2025简约之道降本之钥_智能IT自动化释放技术新潜能报告_32页_1mb

智能IT自动化：降本增效与业务创新的关键

核心内容

智能IT自动化已成为企业实现降本增效与业务增长的重要手段。通过将AI与自动化技术深度嵌入IT流程，企业不仅提升了运营效率，还显著优化了成本结构，增强了网络安全能力，并推动了数字化转型的飞轮效应。IBM凭借其在自动化与AI领域的深厚积淀，为客户提供企业级解决方案，助力其实现技术与业务的协同发展。

主要观点

• 智能自动化提升IT效率：智能自动化显著提升了IT效率，为受访组织带来31%的IT成本降低。
• 数字化转型驱动增长：企业IT战略重心正从“维持运营”转向“创造价值”，用于驱动IT和业务改进的预算占比从2023年的33%跃升至2025年的67%。
• AI赋能业务价值：广泛应用生成式AI的组织，将高达90%的投资回报率归功于数字化转型成效。
• 智能运维（AIOps）提升安全性：三分之二深度应用AIOps平台的高自动化组织成功收窄攻击面、降低威胁风险，并显著强化主动防御能力。
• 混合云与AI协同作用：混合云作为智能运维的坚实底座，支持企业实现IT流程的全面自动化与智能化。

关键信息

降本增效

• IT成本下降：高自动化组织实现IT成本下降28%。
• 运营成本优化：运营成本下降22%。
• 网络安全事件减少：网络安全事件发生率下降36%。
• IT故障损失降低：通过自动化事件响应与IaC技术，IT故障损失降低31%。

业务增长

• 营收增长：高自动化组织实现营收增长10%。
• 新产品上市周期缩短：新产品与服务上市周期缩短16%。
• 客户体验提升：通过统一平台和智能流程，客户体验显著提升。

转型路径

• 智能IT自动化演进：从RPA到AI工作流，再到基于AI代理的端到端自动化，演进呈波浪式推进。
• 数据治理与AI训练：数据准确性和偏见问题是智能体AI发展的主要障碍，数据基础设施现代化是解决这一问题的关键。
• 飞轮效应：数据、云与AI战略的协同作用，形成“敏捷-速度-价值”的飞轮效应，持续推动企业增长。

行动指南

企业欲释放智能IT自动化的真正价值，需深耕以下四个关键领域：

1. 推动遗留系统与数据体系现代化

• 对齐业务目标：按价值与重要性分级应用与数据资产，制定差异化策略。
• 自动化应用全生命周期管理：采用DevSecOps与敏捷框架，实现持续集成与交付。
• 提升数据质量：制定数据评估、清理与分类标准流程，保障AI训练与决策支持的数据可用性。
• 保持战略性和专业性：识别应用与数据之间的依赖关系，引入智能体AI实现自主监控与优化。

2. 构建系统性基础设施连接

• 自动化基础设施管理：采用基础设施即代码（IaC）工具，实现资源部署与容量规划的自动化。
• 一致治理：部署统一管理平台，结合RBAC策略，构建跨混合云环境的标准治理框架。
• 嵌入安全自动化：结合漏洞扫描与合规性报告，实现安全管理自动化。
• 基础设施健康监控：使用可观测性工具提升数据可见性与透明度，配置关键问题告警阈值。

3. 实现数据与中间件深度集成

• 标准化关键流程：优先处理高影响力的业务流程，建立数据流图谱与标准化模板库。
• 跨团队数据共享机制：定义基于角色的访问权限矩阵，实现跨系统单点登录。
• FinOps工具量化对齐：运用FinOps工具实现集成策略与企业战略目标的量化对齐。
• 集成平台提升可见性：依托混合集成平台，打造数字化业务枢纽，实现API经济与事件驱动技术的生态化连接。

4. 将智能注入每个技术演进环节

• 融合生成式AI：采用预训练生成式AI模型嵌入业务流程，确保模型输出契合业务需求。
• 重塑IT团队技能结构：建立技能差距评估体系，设计岗位导向的AI与自动化学习路径。
• 制定AI扩展路线图：联合业务负责人共同制定AI扩展路线图，确保技术投入与业务战略同频共振。
• 优化成本并重新投入：推行技术业务管理框架，利用FinOps工具进行精细化成本分析，将节约资金投入智能化创新项目。

研究方法

本报告基于IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作的全球跨行业问卷调查，共收集了来自21个国家、18个行业的680位IT负责人的反馈。调查采用横断面设计，评估组织IT能力成熟度与绩效表现，并通过神经网络模型识别出能够预测或驱动数字化转型投资回报率的核心IT能力。

附录

• 行业改进效果分布：展示了各行业受访组织在关键指标上的改进幅度，如营收、NPS、事务流程自动化等。
• 完整假设集：提供了用于价值测算的假设清单，包括营收增长率、IT成本占比、IT故障频率等，企业可根据自身情况调整以确保其价值主张的准确性。

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关于作者

• Varun Bijlani：全球管理合伙人，专注于IT战略与转型。
• Todd Kathan：副总裁，自动化平台，统筹美国区市场推广。
• Mostafa Zafer：副总裁，自动化，负责AI驱动的自动化解决方案。
• Meenakshi Srinivasan：高级合伙人，DevSecOps、AIOps与IT自动化的全球产品与实践负责人。
• Minoru Aoki：客户合伙人，专注于AIOps与定制化应用维护。
• Jacob Dencik：研究主管，领导IBM商业价值研究院在AI、创新与安全领域的研究。
• Lisa-Giane Fisher：全球基准研究负责人，主导流程对标与IT战略校准。

特别感谢

• James Stevenson、Raghava Venkat、Edward Walsh、Sara Aboulhosn、Nathan Boudreaux、Tegan Jones、Hebatallah Nashaat等IBM内部专家与合作伙伴对本研究的支持。

版权信息

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