Presentata da Red Hat la release di Process Automation, con nuove funzionalità di intelligenza artificiale applicata per la modellazione predittiva di decisioni. La release è dotata anche di un supporto per lo sviluppo di business applications basate su processi e decisioni con architetture micro-frontend. Insieme ad altri avanzamenti pensati per migliorare l’esperienza complessiva dei clienti Red Hat Process Automation, queste capacità andranno a rafforzare il toolbox del business developer.
Red Hat Process Automation è una gamma di prodotti progettati per automatizzare le decisioni e i processi di business abilitando una più stretta collaborazione tra team IT e business, semplificando l’identificazione e applicazione di policy e procedure di business, automatizzando le business operation e misurando i risultati delle attività in ambienti eterogenei: fisici, virtuali, mobili e cloud.
Mike Piech, vice president and general manager, Middleware, Red Hat La fiducia è fondamentale nel modo in cui oggi si fa business. Con sistemi intelligenti e automatici che sempre più svolgono le attività customer-facing, l’esigenza di visibilità nel come e perché questo sistemi prendono decisioni è più importante che mai. Red Hat Process Automation permette ai client di combinare modelli predittivi e decisionali standards-based non solo per ottenere maggiori efficienza, agilità e intelligence dalle loro applicazioni process-centriche, but ma anche trasparenza per un AI più comprensibile.
Attualmente Red Hat Process Automation supporta un approccio di AI applicata all’automazione delle decisioni permettendo agli utenti di integrare analisi predittive nelle applicazioni di decision management al fine di creare sistemi automatici e intelligenti che li aiutino a meglio interpretare e rispondere alle dinamiche di mercato in evoluzione. Con la più recente release è possibile importare ed eseguire modelli predittivi espressi in Predictive Model Markup Language (PMML), uno standard per l’integrazione e scambio di informazioni tra le piattaforme di machine learning (ML) in cui i modelli predittivi vengono creati e formati, e le applicazioni di decision management che si avvalgono di tali modelli per automatizzare le regole per determinati esiti di business.
Integrando le funzionalità predittive con un modello Decision Model and Notation (DMN), gli utenti non solo possono analizzare e intervenire sui dati in modo automatico, ma ottenere maggiore visibilità su come un sistema automatizzato sia giunto a tale conclusione. Questatrasparenza e controllo contribuiscono a un AI più comprensibile e supportano le imprese nell’indirizzare requisiti normativi come il (GDPR), che comprende provvisioni specifiche a supporto del diritto di spiegazione per le decisioni automatizzate.
I business analyst svolgono un ruolo sempre più importante insieme agli sviluppatori tradizionali nella creazione e implementazione di applicazioni per automatizzare i processi e le decisioni di business. Con Red Hat Process Automation, ogni Gruppo può utilizzare tool messi a punto per le loro specifiche esigenze e capacità, mantenere la governance e il controllo dell’IT e trarre vantaggio da architetture cloud-native.
I monolitici codebase frontend possono limitare le capacità di un’azienda di beneficiare di approcci più flessibili e modulari come i microservizi basati su container, adatti per sviluppare applicazioni cloud-native. Seguendo un percorso simile verso la modularizzazione, I client possono decomporre le interfacce client-side per applicazioni basate su processi e decisioni adottando un approccio architetturale micro-frontend con l’aggiornato app builder di Red Hat Process Automation. Questi micro-frontend possono essere gestiti in modo indipendente, e abilitare scalabilità, agilità e controllo sull’intera applicazione.
La più recente release di Red Hat Process Automation offre anche:
-Automated operations via L2 OpenShift Operators. I level two Operator semplificano gestione e implementazione di Red Hat Process Automation su Red Hat OpenShift Container Platform offrendo funzionalità automatizzate di lifecycle management per l’installazione, aggiornamenti di versione e patch.
-Maggiore visibilità sui processi. Nuove funzionalità, tra cui heat map, semplificano la visualizzazione di process pathway e bottleneck comunemente impiegati.
-Template personalizzabili per l’ottimizzazione delle risorse di business. Nuovi template personalizzabili sono disponibili nel business optimizer per casi d’uso con costrizioni comuni, sulla base del progetto upstream OptaPlanner.
