Robotisering in de automatisering en de opmars van ‘autonome’ systemen – zoals applicaties die dankzij kunstmatige intelligentie zelfstandig it-infrastructuren kunnen beheren – zouden volgens sommigen wel eens de grootste bedreiging kunnen betekenen van offshore outsourcing providers. Maar misschien is dat toch minder waarschijnlijk dan het lijkt.
Het ziet er naar uit dat juist de traditionele offshore it service providers in hoog tempo autonomics omarmen. Nederlandse (it-)bedrijven die hun concurrentiepositie willen beschermen en versterken, doen er verstandig aan de actuele innovatieslag niet te negeren en snel in actie te komen.
It-robots worden al over de hele wereld ingezet door bedrijven en instellingen in vrijwel iedere sector van de economie. Ook in Nederland maken verschillende grote eindgebruikers in de financiële sector, telco’s, retailers, e-tailers, de reisbranche, zorg en industrie al gebruik van zelflerende expertsystemen voor hun it-beheer. Daarmee volgen zij het voorbeeld van de grootste en zeer succesvolle bedrijven wereldwijd.
Nog goedkopere arbeid
Offshore partijen in bijvoorbeeld Azië en Oost-Europa lijken helemaal niet meer zo belust op alleen maar het ‘opentrekken van blikken mensen’. De ervaring leert dat deze bedrijven misschien wel veel sneller doorpakken dan de meeste West-Europese organisaties als het gaat om het omarmen van ‘automatisering van de automatisering’.
Loonstijgingen, het hoge personeelsverloop en ook kwaliteitsissues geven traditionele offshore outsourcing-partijen aanleiding tot fundamentele herziening van hun bedrijfsprocessen. Dus transformeren zich naar non-lineaire groeimodellen door slimmer werken en zullen verder opschuiven in de waardeketen. Nu rekensommen uitwijzen dat investeringen in intelligente it gemiddeld binnen een half jaar een positieve roi (return on investment) opleveren, wordt de keuze dus snel gemaakt.
Druk op it loopt verder op
De vraag is dus niet meer óf de robotisering van automatiseringstaken exponentieel verder zal groeien, maar wie sneller zal zijn…de eindgebruikers, de offshore outsourcers, of de westerse outsourcers. Want de voortgang van de technologische revolutie is ook in Nederland onvermijdelijk. En niet alleen omdat we in Nederland niet op kosten kunnen concurreren met lage-lonenlanden als het gaat om menselijke arbeidsinzet.
Door de genadeloze verandering van de bevolkingsopbouw – met vergrijzing aan de bovenkant en ontgroening aan de onderkant van de arbeidsmarkt – gaat het vinden van voldoende deskundige it’ers een ‘leuke’ uitdaging worden. De toenemende complexiteit van met elkaar verknoopte systemen, de voortdurende uitdaging om verouderde systemen in de lucht te houden terwijl nieuwe toepassingen zich opdringen, en de extreme afhankelijkheid van technologie zetten it-organisaties en servicemedewerkers bij outsourcing partners onder hoge druk.
Wake up call
Volledig geautomatiseerde afhandeling van de meeste routinetaken op het gebied van it-beheer is al lang geen science fiction meer. Zelflerende expertsystemen kunnen bovendien ook steeds meer hoogcomplexe issues zelfstandig oplossen, veranderingen en processen orkestreren of zelfs autonoom uitvoeren en veel meer. Met name sterk it-afhankelijke organisaties zijn er nu al klaar voor; die gebruiken al zelflerende expertsystemen. Net als steeds meer it service providers die tijdig hebben ingezien dat het roer om moet. Ook offshore outsourcing service providers hebben de wake up call gehoord en nemen actie. Gebruikers van de traditionele tooling zullen waarschijnlijk herkennen dat op dit gebied de afgelopen jaren eigenlijk geen echte innovatie heeft plaatsgevonden die heeft geleid tot vergelijkbare functionaliteit.
Wat zich steeds meer aftekent is een innovatiekloof met aan de ene kant organisaties die ‘automatisering van de automatisering’ omarmen, en aan de andere kant organisaties die in toenemende mate ontevreden zijn over de prestaties van externe it-dienstverleners. Offshore outsourcing partijen en lokale it service providers stonden lange tijd aan de gunstige kant van de innovatiekloof. Nu staan vooral de gebruikers van ‘autonomics’ op voorsprong. Wel of niet outsourcen en wel of niet offshoren zijn hierdoor vragen geworden die in een heel ander licht zijn komen te staan.
Robotisering in de automatisering, zelflerende expertsystemen, mag het iets concreter?
Ik vermoed dat het hier over beheertools zoals Puppet of CFEngine gaat, waarmee je je beheer verregaand kunt automatiseren en je serverpark consistent kunt krijgen en houden.
Er wordt in dit artikel echter wel heel magisch over gedaan, maar het kan ook zijn dat mijn allergie voor management-buzzwords mij parten speelt.
