NTT Data i AWS: Kako integrisana modernizacija oblaka i agentnička AI mijenja igre u regulisanim industrijama

Ključne stavke:

• NTT Data i AWS su sklopili višegodišnje strateško partnerstvo koje spaja modernizaciju kritičnih radnih opterećenja s integracijom agentičke (agentic) umjetne inteligencije, ciljajući na industrije s visokim tehničkim dugom i strogim regulatornim zahtjevima.
• Fokus je na industrijski specifičnim cloud platformama i suverenim rješenjima koja omogućavaju brže, ponovljivo i usklađeno usvajanje AI funkcionalnosti, pri čemu upravljanje i sigurnost dolaze kao temeljne karakteristike arhitekture.

Uvod

Razgovori o umjetnoj inteligenciji često su ispunjeni obećanjima o transformacijskim pomacima i brzom rastu. Međutim, realnost u mnogim velikim organizacijama i dalje je ograničena zastarjelim sistemima, fragmentiranim bazama podataka i nesigurnošću oko uklapanja novih AI sposobnosti u svakodnevne procese. Partnerstvo između NTT Data i Amazon Web Services (AWS), najavljeno krajem januara, pokušava riješiti upravo taj jaz — ne samo implementacijom AI modela, već integracijom agentičke AI u temelje cloud modernizacije i industrijskih arhitektura.

Ovaj članak analizira sadržaj i implikacije tog partnerstva, objašnjava šta znači agentička AI u kontekstu enterprise okruženja, istražuje industrijske cloud platforme kao skalabilni pristup i razmatra tehničke, regulatorne i organizacijske izazove pri premještanju tehnologije iz pilot faze u produktivnu upotrebu. Poseban naglasak stavljen je na pitanje suvereniteta podataka, ekonomiju modernizacije i praktične korake koje donosi model "governance-by-design" koji NTT Data i AWS promovišu.

Šta znači agentička AI za preduzeća

Agentička AI se razlikuje od klasičnih modela i automatizacija po tome što ne samo da izvršava unaprijed definisane radnje, nego djeluje kao autonomni procesni element koji može donositi odluke, inicirati zadatke i integrisati se s poslovnim aplikacijama kako bi se postigli ciljevi. U preduzećima to može značiti da agenti nadgledaju operativne tokove, pokreću procese za rješavanje izuzetaka, pružaju kontekstualnu pomoć osoblju i automatiziraju složene lanca odluka koji su ranije zahtijevali ljudsku intervenciju.

Takav pristup nosi potencijal za značajno ubrzanje procesa i smanjenje grešaka, ali također zahtijeva drugačiji okvir upravljanja. Agentna implementacija se ne može tretirati kao proširenje postojećih automatizacija; potrebne su jasne smjernice za odgovornost, reviziju odluka agenata i kontrolu njihove interakcije s osjetljivim podacima. NTT Data naglašava potrebu za platformskim pristupom gdje su poslovni elementi, modeli podataka i AI agenti unaprijed integrisani u arhitekturu, što omogućava bržu i sigurniju primjenu u industrijama s visokim zahtjevima.

Kombinovanje modernizacije oblaka i AI: sinergija umjesto paralelnih napora

Mnogi pokušaji modernizacije oblaka ostaju na nivou "lift-and-shift", pri čemu aplikacije bivaju premještene u cloud bez suštinske rekonstrukcije. Takav pristup rijetko donosi očekivani poslovni povratak jer se sa sobom prenose i ograničenja iz starih okruženja. NTT Data i AWS predstavljaju drugačiji model: umjesto da se modernizacija i uvođenje AI odvijaju u paraleli, oni integriraju agentičku AI u samu srž modernizacijskog procesa. To znači da se prilikom transformacije mapiraju poslovni procesi, definišu ponovljivi kompozitni moduli i ugrađuju AI agenti koji mogu automatizirati i optimizirati ključne operacije.

