Компания «Технологии Доверия» изучила ключевые аспекты оценки эффективности ИТ в современных компаниях в условиях цифровой трансформации. В документе рассматриваются трудности и подходы к оценке эффективности различных видов ИТ-деятельности (операционной и проектной), изменения в организационных структурах под влиянием автоматизации и ИИ, а также значение новых технологий в повышении производительности и снижении затрат.

Документ содержит конкретные данные, примеры и метрики, иллюстрирующие, как компании адаптируют ИТ-функции к новым требованиям и добиваются измеримых результатов.

Ключевые выводы:

• по мнению аналитиков, общепризнанного стандарта или методики по оценке эффективности ИТ-функции нет. RUN-процессы (текущие операционные процессы) обычно хорошо регламентированы и позволяют применять целостные модели для оценки эффективности ИТ-функций. Однако оценка CHANGE (проектной и продуктовой деятельности) затруднена, особенно в контексте импортозамещения, когда внедрение новых технологий требует дополнительных компетенций, обучения персонала и перестройки внутренних процессов. Именно CHANGE становится зоной, где труднее всего выстроить объективную и устойчивую систему оценки эффективности;
• долгое время ИТ и бизнес, говорится в материале, существовали как бы в разных измерениях: ИТ-департаменты оценивались по скорости выполнения задач и расходам, а бизнес-направления — по прибыли, марже и удовлетворенности клиентов. Это приводило к разрыву целей и даже конфликтам: например, экономия на инфраструктуре могла снижать качество обслуживания и вредить репутации компании. Чтобы устранить эту проблему, начали внедрять сквозные ключевые показатели эффективности (КПЭ), которые напрямую связывают работу ИТ с бизнес-результатами. Это позволяет всем участникам работать в едином направлении и оценивать вклад ИТ не только по затратам, но и по влиянию на прибыль и клиентский опыт;
• как отмечают авторы документа, в условиях цифровой трансформации компании пересматривают свои организационные структуры. Автоматизация и внедрение ИИ позволяют сократить количество ролей, связанных с рутинным трудом, например ручным тестированием. Взамен появляются новые профессии — специалисты по этике ИИ, менеджеры по продукту данных, инженеры ИИ. Иерархические модели управления уходят в прошлое, поскольку замедляют принятие решений и мешают внедрению инноваций. В ответ на это компании упрощают структуру управления, уменьшают число промежуточных звеньев и переходят к гибким сетевым моделям — таким как трайбы и сквады. Эти модели делают команды более автономными, мотивированными и способными быстро переключаться между задачами;
• в «Технологиях Доверия» подчеркивают, что зрелость ИТ-процессов сегодня оценивается с применением конкретных метрик, которые дают объективную картину текущего состояния. Например, менее 2% пользовательских обращений ошибочно классифицируются или маршрутизируются, что говорит о высоком качестве первичной обработки запросов. Нарушения сроков в изменениях по SLA составляют около 5%, а полнота каталога ИТ-услуг достигает 90%. Высокая удовлетворенность пользователей (средняя оценка достигает 4,8 из 5) демонстрирует положительное восприятие ИТ-сервисов;
• согласно авторам документа одной из главных проблем ИТ-процессов остается низкое качество данных и нехватка автоматизации. Актуальность базы знаний составляет лишь 52%, а конфигурационной базы данных (CMDB) — около 10%. Более того, 50% опрошенных отмечают недостаточную автоматизацию управления знаниями, а 100% — низкую автоматизацию управления ИТ-активами. Для устранения этих проблем, подчеркивают аналитики, требуется стандартизация, автоматизация и четкое закрепление ответственности за процессы;
• как отметили авторы работы, в 2023–2024 годах произошел явный сдвиг в сторону продуктовой модели управления. Все больше компаний переходят к формату кросс-функциональных, автономных команд, которые несут полную ответственность за продукт от идеи до вывода на рынок. Это позволяет значительно ускорить реализацию решений и улучшить качество конечного продукта. Такая модель требует прозрачности в оценке эффективности работы команд и разработчиков, особенно на фоне растущего штата сотрудников, задействованных в цифровой разработке. Модели зрелости при этом учитывают не только технический уровень, но и способность команды к инновациям, владение современными инструментами и универсальные навыки;
• по мнению аналитиков, инструменты повышения ИТ-эффективности становятся важнейшими элементами цифровой трансформации. Облачные платформы позволяют хранить, обрабатывать и анализировать данные в реальном времени, обеспечивая масштабируемость и снижая капитальные затраты. Low-Сode / No-Сode платформы дают возможность бизнесу самостоятельно создавать приложения, сокращая зависимость от программистов. Программные роботы (RPA) автоматизируют рутинные задачи — например, ввод данных или генерацию отчетов, уменьшая количество ошибок и ускоряя бизнес-процессы. Эти решения особенно эффективны, если они адаптированы под реальные задачи и процессы конкретной компании, говорится в документе;
• несмотря на высокие ожидания от ИИ, только 26% компаний действительно почувствовали его ценность после внедрения, указывают авторы материала. Однако компании, которые уже прошли ранние стадии и начали более широко применять ИИ, показывают гораздо более высокий показатель эффективности инвестиций. Они продолжают наращивать инвестиции, особенно в области генеративного ИИ, рассчитывая на рост ИТ-бюджетов на ИИ от 4,6% до 7,6%;
• в материале подчеркивается, что ИИ меняет подход к управлению ИТ и бизнесом благодаря своим аналитическим возможностям. Он помогает прогнозировать финансовые показатели, генерировать и корректировать показатели эффективности и стратегии управления, а также автоматически создавать отчеты и дашборды. Кроме того, ИИ позволяет глубоко анализировать поведение пользователей (например, по показателям DAU, MAU, Churn Rate) и предсказывать успехи продуктов. В области безопасности ИИ выявляет аномалии, ускоряет реагирование и повышает точность диагностики инцидентов.

Расскажите знакомым: