随着自动化技术的不断进步，一个清晰的发展趋势正在显现：越来越多的工作岗位将在未来几十年内实现自动化。据预测，到21世纪20年代末，将有20%的工作实现自动化；而到了21世纪30年代中期，这个数字将进一步上升至30%。这种趋势对各行各业都产生了深远的影响，其中，IT自动化领域尤为引人关注。

IT自动化不仅是组织提升运营效率的关键手段，而且为企业带来了前所未有的机遇。通过运用各种先进工具和技术，企业可以自动化处理大量重复性任务，大大提高工作效率。同时，IT自动化还有助于系统集成，确保各个系统之间的顺畅协作。更为重要的是，IT自动化为组织高效管理基础设施提供了强大的支持，为企业的稳定发展奠定了坚实基础。

近年来，IT自动化的热潮不断升温，谷歌搜索数据为此提供了有力证据。自2011年以来，“IT自动化”这一关键词的搜索频率持续上升，反映出社会对这一领域的关注度不断提高。为了帮助企业在激烈的市场竞争中获得优势并充分发挥IT自动化的潜力，我们对2024年IT自动化的预期趋势进行了全面分析。在下文中，我们将深入探讨这些趋势，希望为企业提供有价值的见解和实用的建议。通过了解这些趋势，企业可以更好地应对市场变化，抓住机遇，从而在未来的发展中占据领先地位。

图 1：2011 年以来谷歌趋势中对 IT 自动化的兴趣

常见的 IT 自动化趋势

一、人工智能（AI）和机器学习（ML）

到2025年，预计将有90%的企业应用程序和软件采用人工智能技术，而在自动化市场中，61%的机器学习(ML)应用将被广泛应用。

人工智能和机器学习技术为IT自动化工具赋予了自主学习和适应的能力，这些工具因此被称为智能自动化解决方案。基于人工智能的IT自动化工具不仅能深入分析数据、制定决策，还能自动执行复杂的任务，从而优化业务流程并提升整体系统性能。

人工智能和机器学习正在以多种方式改变IT自动化工作的方式，其中，自动化机器学习(AutoML)就是其中的一种。AutoML能够将机器学习应用于实际问题的自动化流程，帮助数据科学家提高日常操作的效率。预计到2030年，AutoML市场将增长43.7%。

此外，机器学习也在测试自动化领域发挥了重要作用。通过应用机器学习算法和技术，可以改善测试自动化的各个方面，如测试用例生成、测试用例执行和测试数据管理。

智能文档处理(IDP)也是机器学习的应用领域之一。通过利用自然语言处理(NLP)、光学字符识别(OCR)和机器人流程自动化(RPA)，企业可以实现文档流程自动化，包括对非结构化数据的处理，如PDF和图像等。

二、超自动化

超自动化是一种通过结合人工智能/机器学习（ML）与多种自动化技术，实现从端到端业务流程自动化的过程。这包括处理结构化和非结构化任务，例如：

• 业务流程自动化（BPA）

• 机器人流程自动化（RPA）

• 工作流自动化

• IT 自动化

近99%的IT决策者认为，自动化是实现其数字化转型战略的关键要素。超自动化不仅能加速数字化转型的进程，更能确保组织实现更高的效率、生产力和敏捷性水平。

三、无代码/低代码自动化

根据最新的低代码统计数据，到2025年，预计70%的新应用程序将采用低代码或无代码技术。

低代码/无代码自动化为非技术用户提供了一种无需深入编程知识即可创建应用程序和自动化流程的方式。这些自动化平台具备直观的可视化界面和预先配置的组件，使得企业用户只需通过拖放操作，即可定义工作流程和配置自动化逻辑。

这些工具极大地赋能了公民开发人员，使他们能够更加便捷地管理数字业务计划，以更低的自动化成本实现自动化流程的普及与简化。

特定领域的 IT 自动化趋势

四、云自动化

根据当前估计，到今年年底，将有40%的企业工作负载部署在云基础设施和平台服务中。

IT自动化在简化复杂云环境的协调和管理方面发挥着重要作用，同时还能跨多个云平台扩展和监控资源。此外，它还能通过数据、IT运营和合规性管理的自动化实现混合云的全面自动化。