Ovakav pristup omogućava da se odmah, nakon migracije, pokrenu funkcionalnosti koje povećavaju efikasnost, smanjuju vrijeme rješavanja problema i unapređuju korisničko iskustvo. Primjerice, automatizacija podrške kroz agentičke komponente u contact centru može smanjiti vrijeme rješavanja zahtjeva i omogućiti ljudskim agentima da se fokusiraju na složenije slučajeve. Ključno je, međutim, da takva rješenja budu projektovana s ugrađenom kontrolom pristupa, evidentiranjem odluka i mehanizmima za povrat u ljudsku kontrolu kada je to potrebno.

Industrijski cloud kao skalabilni put ka AI

Industrijski cloud platforme predstavljaju alternativu "jedna platforma za sve" modelu. Umjesto generičkih rješenja, fokus je na izradi arhitektura i komponenata koje su specifične za industriju — sa ugrađenim modelima podataka, poslovnim modulima i regulatornim postavkama. NTT Data već ima katalog od preko 500 takvih ponovljivih poslovnih komponenti i agentičkih elemenata kreiranih na AWS infrastrukturi. Takav katalog omogućava firmama da brže implementiraju rješenja koja zadovoljavaju specifične zahtjeve sektora, bilo da se radi o finansijama, zdravstvu, javnom sektoru, proizvodnji, maloprodaji ili energetici.

Za finansijske institucije primjena industrijskog clouda znači da se core sistemi i procesi usklađuju s regulatornim zahtjevima te da se rizici operativnih promjena smanjuju kroz standardizirane, testirane komponente. U zdravstvu i životnim naukama industrijski cloud može ubrzati istraživanje i analitiku primjenom sigurne, AI-pokretane platforme koja integriše heterogene izvore podataka. Javne institucije dobijaju mogućnost primjene privatnih i suverenih cloud konfiguracija kako bi zadovoljile stroge zahtjeve za čuvanje podataka i lokalnu kontrolu.

Tehnologije i alati koji omogućavaju transformaciju

U partnerstvu NTT Data i AWS naveo se skup konkretnih alata i servisa koji se koriste u modernizaciji: AWS Application Migration Service, Database Migration Service, AWS Mainframe Modernization, Amazon Bedrock i Amazon Connect. Ti alati služe za premještanje aplikacija i podataka, transformaciju baza, modernizaciju mainframe okruženja te integraciju generativnih i agentičkih AI funkcionalnosti.

Amazon Bedrock pruža platformu za rad s osnovnim modelima (foundation models) i omogućava razvoj i implementaciju generativnih funkcionalnosti, dok Amazon Connect predstavlja cloud-native contact center koji može ugostiti AI-pogonjene asistente za korisničku podršku. AWS-ovi servisi za migraciju i modernizaciju olakšavaju prijenos velikih količina podataka i kompleksnih workload-a bez prekida poslovanja. NTT Data kombinira ova rješenja s vlastitim Migration Factory pristupom, gdje operacije migracije, transformacije podataka i ugradnje AI funkcionalnosti prate definisane metode kako bi se osigurala konzistentnost i brzina implementacije.

Važno je naglasiti da sama tehnologija nije dovoljna bez implementacione ekspertize. Transformacija mainframe aplikacija u cloud-native arhitekturu zahtijeva razumijevanje zavisnosti, migracionih obrazaca i testiranja performansi. Upravo ovdje iskustvo sistemskog integratora poput NTT Data postaje ključni faktor za postizanje očekivanih rezultata.

Primjeri iz prakse i raniji rezultati

Jedan od ranijih primjera suradnje je migracija kompanije Honda Trading Asia na AWS uz podršku NTT Data. Ta migracija, provedena u fazama, uključivala je premještanje više od 125 workload-a i 158 TB podataka, uz minimalan prekid poslovanja. Prelazak je omogućio veću standardizaciju operacija u sedam zemalja regije i doveo do smanjenja infrastrukturnih troškova za 24 posto. Ovaj rezultat ilustrira kako kombinacija alata, procesnog pristupa i provedbene discipline može donijeti konkretne uštede i operativne benefite.

