ポイント: セルフドライビングネットワークは、AIと自動化を活用して、自動管理および最適化を行う自律システムを作成し、さまざまな分野で運用効率を高めます。この技術は人間の介入を減らし、ITチームが戦略的な取り組みに集中できるようにします。
- セルフドライビングネットワークは、ITの自動化と意思決定を強化します。
- 製造業や公共事業などの業界は、これらの進展から大きな恩恵を受けています。
クラウドが何であるかを説明しなければならなかった頃を覚えていますか？この小さな無邪気な言葉は、最初に使われ始めたとき、ビジネスや個人にとって多くの混乱を引き起こしました。それが何であり、なぜ重要であるのかを尋ねられたとき、多くの場合、それは世界中に広がるハミング音を立てるサーバーの倉庫に例えられました。最終的に、賢い人が言いました。「クラウドは、あなたの情報を保存できる他の誰かのコンピュータです」- これにより、その価値が明確になり、企業がデジタルトランスフォーメーションの旅に向かう手助けとなりました。クラウドはデータモビリティをもたらし、企業がワークフローを自動化する方法を大幅に進化させ、機械学習や人工知能といった重要な技術の開発を可能にしました。今、これらの技術と進展はどこにでも存在し、短期間で世界を本当に変えました。しかし、すべての手動プロセスが最終的に自動化され、機械が私たちの日常のタスクを処理するために必要なすべてを学び、AIが私たちが必要とする前にそれを知ると、何が起こるのでしょうか？
自動化が自律性をもたらす
人工知能、機械学習、意図ベースのネットワーキングの進歩により、これらの技術が自動化と組み合わさる閾値に達しました。この閾値は、ITチームがタスクの自動化を超えて、企業を完全に自動運転で自律的なネットワークに導くことができる場所です。自動運転や自律という言葉は、クラウドよりもステークホルダーに説明するのがはるかに厄介に聞こえます。ITチームは、時間とコストを節約するために、技術を使用して、正確かつ効率的に人間の介入なしに任意のプロセスや機能を監視、制御、または操作することに焦点を当てています。ネットワーキングの次の進化的ステップは、自ら構成し、監視し、自己維持できるネットワークを作成することです。これらの自律システムは、収集したデータに基づいて独自の決定を下すことができるように、センサー、人工知能、および分析機能を用いて自動化されたシステムを豊かにする技術を使用しています。
自動車産業からの手がかり
自動運転と自律は、イーロン・マスクが彼の無人運転ロボタクシーや長距離貨物トラックを作り出す野望を語る際によく聞かれる言葉です。マスクは、無人運転の車や輸送トラックが、簡単なコマンドで人々や物品を所定の場所に運ぶ未来を遠くない将来に見ています。自動車産業は、自律技術の最大の恩恵を受ける産業の一つと期待されており、自律と自動化のネットワークの違いを最もよく表す比喩が見つかります。
駐車の類似点
自動車メーカーは、現代のドライバーにとって基本的なタスクの手間を軽減する新機能を作成し、導入するために常に競争しています。例えば、パラレル駐車に不安を感じる人々がいます。少なくとも、十分な数の人々がそれに不安を抱いているため、エンジニアはそれを簡単にする方法の開発に多くの時間を費やしました。パラレル駐車支援システムを使用することで、希望するスペースにバックする前に車両を適切に配置するためのプロセスが簡単になります。これらの繰り返しの行動は、すべてのパラレル駐車の事例で発生しますが、もはやドライバーの責任ではなくなり、ドライバーは駐車スペースを見つけ、車がコマンドを実行するタイミングを決定する必要があります。この例のイーロン・マスク版では、車両が完全に自律的になると、ドライバーは車に行きたい場所を伝え、センサーとカメラを介して自動化されたルールセットを利用します。車は、エンジンが始動してから駐車スペースを見つけるまでのすべてを処理し、あなたのお気に入りのレストランの前でパラレル駐車します。自動運転車はすべてのルール、速度制限、混雑ポイントを理解し、それに基づいてタスクを完了します。同様に、自律ネットワークは、ITスタッフの手から重い作業を取り除く自動運転ネットワークとして考えられます。それは自己構成し、監視し、管理し、修正し、防御し、分析します。ほとんど人間の介入なしで行われます。それは予測的で適応的であり、エンドユーザーと状況に応じて体験を最適化し、パーソナライズします。自律ネットワークは、ビジネスの目標と一致するネットワークの運用を確保する強力で変革的なパラダイムです。これにより、ネットワークの役割は、しばしば邪魔になる戦術的リソースから、イノベーションを推進する戦略的リソースに変わります。
人々はまだ必要
ITチームは、自分たちが不要になることを心配する必要はありません。自動運転ネットワークは、これらのチームを反復的な作業から解放するだけです。ネットワークが通常の予測可能な活動をフィルタリングする間、ITはパフォーマンスの問題をトラブルシューティングするのにかかる時間を短縮し、戦略的な作業やイノベーションにもっと集中できるようになります。これは企業にとって良いニュースです。なぜなら、これらのエンジニアは、常に流入するデータの洪水を分析し、解釈するために高い需要があるからです。いくつかの単調な作業が不可避的に引き渡されるとしても、技術は通常、創出する仕事の方が多いです。ビジネス界は常にネットワークを監視し、新しい世代のシステムやツールを設計、監視する人々を必要とします。私たちは、ネットワークがどのように機能するかを理解し、人工知能自体を教えるために人々が必要です。監視とアルゴリズムの微調整をしながら。
誰がそれを必要とするのか？
自動車メーカーだけが現在自動運転ネットワークを利用している業界ではありませんが、彼らが最も利益を得ることができるようです。現在、製造、鉱業、公共事業などの分野で、企業は特に自律技術を使用して効率、安全性、持続可能性を向上させることに成功しています。自律技術の実装に急いで飛び込む前に、組織はまず既存のネットワーク内でどのように実装できるか、そしてそれがビジネスの将来にどのように役立つかを理解するために利用可能なソリューションを評価することが重要です。技術の津波は、仕事と生活のあらゆる側面を引き続き変革し続けます。人々、技術、データ、デバイス、およびますます拡大するネットワークの融合は、機敏で顧客中心の組織にとって巨大な機会を創出します。次の5〜10年間で成功し、勝利を収める企業は、すでに自動運転ネットワークと自律技術を実装する道を歩んでおり、技術専門家からのイノベーションのための時間をもっと確保しながら、運用コストを節約しています。
これらの投稿は私自身の意見であり、BMCの立場、戦略、または意見を必ずしも表しているわけではありません。