Robotisering en zelflerende expertsystemen – concreet gemaakt? Als in: letterlijk bedoeld?
Een voorbeeld: storage oplossingen hebben tegenwoordig duizenden disken aan boord. Ik weet van bedrijven die 2-3 mensen permanent in huis hebben om kapotte disken op te sporen en te vervangen.
Met robotisering en zelflerende expertsystemen is dat te automatiseren. Het expert systeem is in staat om op basis van de SMART data te voorspellen wanneer er disken kapot gaan, initieert dan een bestelling voor nieuwe en stuurt een robot aan voor vervanging.
Deze robot haalt de (bijna) defecte disk uit het kabinet, plaatst die in het magazijn met defecte disken, pakt vanuit een ander magazijn meteen een nieuwe disk en stopt die weer in het kabinet.
De disken uit de eerder geïnitieerde bestelling worden op locatie afgeleverd en door een robot in het magazijn geplaatst. Tegelijkertijd worden de defecte disken meegenomen voor reparatie.
Deels oude wijn in nieuwe zakken – met taperobots gebeurd het al jaren als je gebruikt maakt van zoiets als een computer uitwijk centrum… 🙂
=====
Een ander voorbeeld – wat minder gerobotiseerd en wat meer vanuit de wereld van de zachte ware:
Technisch en organisatorisch/procesmatig is het tegenwoordig mogelijk om voor een applicatie volledig geautomatiseerd een ontwikkel, test, acceptatie en productie omgeving in het leven te roepen. Waarbij geautomatiseerd wil zeggen dat er geen IT-er of zelfs maar een change procedure meer aan te pas komt! Tenminste – niet de change procedures zoals we tegenwoordig kennen.
Dergelijke change processen zijn zover door-geautomatiseerd dat volstaan kan worden met het inloggen op een portal, aanklikken wat nodig is en de rest gaat vanzelf. Ook als die applicatie gebruik maakt van data die afkomstig is uit andere datacenters! En ook als het een heterogene infrastructuur is met meerdere technologieën zoals Java, .Net, Websphere, Linux, Windows, Oracle databases, MS-SQL databases – al dan niet gevirtualiseerd.
Het provisioning systeem zorgt er voor dat alle hardware voorzien wordt van de juiste software en instellingen. Een en ander gevalideerd op de goede werking door de inzet van een expert systeem.
Een ander expert systeem zorgt ervoor dat er tijdig ingegrepen wordt op het moment dat een infrastructuur door zijn hoeven dreigt te gaan. Key element hier is forecasting op basis van bijvoorbeeld tijdreeks analyses. Dit soort analyses voorspellen het moment waarop het fout gaat. En geven ook aan hoe groot de kans is dat dit ook echt gaat gebeuren.
Ook dat is (deels) oude wijn in nieuwe zakken. Bij het produceren van bijvoorbeeld auto’s, bruingoed (TV’s en mediaspelers) en witgoed (wasautomaten e.d.) is een dergelijke hoge automatiseringsgraad al heel normaal. Voor de goede orde: dit gaat verder als de invoering van zoiets als Lean-for-IT of een andere vorm van six sigma.
=====
@Jeroen de Haas
Blijft over het antwoord op de vraag of deze twee voorbeelden illustratief zijn voor het artikel?
IBM had in zijn Tivoli suite jaren geleden al een systeem dat TEC heette. Eigenlijk deed dit al dat werk waar we nu naar kijken. Waarom hebben we dat toen niet ingevoerd? Eigenlijk omdat het of te duur was, onze datacenters op meerdere plekken in de wereld zat, en het heel veel configuratie werk kostte om het aan de praat te krijgen. Het idee is daarentegen nog steeds een goed idee. Als de omstandigheden ervoor geschikt zijn, dan heeft dit een toekomst.
Ik dacht dat de offshore partijen toch meer ontwikkeling en beheer op applicaties deden en minder de ‘harde IT’ beheren, maar uit het artikel lijkt dit toch niet juist te zijn. Of beide zaken worden in het artikel door elkaar gehaald.
Er zijn echter wel automation initiatieven te noemen op het gebied van software ontwikkeling. Een voorbeeld is Model Driven Engineering, een breed concept dat Model Driven Architecture omvat. In de 10 jaar dat wij er ervaring mee hebben, kunnen we echter niet zeggen dat dit ook sneller en beter is dan de wat meer traditionelere ontwikkelmethoden. Systemen ontwikkelen en beheren is meer dan het programmeerwerk zelf. Het in lijn houden van wensen en eisen met de functionaliteit van het bestaande is een lastig proces van prioriteren en besluitvorming.
Het ‘programmeren’ is daarin minder dan de helft van de totale inspanning. Maar goed, daar is nog steeds winst te halen!