Slično, implementacije contact centra temeljene na Amazon Connect i ugrađenim AI komponentama pokazuju kako agentička AI može smanjiti opterećenje ljudskih agenata automatizacijom rutinskih interakcija i pružanjem real-time podrške tijekom razgovora. U operacijama podrške, korištenje integracija s IoT i analitičkim servisima omogućava inteligentno upravljanje infrastrukturom, smanjenje zastoja i poboljšanje responzivnosti na incidenata.

Uloga upravljanja: governance-by-design

NTT Data ističe da agentička AI zahtijeva upravljanje koje je ugrađeno u dizajn platforme, a ne dodan naknadno. Governance-by-design podrazumijeva da su u arhitekturu uključeni mehanizmi za kontrolu pristupa, auditiranje odluka agenata, reviziju modela, etičke smjernice i politike privatnosti. Za organizacije koje rade u strogo regulisanim sektorima to znači da svaki element koji koristi AI mora biti transparentan, provjerljiv i u skladu s lokalnim i sektorskim pravilima.

U praksi to zahtijeva postavljanje jasnih metrika uspješnosti, definiranje odgovornosti za odluke koje donose agenti, i uspostavljanje procesa za hitni povrat u ljudsku kontrolu u situacijama kada to poslovni rizik zahtijeva. Implementacija takvog okvira ne samo da smanjuje regulatorni i reputacijski rizik već i ubrzava usvajanje tehnologije time što pruža regulatorima i internim auditorima jasnu evidenciju i mehanizme kontrole.

Izazovi: tehnički dug, fragmentirani podaci i organizaciona otpornost

Glavni izazovi na koje ukazuje analiza su dugogodišnja akumulacija tehničkog duga, razuđena i neuređena baza podataka, te otpor unutar organizacija prema izmjenama procesa i načina rada. Statistički pokazatelji ukazuju na to da značajan dio organizacija i dalje ovisi o naslijeđenom softveru, dok veliku većinu IT budžeta troše na održavanje postojećih sistema, a ne na inovaciju.

Migracija i modernizacija u takvim okolnostima često zahtijeva duboku analizu zavisnosti aplikacija i podataka, refaktorisanje ključnih komponenti i transformaciju podataka u standardizovane formate. Organizacija mora adresirati i kulturološki aspekt promjene: kako obučiti timove za rad s novim alatima, kako redefinisati uloge i kako stvoriti otvoren pristup eksperimentisanju uz minimalan rizik po poslovanje.

Suverenitet podataka i evropski kontekst

Jedan od strateških elemenata partnerstva je fokus na suverenost podataka, posebno kroz ulogu NTT Data kao launch partnera za AWS European Sovereign Cloud. Za evropske vlade i kompanije to znači mogućnost korištenja inovacija hyperscalera uz zadržavanje kontrole nad lokacijom i pristupom podataka, te poštovanje regionalnih zahtjeva za privatnost i sigurnost. Suverenitet podataka postaje konkurentska prednost u okruženjima gdje regulatorni režimi zahtijevaju lokalnu pohranu podataka ili kontrolu nad infrastrukturom.

Sovereign cloud modeli nastoje ukloniti kompromis između pristupa naprednim cloud uslugama i obaveze čuvanja kontrole nad podacima. Oni omogućavaju implementaciju cloud-native inovacija u granicama regulatornog okvira, što je ključno za industrije poput zdravstva, finansija i javnog sektora. Ipak, implementacija suverenih rješenja zahtijeva pažljivo planiranje oko pitanja upravljanja ključevima, access control politika i suradnje sa lokalnim regulatornim tijelima.

Ekonomija modernizacije: računica troškova i povrata

Jedno od često postavljanih pitanja menadžmentu jeste koliko će modernizacija stvarno koštati i kada će se isplatiti. Troškovna računica mora uključiti direktne troškove migracije i modernizacije, ali i dugoročne uštede na održavanju, operativne efekte poboljšane agilnosti i nove prihode koji dolaze iz ubrzanih inovacija. Primjer Hondine migracije pokazuje kako se infrastrukturni troškovi mogu smanjiti gotovo četvrtinom, ali svaki projekat je specifičan.

