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    Sei qui:Home»Categorie Funzionali»Posizione Home-Page»Nuove funzionalità AI per i clienti Red Hat Process Automation

    Nuove funzionalità AI per i clienti Red Hat Process Automation

    By Redazione LineaEDP13/11/2019Updated:13/11/20193 Mins Read
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    L’ultima release introduce nuove funzionalità per la modellazione predittiva di decisioni e supporto per lo sviluppo micro-frontend

    Red Hat ha annunciato una nuova release di Red Hat Process Automation, svelando nuove funzionalità di artificial intelligence (AI) applicata per la modellazione predittiva di decisioni e il 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.

    Una migliore risposta a un mercato in evoluzione

    Red Hat Process Automation oggi 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 di Red Hat Process Automation 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. Questa trasparenza 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 clienti 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.

    Come riferito in una nota ufficiale da Neil Ward-Dutton, vice president, European AI and Intelligent Process Automation Practices, IDC: «Una digital transformation di successo richiede la trasformazione delle operation e decision-making interni, tanto quanto la modifica delle interazioni con i clienti. Le tecnologie AI possono aggiungere valore ai progetti di automazione in questo contesto in molteplici modi, facendo sì che gli sforzi di trasformazione abbraccino più casi d’uso e assicurino più valore. Le decisioni predittive sono state storicamente implementate in silos separate dal flusso delle attività quotidiane, ma sempre più le aspirazioni delle organizzazioni richiedono che vangano integrate per dare vita ad ambienti di processo intelligenti».

     

     

     

     

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