Digitale Transformation: Aktualisierte Technologieprognosen nach 2020

Die 2020 gelernten Lektionen sind kritische Komponenten für diesjährige und zukünftige Digitalisierungsstrategien und -investitionen.

Rückblick und Ausblick

Im Januar 2020 diskutierte ich Prognosen für das Jahr über verschiedene Komponenten der Enterprise-Digitaltransformation. Seitdem hat die Welt eine Pandemie erlebt, die Leben und Geschäftsbetrieb drastisch veränderte. Die Notwendigkeit, Digitalisierungspläne zu beschleunigen, wurde dringend und imperativ – vieles, was wir für morgen dachten, passiert jetzt. Laut 2020er Forschung haben 63 % der IT-Führungskräfte Digitalisierungsinitiativen während COVID-19 beschleunigt oder beibehalten, während 37 % digitale Ausgaben verlangsamten. 2020 war eine Zeit anhaltender Disruption, die schnelle Anpassung erforderte. Schauen wir zurück, was ich erwartete und wie das Jahr den Kurs für 2021 diktierte.

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Autonomes digitales Unternehmen

Ich sagte voraus, dass Unternehmen auf dem Weg zum autonomen digitalen Unternehmen durch Tech-Innovationen wie AIOps und Edge Computing den Fokus von Monitoring/Observability auf Actionability verlagern müssen. Ich dachte, dieser Prioritätenwechsel wäre graduell – die sich rasant wandelnde globale Lage durch die Pandemie machte actionable Insights durch automatisierte Tools und Prozesse sofort zur Notwendigkeit. Unternehmen, die weiter in automatisierten Tech-Implementierungen waren, konnten Ziele, Strategien, Investitionen in Echtzeit anpassen. Wer in Eile implementieren musste, fiel hinter Wettbewerber zurück und konnte unvorhersehbare Pandemieauswirkungen nicht effektiv adressieren.

Für 2021 sage ich einen Rebound für Unternehmen voraus, da viele den Wert von Automatisierung für actionable Insights zur Steuerung von Echtzeit- und Langzeitstrategien erkennen und nutzen. Diese Technologien waren immer für langfristige Auswirkungen bestimmt – ihre Effekte werden nun schneller und globaler spürbar, da Fähigkeiten zunehmen, signifikanter und messbarer werden, da sie z. B. Predictive Analytics für bessere Outcomes unterstützen. Die Pandemie bleibt unvorhersehbar, Unternehmen weltweit werden weiter Adversität begegnen. Doch 2020 gelernte Lektionen schärften den Fokus auf automatisierte, actionable Insights, um Strategien effizient und effektiv auszuführen – egal die Umstände.

Der Pfad zum autonomen digitalen Unternehmen bedeutet nicht, dass Menschen weniger kritisch werden. Stattdessen minimiert vermehrter KI/ML/Automation-Einsatz manuellen Aufwand in Operations. Es geht um mehr als zusätzliche Insights aus Datenanalyse – zunehmend um Actionability und automatisierte Aktionen wo möglich.

Edge Computing und IoT-Lösungen

Zuvor sagte ich voraus, Partnerschaften wären der Weg, Wert aus Edge Computing und IoT zu realisieren. Ich dachte, durch nahtlos integrierte, Multi-Vendor, Commercial-off-the-shelf-Lösungen würden Unternehmen mehr Erfolg haben als mit Single-Vendor-Nischenprodukten. Da die meisten Unternehmen 2020 auf Remote-Belegschaften umschalteten und internationale Kollaboration kritisch für den neuen Normal wurde, hält diese Prognose und wird 2021 im Zentrum von Transformationen stehen.

Die Flut an Edge-Computing- und IoT-Lösungen 2020 mag für unvorbereitete Unternehmen überwältigend gewesen sein. Doch Partnerschaften im Netzwerk- und Datenmanagement-Ökosystem produzierten Services wie Data-Center-Aggregatoren, die regionale Execution gegen globale Strategien ermöglichen. Nächstes Jahr werden Use Cases für Edge Computing und integrierte IoT-Lösungen dramatisch steigen und den Weg für expansivere Adoption über globale Unternehmen ebnen.

ITSM und AIOps: Digitalen Wandel ermöglichen

Anfang 2020 sagte ich voraus, CIOs würden auf KI setzen, um einen umfassenden Blick auf die IT-Landschaft zu erhalten und Silos abzubauen. Jetzt nutzen Operations-Teams im Durchschnitt 11 verschiedene Monitoring-Tools – was Überlappungen, Überausgaben, höhere Wartungskosten verursacht. Ich sagte auch voraus, dass Expansion von On-Premises- und Public-Cloud-Workloads sowie gestiegene Applikationskomplexität erhöhte AIOps-Investitionen treiben würden, die letztlich zu besseren Geschäftsergebnissen führen. 2020 beschleunigte eine unvermeidliche Evolution, die IT – und kritische Process-Enabler wie ITSM und ITOM – ins Zentrum von Business-Innovation und -Erfolg rückt. Da IT-Umgebungen menschliche Skalierung überschritten und Transformation siloierter Daten in actionable Insights für schnellere Entscheidungen Top-Priorität wurde, versuchten CIOs und Unternehmen, AIOps intelligent und automatisiert einzusetzen.

In kommenden Monaten/Jahren wird Nachfrage nach AIOps weiter wachsen, da es unerwartete Szenarien mit KI, ML, Predictive Analytics adressieren und antizipieren kann. Die steigende Komplexität digitaler Enterprise-Applikationen über hybride On-Premise/Cloud-Infrastrukturen sowie moderne Architekturen wie Containerisierung führen zu beispiellosem Anstieg von Datenvolumen und -komplexität. Während Data Overload aus modernen digitalen Umgebungen Reparatur verzögert und IT-Ops-Teams überfordert, werden noisy Datasets der Vergangenheit angehören – smartere Strategien und zentralisierte AIOps-Systeme helfen Organisationen, Customer Experience zu verbessern, Modern Application Assurance und Optimization zu liefern und an intelligente Automatisierung zu koppeln. Konventionelle IT-Operations-Ansätze werden nicht mehr tragfähig sein – AIOps-Adoption wird unvermeidlich, um Ressourcen zu skalieren und moderne Umgebungen effektiv zu managen.

Wie erwähnt, war nicht jedes Unternehmen auf massenhafte KI/ML-Adoption vorbereitet. Tech-Evolution in den 2020ern wird einen Rebound für viele ermöglichen. Die Pandemie verursachte eine Explosion KI-gestützter – und KI-/IoT-getriebener – smarter Devices. Die Zeiten, in denen IT-Einfluss auf interne Servicefunktionen beschränkt war, sind vorbei – 2021 werden Innovationen in Tools wie AutoML Unternehmen erlauben, nicht nur aufzuholen, sondern Wettbewerber durch exponentiellen Anstieg von KI/ML-Use-Cases zu überholen. Die Einfachheit der Implementierung und Nutzung wird Workforces schnelles Upskilling ermöglichen, um Innovation anzustoßen und bedeutende Geschäftsergebnisse zu treiben.

Die 2020 gelernten Lektionen werden als kritische Komponenten für dieses und zukünftige Jahre Strategien und Investitionen dienen – mit automatisierten Technologien und Operations im Fokus für Unternehmen, die Rebound und anhaltende Innovation in Bottom Lines suchen.