Povrat ulaganja također dolazi iz kvalitativnih promjena: kraća vremena za uvođenje novih funkcionalnosti, veća pouzdanost sistema, bolja sposobnost skaliranja i bolja usklađenost s regulatornim normama. Uvođenje agentičke AI može dodatno poboljšati ROI tako što automatizira procese koji su do tada zauzimali ljudske resurse i povećava preciznost i konzistenciju u izvršavanju zadataka. Strateški partneri poput NTT Data mogu pomoći u izgradnji poslovnog slučaja koji obuhvata ove aspekte i mapira mjerljive rezultate kroz fazne implementacije.

Implementacioni obrasci: Migration Factory i ponovljive komponente

NTT Data promoviše pristup koji naziva Migration Factory, gdje se migracija i modernizacija provode kroz standardizovane, ponovljive korake koji minimiziraju rizik i skraćuju vrijeme implementacije. U sklopu takvog pristupa koristi se set alata za automatsko mapiranje zavisnosti, migraciju baza podataka i testiranje performansi, dok se generativne i agentičke AI sposobnosti integriraju kako bi se automatizirali određeni dijelovi transformacije i daljeg upravljanja.

Ponovljive poslovne komponente i predefinisani modeli podataka skraćuju vrijeme potrebno za postavljanje rješenja i omogućavaju organizacijama da se fokusiraju na prilagodbu poslovne logike umjesto izgradnje osnovnih komponenti iz nule. To je posebno važno u industrijama gdje se očekuju striktne kontrole i brzi rokovi implementacije.

Upravljanje rizicima i etičke dileme

Upotreba agentičke AI otvara i niz etičkih i sigurnosnih pitanja. Transparentnost odluka agenata, mogućnost nepredviđenih ponašanja i potencijal za pristranost modela zahtijevaju proaktivne mjere. Organizacije moraju osigurati da modeli prođu rigoroznu evaluaciju na pristranosti i performansama, te implementirati mehanizme za nadzor i korekciju.

S druge strane, sigurnosni aspekti uključuju zaštitu modela i podataka od neovlaštenog pristupa, kao i osiguranje otpornosti na manipulaciju podacima ili napade koji ciljaju modele. U kontekstu industrijskog clouda i suverenih rješenja, dodatna pažnja ide na kontrolu pristupa i upravljanje ključevima enkripcije kako bi se ispunili regulatorni zahtjevi i istovremeno omogućila fleksibilnost u implementaciji naprednih AI funkcionalnosti.

Kako organizacije mogu pristupiti tranziciji

Za upravnike i IT liderstvo pristup modernizaciji i agentičkoj AI treba biti pragmatičan i fazan. Preporučeni obrazac počinje mapiranjem kritičnih workload-a i identifikacijom poslovnih procesa koji donose najveću vrijednost kada se moderniziraju. Nakon toga slijedi izbor industrijski specifičnih komponenti i pilotiranje agentičkih funkcionalnosti u kontroliranim okruženjima uz jasne metrike uspjeha. Paralelno s tehnološkom implementacijom mora se raditi i na uređenju governance okvira, obuci zaposlenih i definisanju procesa za kontinuirani nadzor i unapređenje.

Ključna odluka za mnoge organizacije bit će da li koristiti općenita cloud rješenja ili industrijski cloud arhitekturu koja već sadrži potrebne komponente i usklađenosti. Partnerstvo s integratorom koji ima iskustvo u tim oblastima može znatno smanjiti rizik i ubrzati vrijeme do vrijednosti.

Posljedice za tržište i konkurenciju

Ukoliko model integracije modernizacije i agentičke AI pokaže održive rezultate, to će promijeniti dinamiku tržišta tehnoloških usluga. Organizacije koje brzo usvoje standardizovane, industrijske cloud komponente i pouzdane AI agente biće u prednosti u odnosu na one koje ostanu na konceptu sporih, ad-hoc transformacija. Hyperscaler-i poput AWS-a, koji pružaju infrastrukturne i platformne servise, u kombinaciji s globalnim integratorima mogu formirati ekosistem koji ubrzava široko usvajanje tehnologije dok istovremeno održava fokus na suverenosti i usklađenosti.

