Oggi i leader IT devono far fronte a una crescente domanda da parte dei partner aziendali, a tempi di consegna più brevi e a una forza lavoro volatile. Una delle sfide più significative per tenere il passo con il backlog è la rapida crescita di dati, applicazioni e API, che rende la sfida dell'integrazione ancora più ardua. Per superare questa sfida, le aziende si sono sempre più rivolte allo sviluppo cittadino su piattaforme di integrazione e automazione facili da usare. Tuttavia, questo approccio può portare alla proliferazione delle pipeline di dati, creando un nuovo grattacapo per l'IT. In questo blog analizzeremo come l'intelligenza artificiale generativa possa fornire una governance sul self-service senza gravare sui dipendenti.
Il mese scorso abbiamo annunciato SnapGPT, la prima soluzione di intelligenza artificiale generativa del settore progettata per creare pipeline di dati completamente funzionali, semplificare la generazione di query SQL, semplificare la trasformazione dei dati e generare dati sintetici per testare nuove pipeline, il tutto utilizzando semplici istruzioni in linguaggio naturale. Parallelamente, il nostro team di ricerca ha esplorato altre aree in cui i Large Language Models (LLM) come ChatGPT possono aiutare i nostri clienti. Abbiamo condiviso i nostri progressi nel primo webinar SnapLabs Corner.
La nostra piattaforma è incredibilmente facile da usare e offre un rapido time to value, il che ha portato molti dei nostri clienti ad aprirla ai citizen developer. Sfortunatamente, questo ha talvolta portato a una dispersione delle pipeline, con alcuni clienti che hanno bisogno di aiuto per gestire migliaia di pipeline scarsamente documentate e prive di nomi facili da usare. Riteniamo che in futuro gli LLM saranno in grado di fornire una governance attorno al self-service per domare la proliferazione.
I LLM sembrano promettenti per governare lo sviluppo dei cittadini senza gravare sugli utenti self-service. Riteniamo che in futuro i LLM saranno in grado di fornire assistenza nelle seguenti aree:
- Generazione di nomi e descrizioni amichevoli e coerenti delle pipeline
- Identificazione di pipeline duplicate
- Fornire migliori analisi sull'utilizzo da parte di reparti, applicazioni e casi d'uso.
- Riconoscere le espressioni di uso comune
- Raggruppamento di pipeline simili e suggerimento di opportunità di razionalizzazione
- Identificare le condotte di scarsa qualità
In conclusione, l'IA generativa è una tecnologia potente che potrebbe aiutare le organizzazioni a garantire la governance dell'integrazione dei cittadini e a domare la proliferazione delle pipeline di dati. A nostro avviso, l'intelligenza artificiale generativa aiuta le organizzazioni a ottenere integrazioni più efficienti e convenienti eliminando pipeline duplicate, identificando pipeline di scarsa qualità e fornendo visibilità sull'utilizzo delle pipeline tra applicazioni, reparti e casi d'uso. La capacità di integrare, automatizzare e orchestrare il flusso di dati in modo più rapido e su scala, utilizzando tecnologie come l'intelligenza artificiale generativa, è la chiave della futura competitività aziendale.