In 2005 heb ik in een interview met Automatiseringgids (12/8/05) ook gezegd dat we in het ‘westen’ moeten investeren in automation in software ontwikkeling, maar dan om te concurreren op kostprijs. Ik dacht dat dat met 5 jaar wel geregeld zou zijn. Maar ik moet constateren dat we er nog lang niet zijn en daarom is de oproep in het artikel wel op zijn plaats. laten we ons in Nederland niet inhalen door anderen, of het nu west of oost is!
“Zelflerende expertsystemen kunnen bovendien ook steeds meer hoogcomplexe issues zelfstandig oplossen, veranderingen en processen orkestreren of zelfs autonoom uitvoeren en veel meer.”
Ik ken geen enkel voorbeeld dat in de buurt komt van deze aanspraken, waar zijn de illustraties? Waar leg je de balans in het spanningsveld automatiseren en maatwerk?
Dit artikel strooit met ronkend taalgebruik zonder expliciet te worden – want dan laten de problemen zich raden. Neem bijvoorbeeld het genoemde
“om voor een applicatie volledig geautomatiseerd een ontwikkel, test, acceptatie en productie omgeving in het leven te roepen.. ” zoal Will Moonen schreef. Met configureerloze standaardwerk is weinig te beginnen, dit schrijft voor dat de eisen altijd hetzelfde zijn en nauwelijks zullen veranderen. En systemen die veel kunnen (zoals SAP en andere ERP’s) zijn de configuratiekosten door expert consultants weer erg duur.
Dit artikel blijft een vaag verhaal die meer vragen oproept naar de bedoelingen van de auteur dan naar de ontwikkelingen die hij heeft aanduid, welke deze ook moge zijn.
@ Brombeertje
Je schreef:
=====
“om voor een applicatie volledig geautomatiseerd een ontwikkel, test, acceptatie en productie omgeving in het leven te roepen.. ” zoal Will Moonen schreef. Met configureerloze standaardwerk is weinig te beginnen, dit schrijft voor dat de eisen altijd hetzelfde zijn en nauwelijks zullen veranderen. En systemen die veel kunnen (zoals SAP en andere ERP’s) zijn de configuratiekosten door expert consultants weer erg duur.
=====
Tja – het is natuurlijk altijd een afweging. Ga je voor een invulling met weinig of geen ruimte voor flexibiliteit. Of betaal je de hoge(re) kosten voor flexibiliteit.
Maar zelfs dan nog – als er eenmaal gekozen is voor een bepaalde inrichting van SAP (of een ander ERP systeem), dan lijkt het me toch de moeite waard om daar een stuk automatisering op los te laten? Zodat je bij aanpassingen in de inrichting of code een nieuwe release snel door een OTAP straat kunt trekken en in productie kunt nemen.
@ Will Moonen,
Het was mijn bedoeling om aan te tonen dat de afweging in het oorspronkelijke artikel ontbrak – en daarmee verwordt het tot een krachteloos artikel. Automatiseren als het kan, maatwerk als het moet – daarover kan iedereen wel meeknikken. Maar dat het optimumpunt verschuift onder invloed van A.I. toepassingen – en dat daarmee grote winsten te behalen zijn – mag nader aangetoont worden, zeker als er nog een bewering volgt dat dit al realiteit is “van de grootste en zeer succesvolle bedrijven wereldwijd “.
In feite gaat het hier om een parafrase van een eerder artikel van Jeroen de Haas : https://www.computable.nl/artikel/opinie/infrastructuur/4510531/2379248/nieuw-paradigma-voor-it-maatschappij-en-economie.html
waarin hij stelt dat expert systemen het IT-beheer gaan waarnemen.
Ik heb in dat artikel destijds al mijn antwoord gegeven :
Het onderhouden van de rule set die zo’n expertsysteem zou gebruiken voor het managen van de systemen, vereist een minstens zo grote domeinkennis als wat er nu aanwezig is voor het managen van de systemen zelf. Bovendien is zo’n rule set site-dependent. voor het onderhoud van de rule-set heb je dan dus de expert nodig die je net hebt weggeautomatiseerd.
Bovendien is deze rule set aan enorme verandering onderhevig, aangezien de componenten van de ict-infrastructuur continue veranderen. Een simpele patch op een stuk software kan een message varanderen waardoor een rule binnen het expert systeem niet meer wordt getriggered en waardoor noodzakelijke acties achterwege blijven, etc. etc.
Een derde nadeel is uiteraard dat het expertsysteem zelf het grote single point of failure wordt.
Ik heb gewerkt met systemen als BMC Patrol, Tivoli, TNG alsmede parktijkervaring met expert systemen en automatische consoles. Het verbaast mij daarom enigzins een dergelijke naieviteit in zo’n artikel aan te treffen.
Tenslotte wil ik de schrijver om eens een praktijkvoorbeeld te geven van zo’n expertsysteem dat hij beschrijft. En dan ook nog eens een expertsysteem dat gebruikt wordt in een offshoring context. Verder vraag ik de schrijver hierbij om dit keer eens in te gaan op mijn argumenten.