Rychlým a špičkovým vývojem softwaru společně s AI ke zvýšení konkurenceschopnosti

Zdeněk Heller, architekt Stratox Cloud Native

Společnost Stratox se zabývá pomocí firmám s přechodem do cloudu, má know-how a vlastní platformu CodeNOW pro zákaznický vývoj softwaru podporující mikroservisní architekturu. Jak může zrychlení vývoje a nasazení softwarových komponent pomoci vyšší konkurenceschopnosti jsme se ptali Zdeňka Hellera, Architekta ve firmě Stratox Cloud Native.

Může špičkový vývoj aplikací zajistit firmám technologický náskok před konkurencí? Jaký dopad má rychlost a kvalita softwarových  dodávek na obchodní výkon?
V okamžiku, kdy IT oddělení není jen nákladovým střediskem, ale přináší do organizace očividnou hodnotu, tak rychlé inovace v softwaru jsou motorem technologického pokroku. Například když mám zasilatelskou firmu, pak rychlé zavedení požadavků jejich zákazníků a jejich nasazení v podobě softwarových změn ji udržuje konkurenceschopnou. Zejména, pokud má zákazníků spousty a díky těmto inovacím neodcházejí za konkurencí. Rychlé změny, inovace, jsou rozhodně pro takové firmy klíčovým technologickým nástrojem.

Proč je pro podniky klíčová efektivní online komunikace s klienty a jak jim to může pomoci růst?
Opět platí to samé, protože pokud jsem obchodní společnost, která má desetitisíce zákazníků, ať už jde o zasílatelskou firmu, nebo automobilku, tak si musím vést obchodní záznamy, jak komunikuji se zákazníkem. Na jednu stranu mě může až děsit, že toho o mě vědí tolik, na druhou stranu to ale prostě vědí a začali informace používat v komunikačním kanálu směrem ke mně.

Může rychlá reakce na změny ovlivnit úspěch firmy a jak v tom může pomoci DevOps pro vyšší flexibilitu v obchodě?
DevOps je sadou nástrojů řízených lidmi. Slouží ke zrychlení inovací obchodu řízeného zákaznicky implementovaným softwarem. Pokud mám velké množství zákazníků, mám zároveň obrovský datový provoz, a náročnost na systémovou dostupnost. Když nebude fungovat na Googlu vyhledávání, nikdo tam chodit nebude. Trochu to naráží na i na segmentaci nasazených prvků, jejich nezávislé škálování a izolace pádů. Když mi na Googlu chvilku nepoběží G-mail, ale dál poběží Google Docs, dá se to chvilku přežít, ale když spadne celý Google, je to prostě špatně.

Jak může automatizace zjednodušit práci a co to znamená pro efektivitu v každodenním podnikání?
Například když si úředník zjednodušuje práci v tabulkovém kalkulátoru pomocí maker. Může to ušetřit velké množství práce. Automatizace práce ve firmě zase znamená automatizovaný oběh dokumentů, na který je dobré mít dohledový systém typu spisové služby, který celý definovaný proces hlídá, posílá alerty, e-maily, Protože systém za mě rozhodl, co je správně a co je špatně, řeším jen chyby. Automatizace tak zredukovala objem mé práce.

Proč je důležitá dobrá spolupráce v týmu a jak může technologie usnadnit jeho práci?
Když si lidé nemusí sdělovat, jak a zda vše dobře funguje, pak se mohou bavit o tom, co je důležité. Komunikace se dá výrazně „zdrcnout“ na to, jak inovovat a ne se plácat po zádech, že vše běží dobře. To se pak dá shrnout na nějakém větším mítinku. Komunikace by měla probíhat ve stylu, jak tlačit věci dopředu, směrem k inovacím.

Jak mohou firmy inovovat bez nutnosti být technickými experty? Jak v takovém prostředí vystupuje Stratox?
Pokud jde o standardizovanou věc, ta se dá koupit od externího dodavatele, například webovou prezentaci. Na to nemusím mít vlastního návrháře webových stránek.
Platformou naší firmy Stratox je CodeNOW. Je postavený na technologiích open source, které splňují bezpečnostní standardy. Je složen z mnoha komponent a vytváří jednoduché, průhledné „lepidlo“ mezi složitou cloudovou technologií a jednoduchostí používání; řeší vrstvu DevOps, takže není třeba tolik lidí, kteří udržují IT systémy v běhu. CodeNOW díky tomu zjednodušuje a automatizuje DevOps. Dále umožňuje začlenit nasazené koupené softwarové komponenty a zajišťuje pro ně systémový prostor.

Jak umělá inteligence a cloudové služby mění způsob, jakým firmy pracují a jak se to projevuje na jejich výsledcích?
AI je pojem, který zahrnuje obrovské množství přístupů a technologií. Do AI patří například chatbot. Například s bankou si už mnohdy povídáme jen přes něj. Jelikož jde o autorizovaný kanál přes přihlášení do aplikace, jde přes něj i podepisování platební příkazů, dokumentů, nebo převody peněz. Může odkazovat na část aplikace, kterou by jinak bylo nutné složitě hledat. AI tedy může i mluvit, takže nemusím koukat do aplikace, ale telefonovat.
AI umí zpracovat obrovské množství dat. Posbíraná firemní data jsou oblastí matematické analýzy, která dokáže pomocí matematických nástrojů odhadnout budoucí vývoj na základě předchozích dat. Pro firmu je klíčové takový nástroj správně používat. Jde to sice dělat i v tabulkovém kalkulátoru pomocí regresní analýzy, ale když je dat opravdu hodně, můžu dnes využít mnohem sofistikovanější nástroje AI. Dále, když jsem zmiňoval, že bychom používali nějaké nástroje pro procházení určitým procesem, AI může tento proces analyzovat, sledovat mnoho průchodů, může hledat podobnosti s jinými firemními procesy, ukazovat jak jsou si podobné, a tím pomoci člověku složitý proces optimalizovat.
Mám-li ve firmě výrobní linku, spíše mnoho takových linek, k tomu dodavatele, odběratele, desítky úkonů, které musím na lince provádět, vše se mění podle požadavků zákazníků, mohu z dat, které ze systému padají, odhadovat za jak dlouho se mi který stroj opotřebuje, protože provedl tolik a tolik operací. V takovém případě jde o prediktivní servis, případně ještě v kombinaci s čidly IoT snímajících otřesy, vibrace, otáčky, nebo teplotu točivých strojů. Mohu v datech hledat odchylky, a na to je AI naprosto úžasná, může mezi deseti tisíci výrobků velice rychle vyhledat „outlayera“, tj. neodpovídající parametrům.
Když si zase budu sbírat v nějaké rozumné formě sbírat data o výkonnosti svých zaměstnanců, mohu zjistit, že se chová jinak než jak se chovával, nebo když v obchodním oddělení zadávají rozumná data, mohu je procházet. Z dřívější činnosti manažera, který mohl brát výkonnostní křivky pocitově, umí AI vyhodnotit výsledek z velkého množství už kategorizovaných vstupů tímto způsobem. AI by nám měla pomáhat nalézat cestu k efektivitě, automatizovat komunikaci se zákazníkem a šetřit lidské zdroje.

Exit mobile version