Vergessen Sie SaaS: Die Zukunft ist Dienste als Software dank AI

Seit über zwei Jahrzehnten ist Software As a Service (SaaS) ein Eckpfeiler der Technologiewelt, wobei Anwendungen vollständig über das Internet zugänglich sind. Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) besteht jedoch darin, diese Landschaft umzugestalten, indem Anwendungen zur autonomen Bereitstellung von Dienstleistungen eingesetzt werden. Dieses neue Paradigma wird als "Dienste als Software" bezeichnet.

AI schnitzt eine frische Grenze für Tech -Fachkräfte und Unternehmen. Frank Diana, ein Futurist bei Tata Consultancy Services, hob kürzlich diese Verschiebung hervor und sagte: "Historisch gesehen haben Unternehmen Software gekauft und Humanfachleute beauftragt, sie zu betreiben. AI dreht dieses Modell um. Zunehmend werden Unternehmen ihre Prozesse von Anfang an von Anfang an entwerfen-nicht als Add-On, sondern als Default-Arbeiter. Diese Verschiebung wird sich fast auf jede Funktion auswirken."

Eine HFS -Umfrage zeigt, dass 60% der 1.000 befragten Unternehmen bereits die Dienstleistungen als technische Angebote beobachten. Der gleiche Prozentsatz plant, einige oder alle ihre professionellen Dienstleistungen innerhalb der nächsten drei bis fünf Jahre durch KI zu ersetzen.

Ähnliche Trends sind in der Routine -IT -Wartung, der Personalabteilung, der Beschaffung, der Buchhaltung und des Kundendienstes zu erkennen, die "immer einfacher zu replizieren sind, wenn sie die generativen KI- und Agentensoftware replizieren, die von öffentlichen und privaten Cloud -Funktionen unterstützt werden, um das Transaktionsvolumen zu sichern und zu skalieren", so HFS -Autoren Saurabh Gupta und Phil Fersht.

Aufgaben, bei denen einst Spezialistenteams benötigt wurden, werden nun zunehmend von KI-betriebenen Systemen erledigt, die Aufgaben autonom ausführen können, erklärte Diana. "Bei dieser Transformation geht es nicht nur um Automatisierung - sondern darum, wie Unternehmen Dienste konsumieren und liefern. Das aufkommende Modell markiert eine tiefgreifende Abweichung von der Vergangenheit: Software ist kein Werkzeug mehr für menschliche Arbeiter; in vielen Fällen ist es der Arbeiter."

Diese Verschiebung kündigt erhebliche Veränderungen in den Rollen von Tech -Profis an. "SaaS-Modelle drehten sich hauptsächlich um wolken gehostete Anwendungen", sagte Diana gegenüber ZDNET. Services als Software "umfassen intelligente Technologien wie KI, digitale Zwillinge, prädiktive Analysen und autonome Systeme, die die Fachleute verpflichten, vom Infrastrukturmanagement bis zur Orchestrierung dynamischer, adaptiver Dienste zu pivot."

Dieser Übergang unterstreicht die Notwendigkeit von Fachleuten, ihre Fähigkeiten neu auszurichten, fuhr Diana fort. "Die Priorisierung von KI-Alphabetisierung, strategischem Denken und Synergie von Menschenmaschine ist von entscheidender Bedeutung. Die Anpassung an neue Karrierewege, die sich auf die orchestrierenden integrierten Service-Ökosysteme konzentrieren und die funktionsübergreifende Zusammenarbeit verbessert werden, wird unerlässlich sein."

Um sich auf diese Verschiebung vorzubereiten, forderte Diana Technologieprofis auf, "kontinuierliches Lernen zu gewinnen, ihre KI und Automatisierung zu vertiefen und Soft Skills wie Kommunikation und Problemlösung zu schärfen". Auf diese Weise können sich Tech -Fachkräfte eher als strategische Erträge für Geschäftsergebnisse als nur als technische Vermittler positionieren.

Trotz des Anstiegs der Automatisierung bleibt das menschliche Know -how von entscheidender Bedeutung, betonte Diana. Aufsicht und Ethik sind entscheidend, da "KI die menschliche Regierungsführung verlangt, um Fairness, Compliance und Sicherheit zu gewährleisten". Während KI Daten verarbeiten kann, werden Menschen Kontext, Vision und Führung liefern.

Gupta und Fersht haben auch die Herausforderungen hervorgehoben, mit der Technologie- und Geschäftsfachleute als Dienste und Software konvergieren. "Dienste und Software -Menschen stammen aus verschiedenen Welten und sprechen verschiedene Sprachen, aber jetzt müssen diese auf eine Weise zusammenkommen, die wir alle verstehen und entwickeln können", bemerkten sie. "Wir können glänzende neue SAS -Lösungen nicht einfach kaufen und sie wie bei einer ERP -Lösung anschließen. Hier müssen wir den echten Geschäftswert definieren, der von AI -Technologie geliefert und je nach Wert und den gewünschten Ergebnissen, die wir erwarten, bewertet werden können."