Umělá inteligence (AI) dokáže zpracovávat obrovské objemy dat o aktivech rychleji a přesněji než lidé, odhalovat vzorce, předvídat rizika a optimalizovat náklady. Proč tedy stále více organizací plně nevyužívá AI pro správu softwarových aktiv (SAM) a správu IT aktiv (ITAM)?
Moderní IT komplexy jsou rozlehlé, hybridní a neustále se měnící. Sledování všech detailů licencí, instancí a smluv je stále více nad lidské síly. Umělá inteligence tuto mezeru překlenuje:
- Průběžná analýza dat o využití aktiv za účelem předpovídání omezení nebo selhání.
- Automatizace úloh škálování, zřizování a údržby.
- Identifikace nedostatečně využívaného softwaru a hardwaru pro snížení plýtvání.
Přesto mnoho organizací stále nedostatečně využívá umělou inteligenci v ITAM/SAM. Proč? Vedoucí pracovníci se často potýkají s definováním oblastí, kde může umělá inteligence přinést přidanou hodnotu, a týmům chybí odborné znalosti s výběrem a trénováním správných modelů strojového učení (ML).
Klíčové výzvy v ITAM/SAM
Navzdory svým jasným výhodám čelí SAM stále těmto trvalým výzvám:
- Neúplný přehled o aktivech – Stínové IT a fragmentované pozice skrývají kritická data.
- Izolovaná data – Integrace dat o aktivech napříč cloudovými, lokálními a distribuovanými týmy je složitá.
- Manuální procesy – Opakující se úkoly zabírají čas a zvyšují lidskou chybovost.
- Bezpečnostní rizika – Zastaralý nebo neopravený software odhaluje zranitelnosti.
- Dodržování licenčních předpisů – Špatně spravované licence mohou vést k nákladným auditům a sankcím.
- Nespolehlivé sledování využití – Nepřesná data ohrožují plánování a reporting.
Index správy SaaS společnosti Zylo z roku 2024 zjistil, že firmy ročně utratí v průměru 18 milionů dolarů za nepoužívaný software – tato částka neustále roste.
Jak umělá inteligence řeší tyto výzvy
Při správném nasazení dokáže umělá inteligence řešit všech šest problematických bodů:
| Zjistěte více | Řešení s umělou inteligencí |
|---|---|
| Neúplná viditelnost | Autonomní skenování sítě detekuje přehlížená zařízení a software a vytváří kompletní mapu aktiv v reálném čase. |
| Izolovaná data | Umělá inteligence integruje a normalizuje různorodé datové toky a poskytuje jednotný pohled na aktiva napříč prostředími. |
| Manuální procesy | Inteligentní automatizace zajišťuje vyhledávání, sledování, reportování a detekci anomálií – což týmům umožňuje věnovat se strategickým úkolům. |
| Bezpečnostní rizika | Umělá inteligence neustále monitoruje zastaralý software a neopravené zranitelnosti a upřednostňuje jejich nápravu. |
| Dodržování licencí | Prediktivní modely signalizují potenciální nadměrné nebo nedostatečné využívání a zajišťují, aby organizace dodržovaly dynamické licenční podmínky. |
| Nespolehlivé sledování používání | Strojové učení identifikuje anomálie ve stínových IT a jejich využití, čímž zlepšuje přesnost auditů a prognóz |
Příklady: AI ve předních ITAM nástrojích
Mnoho platforem ITAM/SAM již integruje umělou inteligenci a strojové učení:
- ServiceNow ITAM/SAM – Používá strojové učení pro sledování trendů v oblasti dodržování licenčních předpisů a virtuální agenty pro automatizaci pracovních postupů.
- Flexera One – Umělá inteligence poskytuje poznatky o optimalizaci softwaru a možnostech úspory nákladů.
- Snow Software — ML identifikuje stínové IT a automatizuje detekci anomálií.
- Ivanti Neurons pro ITAM — AI boti poskytují vyhledávání aktiv a hodnocení jejich stavu v reálném čase.
- Správa softwarových aktiv USU – Prediktivní optimalizace licencí a řídicí panely s využitím umělé inteligence zmírňují rizika.
- BMC Helix Discovery — ML podporuje mapování závislostí, detekci anomálií a automatizovanou analýzu dopadu změn.
Pochopení modelů učení umělé inteligence v ITAM/SAM
Různé modely učení umělé inteligence přinášejí různé silné stránky:
- Kontrolované učení: Modely se učí z označených historických dat o aktivech, aby předpovídaly budoucí trendy (např. vzorce obnovování licencí).
- Neupravené učení: Objevuje skryté vzorce v neoznačených datech, jako jsou neočekávané nárůsty využití nebo stínové IT.
- Učení s posilováním: Agenti umělé inteligence se autonomně učí optimální akce metodou pokusů a omylů – například dynamicky přerozdělují licence na základě změn v používání.
- Úzká umělá inteligence vs. obecná umělá inteligence: Dnešní řešení ITAM/SAM používají úzkou umělou inteligenci – vysoce specializované, na úkoly zaměřené modely určené k automatizaci specifických pracovních postupů a rozhodovacích bodů.
Kvalita výsledků závisí na kvalitních trénovacích datech – bez nich ani ten nejlepší model nemůže poskytnout přesná doporučení.
Příklad: JVM Inventory jako vysoce hodnotná trénovací data
Inventory JVM od Azulu v Azul Intelligence Cloud to dokonale ilustruje:
- Shromažďuje data v reálném čase o všech používaných virtuálních strojích Java (JVM) v celém organizačním prostředí – včetně Oracle Java.
- Umožňuje organizacím porozumět skutečným vzorcům používání, plánovat migrace z Oracle Java a udržovat soulad s předpisy.
- Tato běhová data dodávají modelům AI/ML informace a zlepšují prediktivní poznatky o používání Javy, bezpečnostních rizicích a nákladech na licencování.
To umožňuje týmům ITAM a SAM efektivněji vyjednávat s dodavateli a činit rychlejší licenční rozhodnutí založená na datech.
Zjistěte více v živém webináři
Umělá inteligence transformuje správu IT aktiv (ITAM), ale jaká je skutečná hodnota, která se za tímto humbukem skrývá – zejména pro organizace spravující komplexní prostředí s velkým využitím Javy? Tato prezentace se zabývá tím, jak umělá inteligence pomáhá týmům ITAM automatizovat vyhledávání, zlepšovat dodržování předpisů a optimalizovat náklady, se zvláštním zaměřením na Javu. Od identifikace stínových IT a správy open-source komponent Java až po prognózování licenčních rizik a nákladů na podporu, umělá inteligence přináší přehlednost a efektivitu do jedné z nejnáročnějších oblastí IT. Registrace
Závěrem
Umělá inteligence již transformuje SAM a ITAM z manuálních, k chybám náchylných procesů na proaktivní, inteligentní operace. Pochopením správných typů modelů umělé inteligence a poskytnutím vysoce kvalitních dat z reálného světa, jako je JVM Inventory, mohou organizace:
- Snižte náklady
- Minimalizujte riziko
- Optimalizace využití licencí
- Uvolněte týmy, aby se mohly soustředit na strategický růst
Prozkoumejte Azul Intelligence Cloud a zjistěte, jak může váš tým plně využít umělou inteligenci a strojové učení pro SAM.
Pro více informací nás neváhejte kontaktovat.
Zdroj: Azul
