ИИ уже здесь — и это ваш лучший союзник в ITAM, а не замена

За последние пару лет меня несколько раз спрашивали, как искусственный интеллект повлияет на управление IT-активами (ITAM) и рабочие места в этой сфере. Честно говоря, никто не знает, что произойдет в будущем, но, по моим оценкам, если вы не занимаетесь исключительно рутинной и низкоквалифицированной работой в ITAM, ИИ принесет новую волну технологий, которые усилят ваши профессиональные возможности, а не станут угрозой вашей роли. Как и всегда, профессии придется эволюционировать.

В этой статье я объясню, почему я оптимистично смотрю на ИИ, используя в качестве примера недавнее описание вакансии и практическую структуру лучших практик ITAM. В конце расскажу, на какие навыки стоит обратить внимание в ближайшие 5–10 лет[1]

 

Пример вакансии: IT Asset Management-Vice President

Недавно я увидел описание вакансии на позицию вице-президента по ITAM в США с зарплатой от $153 000 до $196 000. Вот каковы основные задачи этой роли:

«В ваши обязанности будет входить работа с компаниями и подразделениями (группы) для поддержки и развития программы ITAM, обеспечение наличия политики, контроля, стандартов и процедур, необходимых для соблюдения нормативных, операционных, аудиторских и отчетных требований в отношении управления аппаратными и программными активами. Вы будете помогать команде поддерживать точный учет всех аппаратных и программных активов — как физических, так и виртуальных, а также обеспечивать соответствие стандартам для пользовательских и дата-центровых продуктов, внутренней политике, контролям и сторонним контрактам. Это включает полный жизненный цикл актива: от планирования, закупки, внедрения, управления до вывода из эксплуатации и утилизации. Руководитель процесса ITAM также отвечает за поддержку при проведении регуляторных, внутренних и внешних аудитов. Роль подчиняется руководителю по управлению ITAM и отвечает за развитие и операционную деятельность практики ITAM»[1].

Ролевые задачи:

• Проводить семинары по бизнес-процессам с различными внутренними технологическими командами для выявления рисков и разработки будущих улучшений состояния с целью повышения качества данных и стандартизации процессов во всем мире.
• Поддержка задач, проектов, мероприятий и обязательств по управлению активами на протяжении всего жизненного цикла в рамках программы ITAM.
• Обширный опыт управления процессами и восстановления качества данных
• Сотрудничать с руководством ITAM с целью разработки и совершенствования стратегии управления активами на протяжении всего жизненного цикла, политик и процессов компании, которые соответствуют программам и бизнес-целям заказчика.
• Анализировать новые и сложные проблемы, связанные с управлением активами на протяжении всего жизненного цикла, и создавать инновационные решения, охватывающие вопросы графика, технологий, методологии, инструментов, компонентов решений и финансового управления.
• Управлять ежедневным отслеживанием внутренних панелей мониторинга качества данных, контролируя приобретения, развертывания, использование активов и утилизацию ИТ-активов.
• Способствовать повышению зрелости процессов и процедур, улучшая качество данных ИТ-активов и соответствие процессам.
• Управлять внутренними панелями управления ИТ-активами, показателями, визуализациями и отчетами, а также сообщайте об обновлениях высшему руководству.
• Помощь в создании отчетов о соответствии и анализе для обзора с владельцами активов и бизнес-приложений для продления поддержки, аудита или специальных требований на регулярной основе. Мониторинг соответствия и использования оборудования для выявления, перераспределения и удаления неиспользуемых ИТ-активов. Поддержание текущих знаний о соответствующих технологиях по назначению.
• Координация действий с членами команды по ежедневному администрированию всех мероприятий, связанных с управлением ИТ-активами.
• Оказывать помощь в координации требований к проверке активов, сверке и исправлению в поддержку продления контрактов, предоставляя им обзор того, что у них есть в настоящее время, что они используют и что им следует настроить или обновить.
• При необходимости участвует в специальных проектах.

 

Необходимая структура для контроля затрат SaaS

Управление SaaS (программным обеспечением как услугой) — сложная задача, что привело к быстрому росту специализированных платформ управления SaaS (SMP), таких как Zylo и Torii. Традиционные инструменты ITAM, например, Flexera One и USU Software Management, также добавили функции управления SaaS в свои продукты.

