage): Предоставление информационных панелей, цифровых помощников, отчетов и возможностей самообслуживания пользователям и заинтересованным сторонам.

Это помогает ИТ перейти от реактивной обработки проблем к проактивным и автономным операциям. Сервисы HCLTech на базе платформ воплощают это в жизнь через решение HCLTech AI Force.ITOps, которое объединяет наблюдаемость, автоматизацию, оркестрацию и аналитику в гибридном облаке, цифровом рабочем пространстве, корпоративных сетях, кибербезопасности и едином управлении услугами.

Как работает управление в модели на основе результатов?

Управление в модели, ориентированной на результаты, обеспечивает структуру, необходимую для связи операционной производительности с приоритетами бизнеса. Оно создает четкую подотчетность, повышает прозрачность и помогает гарантировать, что услуги остаются согласованными с меняющимися потребностями бизнеса.

Эффективное управление поддерживает:

Четкую подотчетность: определяет ответственность за производительность сервисов и результаты.
Большую прозрачность: обеспечивает видимость производительности, рисков и областей для улучшения.
Непрерывное совершенствование: использует операционные данные для выявления и приоритезации возможностей оптимизации.
Усиленный контроль: помогает поддерживать последовательность, соответствие требованиям и качество обслуживания во всей операционной среде.

Каково будущее ИТ-операций на основе результатов?

Будущее ИТ-операций будет определяться платформами, поддерживаться ИИ и становиться все более автономным. По мере развития ИИ и агентного ИИ предприятия будут все больше ожидать от операций прогнозирования сбоев, запуска управляемого устранения неполадок, оптимизации распределения ресурсов и сокращения участия человека.

Главное отличие платформенных услуг HCLTech заключается в том, как эти возможности работают вместе: HCLTech AI Force. ITOps объединяет наблюдаемость, автоматизацию и аналитику на единой платформе; практики SRE связывают целевые показатели надежности с инженерной дисциплиной; а представления на основе ролей обеспечивают инженерным, операционным и бизнес-командам единое видение производительности сервисов. Подход, в котором на первом месте стоит автоматизация, также позволяет превратить повторяющиеся инциденты в кандидатов на устранение с помощью автономного Искусственного Интеллекта (Agentic AI), создавая путь к все более автономным операциям и NoOps.