IT自动化：削减复杂性带来的成本（英）2025

核心观点与关键数据

• 智能自动化价值： 高度自动化组织将10%的营收增长、28%的IT成本降低、16%的新IT产品和服务上市时间缩短以及36%的运营成本降低归因于智能IT自动化。
• IT预算转变： 67%的企业IT预算用于改进或转型IT和业务，而非传统IT基础设施。
• 技术债务与云浪费： 75%的技术决策者预计到2026年技术债务将升至中高严重程度；云支出持续上升，云浪费问题凸显。
• 自动化与收益： 高度自动化组织IT支出占收入的6.8%，低于未自动化组织的8%；高度自动化组织将10%的营收增长归因于数字化转型。
• 混合云采用： 高度自动化组织更倾向于采用混合云，将其作为AIOps平台、智能IT自动化倡议和更广泛转型工作的基础。
• 业务价值： 智能IT自动化通过数据和应用现代化、混合多云管理、大型机现代化和流程自动化等驱动业务转型。

研究结论与路径

• IT复杂性： IT复杂性、不透明的流程、数据孤岛和过时的技术阻碍了企业从技术中获取更多价值。
• 端到端工作流： 智能自动化通过AI和机器学习实现无缝集成的工作流，但大多数组织仍处于从RPA到AI驱动工作流的演进过程中。
• 优化运营： 高度自动化组织通过AIOps平台标准化流程、消除冗余、优化数据流，并将自动化交易流程提高了26%。
• 数据挑战： 数据准确性和偏差是采用自主AI的主要障碍，需要现代化数据基础设施。
• 成功要素： 成熟的技术能力、端到端工作流、运营工具（如FinOps）、合作伙伴关系和战略扩展是关键。

行动指南

• 现代化遗留应用和数据： 对齐现代化目标、使用DevSecOps和敏捷框架、持续改进数据质量、整合IT工作流。
• 系统化连接基础设施： 自动化基础设施管理任务、实现跨混合环境的统一治理、嵌入安全自动化、监控基础设施健康。
• 整合数据和中件： 标准化关键流程、优化数据流、实现跨团队的安全数据访问、使用FinOps工具跟踪IT支出、利用集成平台。
• 将智能融入每个技术生命周期： 部署预训练的生成式AI模型、重新技能IT团队、与领导者合作战略扩展AI、优化成本并重新投资于AI驱动的转型。