В отличие от инфраструктуры как услуги (IaaS), где расходы строго контролируются и оптимизируются, закупки SaaS часто децентрализованы. Это приводит к дублированию лицензий, неиспользуемым подпискам и отсутствию прозрачности в расходах. Появление стандартов, таких как FOCUS™ (FinOps Open Cost and Usage Specification) от FinOps Foundation, может принести столь необходимую ясность в этот запутанный ландшафт.

Если все сделать правильно, это позволит организациям:

• более эффективно отслеживать расходы SaaS.
• сравнивать затраты разных поставщиков
• интегрировать финансовое управление SaaS в свои более широкие облачные стратегии.

Создание общего языка для финансовых операций SaaS может дать возможность финансовым, ИТ-отделам и отделам закупок лучше сотрудничать в целях оптимизации затрат.

 

Элементы этой роли, скорее всего, все еще будут требовать человеческого участия в течение 5–10 лет.

Даже когда инструменты на основе ИИ оптимизируют анализ данных и автоматизируют рутинные задачи, есть ключевые аспекты роли ITAM уровня вице-президента, которые по-прежнему требуют человеческого прикосновения. Стратегический надзор и управление зависят от интерпретации широких бизнес-целей и сложных правил, в то время как лидерство и управление заинтересованными сторонами требуют эмпатии, разрешения конфликтов и способности объединять различные команды. Завоевание сердец и разума. Переговоры по контрактам с высокими ставками с поставщиками требуют эмоционального интеллекта и адаптивности в реальном времени, которые ИИ не освоил, а принятие решений о соблюдении нормативных требований — особенно в рамках таких структур, как NIST — требует тонкого, контекстно-обогащенного подхода, который чистые алгоритмы не могут воспроизвести.

Именно здесь преуспеют дальновидные лидеры: они будут использовать скорость и точность ИИ, оставаясь при этом в курсе всех тонкостей человеческого фактора в своей организации.

Несмотря на обещания, реальность управления расходами на SaaS сопряжена с уникальными трудностями, которые могут подорвать успех FinOps в этой сфере.

 

Элементы этой роли, вероятно, будут существенно расширены за счет ИИ в течение следующих пяти-десяти лет.

Регулярные данные и сверка — ИИ автоматизирует ежедневное отслеживание активов, обнаружение аномалий и оповещения об использовании в режиме реального времени, сокращая объем ручной работы по «выверке».

Соблюдение требований и отчетность — автоматизированное сканирование выявляет несоблюдение требований, собирает артефакты аудита и отправляет запросы на продление, оптимизируя нормативный надзор.

Лицензии и контракты — Обработка естественного языка отмечает ключевые условия контракта, даты продления и аномалии использования, выявляя возможности для пересмотра условий.

Панели мониторинга и поддержка принятия решений — ИИ извлекает данные для панелей мониторинга по запросу и прогнозирует потребности в оборудовании и программном обеспечении, предоставляя полезную информацию без ручного труда.

Административные рабочие процессы — Автоматизированная маршрутизация обрабатывает общие утверждения и уведомления, передавая на более высокий уровень только исключения, чтобы команды ITAM могли сосредоточиться на стратегических задачах.

 

С точки зрения передовой практики

Мы также можем взглянуть на это с точки зрения фреймворка передовой практики. Практическая ITAM Forum’s Practical ITAM включает двенадцать ключевых компетенций для наилучшей практики ITAM.

 

В ближайшие 5-10 лет области с высокой зависимостью от вмешательства человека, вероятно, будут:

 

Авторитет, команда, заинтересованные стороны и коммуникация

– Несмотря на растущие возможности ИИ, авторитет, динамика команды, взаимодействие с заинтересованными сторонами и коммуникация по-прежнему зависят от отчетливо человеческих качеств. Осуществление авторитета требует суждения, которое уравновешивает организационные цели с этикой и культурой, чего ИИ сам по себе обеспечить не может. Руководство командой требует эмпатии, мотивации и построения доверия, атрибутов, которые в значительной степени зависят от межличностных связей.

Взаимодействие с заинтересованными сторонами и коммуникация также требуют сильного эмоционального интеллекта, адаптивности и понимания нюансов проблем. Переговоры, разрешение конфликтов и стратегическое согласование с различными группами выходят за рамки того, что алгоритмы могут интерпретировать исключительно на основе данных. В результате несмотря на то, что ИИ будет продолжать решать все более широкий круг задач, в ближайшие пять-десять лет важнейшими элементами успешного руководства останутся человеческий авторитет, сотрудничество и тонкая коммуникация.

