從某種意義上說，所有變革都存在風險。這包括對數百萬（有時甚至是數十億）客戶可能依賴的數位產品和服務進行的漸進式變更。謹慎的變革管理意味著量化風險並尋求規避風險的方案——所有這些都應在不不必要地延長變革部署速度的前提下進行。

曾經的預期是，所有變更在部署前都應經過嚴格審查，從而降低服務中斷、事故或其他問題的風險。然而，這種流程在很大程度上阻礙了部署速度，卻未必能提高版本品質。

現在，我們擁有了基於數據的資訊和技術，無需再手動審核流程中的每項變更。透過將人工智慧/機器學習建模與分析儀表板和流程自動化相結合， DevOps 團隊可以從「變革管理」轉向「理想狀態」。變革賦能「，其中變更團隊和開發工程師被賦予了定期提交變更所需的條件。

Digital.ai 變更風險預測與以下因素結合使用 Digital.ai Release 為了實現這一目標，數據模型和人工智慧驅動的分析發揮了重要作用。 DevOps 領導者可以透過這些資訊了解哪些變更類別和變更團隊的變更成功率較高。然後，他們可以利用這些資訊自動審批這些類型的變更，從而繞過繁瑣的審核流程，避免降低發布速度。

從本質上講，這就是變革賦權的理想：創造一個變革自由流動的環境，讓團隊更頻繁地為客戶創造更多新價值。

豐富的、情境化的數據推動變革

阻礙變更發布和延誤變更團隊的主要問題是未知因素。團隊可能根本不知道哪些變更會失敗。更令人擔憂的是，他們對此一無所知。 為什麼 某些變更會失敗。在這種情況下，管理未知風險最常見的方法是實施把關機制，通常以人工審核流程的形式出現。

ITIL是最早提出正式變更審查流程的IT架構之一。 最早可追溯到1989年現在，隨著 2019 年 ITIL v4 指南的發布，IT 最佳實踐手冊建議團隊從過於嚴謹的「變更管理」視角轉向「變更賦能」視角。

讓我們更深入地探討這種語義變化如何揭示了更深層的態度轉變。 「管理」一詞意味著每一項變更都必須透過特定的流程來處理。但實際上，許多變更只需極少的審查和極低的風險即可部署。期望每一項變更都由人工「管理」意味著一種既不必要也不現實的控制水準。強制進行人工變更審查不僅會延長每次發布的時間，還會要求變更審查人員對每項變更都投入同樣的認真和周全的考慮。最終的結果是，雖然許多變更審批都是合理的，但有些變更審批不可避免地會導致缺陷的遺漏。

與其手動管理每一項變更，不如採用一種方法來確定哪些變更類型和變更因素容易帶來風險。這些風險因素可以透過數據分析結合人工智慧/機器學習建模來發現和理解。透過自動化流程篩選相關數據，變更團隊不僅可以擴大變更審查的範圍，還能了解應該關注哪些風險因素，以及哪些風險極低的變更可以跳過完整的審查流程。這種轉變標誌著真正的變革，即讓變更能夠自由流動，同時將優先順序集中在最需要的變更類型和團隊上。

在 ITIL專家Jon Stevens和ITSM顧問Joseph Mathenge的發言“變革賦能實踐的目的是透過確保風險得到正確評估，最大限度地提高IT變革的成功率。”

因此，其理念是透過只專注於高風險變更，同時對低風險或無風險變更給予自動審批，來加速變更速度。實現這一目標的一種方法是： 量化每項變更的風險 透過使用機器學習/人工智慧建模。利用歷史資料和將過去的故障/事件與特定風險因素關聯起來的資料模型，IT 領導者可以在儀表板上一目了然地看到哪些變更最有可能失敗以及失敗的原因。

Digital.ai 變更風險預測 甚至還會為所有計劃變更分配風險/失敗機率評分。這些背景資訊使變更團隊能夠應對新出現的風險，同時也能將注意力從無需關注的低風險變更上轉移開來。

一旦這種改進的變革賦能體系建立起來， DevOps 領導者可以透過為持續達到或超越品質基準的變革團隊創建「快速通道」來進一步加快變革速度。人工智慧驅動的分析可以利用基準KPI，結合諸如缺陷檢出率等因素，對各個變革團隊的相對風險進行評分，從而建立一套對持續證明自身實力的團隊進行快速審批的系統。

為您的高效變革團隊鋪路

Digital.ai 變革風險預測能夠將各個變革團隊的績效視為變革失敗的整體風險因素加以考慮。

團隊可以被分配一個“改變風險信用評分評分依據其在特定指標上的表現。影響評分的因素範例可能包括：

• 失敗變更百分比
• 過去 7 天內的 CI 警報
• 透過自動化測試檢測到的預生產缺陷
• 跨團隊依賴關係

信用評分整體風險較低的團隊，只要持續達到特定績效指標，即可獲得自動核准。風險管理自動化可以根據諸如通過無失敗的冒煙測試、透過自動合規性檢查等閾值，建立或移除審批關卡。

本質上，變革領導者會根據風險預測和過往績效自動驅動流程。簡而言之，透過即時審批或低階門檻實現的變革自動化，為那些能夠持續交付穩定變更、避免事故或中斷的團隊開闢了一條快速通道。這種程度的自動化也為變革賦能活動建構了更快捷、更簡單的流程。

變革管理的核心在於設定預期目標，並衡量變革團隊達到或超越這些預期目標的能力。 格雷格桑克說《IT變更管理：實踐者指南》的作者。

“只要達到了預期的變更結果，變更管理就無法通過檢查單一變更來為價值流增加任何價值。這種預期結果實際上已經融入到價值流本身的設計之中。”

快速推進某些變更不僅節省時間，還能避免召開變更諮詢委員會 (CAB) 的成本。此外，對變更風險進行建模和理解有助於控制事故和中斷的成本。根據 Gartner 估計，大型企業及其客戶每分鐘的損失高達 6,000 美元，重大服務中斷每天的損失超過 10 萬美元。

這一切都是為了在變革推動過程中更加重視數據驅動，從而推動流程朝著特定結果和更高的投資報酬率發展。

此外，還有遊戲化元素，例如給球隊評分並獎勵那些持續表現出色的球隊。正如……所說 Digital.ai 解決方案顧問尼爾·德布爾 (Neal DeBuhr) 表示：“當團隊看到這些因素，並且掌握了能夠非常有效、非常精確地提高信用評分的信息時，他們自然會想要提高信用評分。”

AI/ML 模型產生的數據能夠幫助人們獲得深入、豐富和全面的理解，並藉助其提供的信息，幫助變革賦能團隊更有效率、更有效地開展工作。 DevOps 團隊可以利用這些資訊有效率地驅動流程，加快速度，同時降低出錯的可能性。由於釋放了資源，團隊可以專注於推出更多市場領先的創新產品，提高流程效率，降低成本，從而降低意外變更失敗的整體風險。

這就是風險管理自動化帶來的強大功能和巨大潛力，一切盡在掌握。

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