Za dobavljače rješenja i konsultante to znači da će sposobnost isporuke ponovljivih, industrijski optimizovanih komponenti postati ključna kompetencija. Za krajnje korisnike, očekivani ishod je veća agilnost, smanjeni operativni rizik i veća sposobnost monetizacije podataka i AI sposobnosti.

Dugoročne perspektive: od pilot projekata do operativne stvarnosti

Test vremena za ovaj model leži u sposobnosti da se agentička AI i modernizacija učine dijelom svakodnevnog poslovanja umjesto prolaznog trenda. Ključno će biti da se rješenja isporučuju s jasnim mjerilima uspjeha, da imaju ugrađene mjere upravljanja i da doprinose mjerljivoj poslovnoj vrijednosti. Ako organizacije uspiju pretočiti inicijalne uštede i operativne benefite u dugoročne promjene načina rada, partnerstvo i slični modeli mogu unaprijediti konkurentnost sektora i omogućiti nove poslovne modele koji se danas tek naslućuju.

Česta pitanja:

Pitanje: Šta podrazumijeva pojam "agentička AI" u kontekstu poslovnih sistema? Odgovor: Agentička AI označava autonomne softverske entitete koji mogu donositi odluke, inicirati zadatke i integrisati se s poslovnim aplikacijama kako bi postigli definirane ciljeve, pri čemu je naglasak na samostalnom izvršavanju kompleksnih tokova koji prije zahtijevaju ljudsku intervenciju.

Pitanje: Zašto je povezivanje modernizacije oblaka i AI važnije od provođenja tih procesa odvojeno? Odgovor: Kombinovanjem modernizacije oblaka i integracije AI u jednu strategiju omogućava se transformacija arhitekture tako da odmah pruža funkcionalnosti koje povećavaju efikasnost i vrijednost, umjesto da se samo prebacuju postojeća ograničenja u novo okruženje.

Pitanje: Koje su ključne prednosti industrijskih cloud platformi u odnosu na generičke cloud usluge? Odgovor: Industrijske cloud platforme nude prilagođene arhitekture s unaprijed definisanim modelima podataka, poslovnim komponentama i usklađenostima koje omogućavaju brže, ponovljivo i sigurnije implementacije specifične za određeni sektor.

Pitanje: Kako partnerstvo NTT Data i AWS adresira problem tehničkog duga? Odgovor: Partnerstvo koristi standardizirane migracione metode, alate za modernizaciju i ponovljive komponente kako bi refaktorisalo kritične aplikacije i transformisalo zavisnosti, čime se smanjuje teret održavanja naslijeđenih sistema i oslobađa kapacitet za inovaciju.

Pitanje: Šta znači "governance-by-design" i zašto je to važno? Odgovor: "Governance-by-design" znači da su kontrolni mehanizmi, politike pristupa, audit i etičke smjernice ugrađeni u arhitekturu od početka, što je ključno za bezbjedno, transparentno i usklađeno korištenje agentičke AI u regulisanim okruženjima.

Pitanje: Kako suverenitet podataka utiče na odluku o korištenju cloud usluga u Evropi? Odgovor: Suverenitet podataka omogućava organizacijama u Evropi da koriste cloud usluge dok istovremeno poštuju zakone o lokaciji podataka i zahtjeve za kontrolom pristupa, što olakšava usvajanje hyperscaler tehnologija uz zadržavanje regulatorne kontrole.

Pitanje: Koliko brzo organizacija može očekivati povrat ulaganja od modernizacije i integracije agentičke AI? Odgovor: Vrijeme povrata je varijabilno i ovisi o opsegu modernizacije, kvaliteti planiranja i izboru prioritetnih workload-a; primjeri pokazuju značajne uštede i poboljšanja operativne efikasnosti već u prvim fazama implementacije, ali puni povrat se postiže kroz kontinuirane promjene u procesima i modelima rada.

Pitanje: Koje su najveće prepreke za uspješnu operativizaciju agentičke AI? Odgovor: Najveće prepreke uključuju fragmentaciju podataka, naslijeđene aplikacije, nedostatak jasnih governance okvira, sigurnosne i etičke dileme te organizacioni otpor prema promjenama načina rada.