五、容器管理

预计到2024年，随着云原生基础架构采用率的上升，将有75%的大型企业开始利用容器管理技术。容器管理涉及到对大量软件容器的修改、添加或更改。IT自动化可以通过以下方式简化容器管理：

• 提供基础架构资源，如虚拟机和云实例，为容器环境提供支持。

• 自动创建、测试和存储容器镜像，确保一致性和可重复性。

• 配置和协调容器化应用及其依赖关系。

• 根据预定义规则或资源利用率实现容器实例的动态扩展。

• 配置自动监控系统，以检测问题并触发警报或补救措施。

• 自动执行生命周期管理流程。

因此，优化容器管理将有助于更广泛地采用数字技术，如IT自动化工具。此外，还需要关注资源可用性、工作负载优先级、依赖性和服务水平协议（SLA）等方面，以确保容器的顺利管理和高效运行。

六、 DevOps 管道自动化

DevOps 管道指的是构建、测试和部署软件应用程序的一系列流程和策略。这个过程涵盖了从代码编译、测试执行、工件生成，到部署和持续监控的各个环节。

据估计，今年将有40%的IT团队在DevOps管道的各个阶段采用先进的人工智能(AIOps)和机器学习(MLOps)技术，借此有望减少20%的系统停机时间。然而，企业需要采取一种更为系统化、自动化的方法，以便更高效地利用人工智能和机器学习技术。

IT自动化或机器人流程自动化（RPA）软件，可以为这些先进技术的应用提供必要的支撑。具体来说，它们可以帮助：

• 提供DevOps管道运作所需的基础设施资源。

• 自动化执行DevOps管道的各个阶段，从而加速软件的交付过程，并减少错误率。

• 实现基础设施和应用程序设置的自动化配置管理，确保工作环境的一致性。

• 自动化测试活动，以便更早地发现应用程序开发中的问题。

• 主动设置监控配置、定义警报规则，并在发现问题时及时发出通知。

七、基础设施即代码（IaC）

基础设施即代码（IaC）是一种通过代码和配置文件实现基础设施自动配置和管理的技术。通过将基础设施元素（如服务器、网络和存储）定义为代码，企业能够实现 IT 基础架构的自动化部署和配置。

IaC 提升了基础设施管理的可扩展性、可重复性和一致性，从而实现了资源的快速高效部署。

八、ITOps 管理

到2024年，企业可以将30%的ITOps管理工作重新分配给持续工程。想要减少这些管理工作，可以利用IT自动化工具实现IT运营管理的自动化。这些工具包括：

• 提高数据质量的数据仓库自动化。

• 简化数据集成的提取、转换、加载（ETL）自动化。

• 确保合规性和服务协调的ITSM自动化。

• 加强终端支持的远程监控管理（RMM）。

九、安全自动化

随着网络攻击的不断增加，组织对网络安全的要求也在逐步提高。根据网络安全趋势的发展，预计到2025年，至少有50%的公司将需要对潜在业务合作伙伴的网络安全状况进行审查。IT自动化可以通过以下自动化功能来提高安全自动化水平：

• 实时威胁检测：自动识别和预警潜在的网络安全威胁，提高安全防护的反应速度。

• 事件响应：快速自动响应安全事件，降低潜在的风险和损失。

• 漏洞管理：自动检测、评估和修复系统漏洞，提高系统的安全性。

• 安全策略执行：自动执行安全策略，确保合规性和安全性。

通过这些自动化功能的实现，可以提高安全自动化水平，从而更好地应对日益复杂的网络安全威胁。

十、工作负载自动化和智能作业调度

IT自动化趋势表明，工作负载自动化的采用率呈指数级增长。例如，调查受访者表示：

• 82% 已经采用工作负载自动化。

• 47% 将自动化视为数字化转型的前两个关键因素。

工作负载自动化管理各种任务和工作流，并在不同的系统和应用程序上执行批处理作业和业务流程，以确保工作负载的及时和准确处理。智能作业调度将企业作业调度功能与人工智能和数据分析相结合，根据各种因素优化任务执行。

来源：aimultiple