Средняя зависимость

 

Планирование, улучшение, ввод, эксплуатация, вывод и инструменты

— все это включает в себя сочетание структурированных процессов и суждений, основанных на человеке. ИИ может оптимизировать сбор данных, предоставлять прогнозные идеи и автоматизировать определенные повторяющиеся задачи в рамках каждой фазы. Однако такие виды деятельности, как постановка целей (Планирование), постоянное совершенствование (Улучшение), интерпретация данных с учетом контекста (Ввод), оркестровка сложных систем (Эксплуатация) и адаптация результатов (Выводы), по-прежнему зависят от человеческого контроля, творческого подхода и адаптивности Даже при анализе и автоматизации, основанных на ИИ, эти этапы выигрывают от людей, которые могут оценивать изменяющиеся условия, интерпретировать нюансную обратную связь и принимать стратегические решения, которые алгоритмы сами по себе не могут полностью решить. В результате они видят умеренное влияние — усиленное ИИ, но остающееся зависимым от вмешательства человека для критического мышления и контекстного понимания.

 

Низкая зависимость – вероятнее всего, будет доминировать ИИ

Задачи, ориентированные на точность и оптимизацию, требуют большого количества данных и алгоритмов, что делает их главными кандидатами для решений, основанных на искусственном интеллекте. Машинное обучение и расширенная аналитика могут обрабатывать огромные объемы информации быстрее и надежнее, чем люди, постоянно улучшая производительность за счет итеративных улучшений. Поскольку эти функции зависят от распознавания образов, математической точности и адаптивного моделирования — областей, где ИИ преуспевает, — можно ожидать, что автоматизация все больше будет опережать человеческие возможности в течение следующих пяти-десяти лет.

 

 

Как существующие специалисты ITAM могут подготовиться к этим переходам?

1. Гибкие навыки (soft skills)

• Стратегические, консультативные и влияющие навыки: развивайте компетентность в управлении заинтересованными сторонами, переговорах и коммуникации на высшем уровне. ИИ может обрабатывать цифры, но вы должны убедить лиц, принимающих решения, в следующих шагах.
• Лидерство в области изменений: научитесь руководить процессом усовершенствования, преодолевая организационные границы, включая разрешение конфликтов и управление межведомственными проектами.

2. Расширение данных и технических знаний

• Знакомство с искусственным интеллектом и аналитикой: Вам не обязательно становиться специалистом по анализу данных, но понимание основ машинного обучения, моделирования данных и базовых инструментов аналитики (например, Python, Power BI) поможет вам эффективно сотрудничать с командами, работающими с данными.
• Управление активами облачных вычислений и SaaS: поскольку модели использования быстро смещаются в сторону облачных вычислений, создание лучших практик для динамичных/эластичных активов становится жизненно важным.

3. Освойте ландшафт инструментов ITAM

• Во многих фирмах они станут основным «двигателем» автоматизации и ИИ. Глубокие функциональные знания ключевых платформ ITAM остаются отличительным признаком карьеры. Это также будет развиваться вместе с ИИ — например, будущей ролью будет оркестратор агентов ИИ ITAM.
• Интеграция и API: по мере распространения «умных» агентов интеграция в конвейерах закупок, финансов, HR и DevOps станет существенной. Понимание того, как работают API и системные интеграции, может помочь вам сформировать надежные решения ITAM.

4. Фокус на управлении и постоянном совершенствовании

• Автоматизация управления: со временем у вас может быть более 50 автоматизированных рабочих процессов или ботов ИИ для ITAM. Профессионалы, которые могут отстаивать согласованную структуру управления, отслеживать рентабельность инвестиций и поддерживать подотчетность, будут незаменимы.
• Постоянное повышение квалификации и налаживание связей: оставайтесь на связи с сообществом ITAM с помощью конференций, вебинаров и сертификаций, чтобы быть в курсе новых вариантов использования ИИ и передовых практик.

Украдет ли ИИ вашу работу? Нет, я так не думаю, но, как я уже говорил в начале, нам придется развиваться в профессии. Что он сделает, так это сократит часы на выполнение повторяющихся задач, предоставив вам возможность формировать стратегию, влиять на заинтересованные стороны и обеспечивать реальную ценность. Считайте, что ИИ — это ракетное топливо для вашей карьеры в ITAM: пора пристегиваться, адаптироваться и создавать ценности ИИ в вашей организации.

[1]. https://itassetmanagement.net/2025/03/27/ai-is-here-and-its-your-best-itam-ally-not-your-replacement/

Антон Витвицкий, ITAM2.RU Project