W dobie szybko rozwijających się technologii Smart Home coraz więcej użytkowników poszukuje rozwiązań, które pozwolą na wygodne i centralne zarządzanie inteligentnymi urządzeniami w domu. Połączenie bramki FRITZ!Smart Gateway z głośnikami Amazon Echo i asystentem Alexa to prosty sposób na wprowadze...
Jak wynika z opublikowanego przez Fortinet dokumentu „2023 Cloud Security Report”, w chmurze publicznej znajduje się już ponad połowa danych prawie 40% ankietowanych przedsiębiorstw. W ciągu najbliższych 12-18 miesięcy odsetek tych firm zwiększy się do 58%, co spowoduje, że wyzwań związanych z zabezpieczani...
Zdaniem 45% respondentów przeprowadzonego przez IDC badania to nie ataki ransomware, lecz zachowanie kontroli nad infrastrukturą (w tym szyfrowaniem i utrzymaniem suwerenności danych) mogą w 2026 roku stać się największym wyzwaniem dla zapewnienia bezpieczeństwa i prywatności informacji. Potwierdzają to wyniki a...
Osoby, które w ostatnich tygodniach planowały rozbudowę komputera o dodatkową pamięć RAM lub szybszy dysk SSD, mogły przeżyć niemałe zaskoczenie. Ceny komponentów pamięci RAM i dysków wyraźnie poszły w górę, a wszystko wskazuje na to, że nie jest to chwilowa korekta, lecz efekt głębszych zmi...
Rozwój modeli AI zwiększa ich zdolność do rozwiązywania złożonych problemów i lepszego rozumienia kontekstu, ale może jednocześnie wpływać na zmianę profilu ryzyka związanego z ich wykorzystaniem - wynika z kwietniowej analizy F5 Labs. Dane sugerują, że modele wyposażone w mechanizmy wieloetapowego wniosk...
Microsoft Azure to potężna platforma do budowania i uruchamiania aplikacji cloud-native. Jednak, jak potwierdzi każdy doświadczony architekt chmurowy lub inżynier SRE - monitorowanie środowiska Azure może przypominać próbę okiełznania chaosu. Setki metryk, logów i alertów napływających z maszyn wir...
Największą korzyścią, jaką sztuczna inteligencja może wnieść do zarządzania infrastrukturą IT, nie jest tylko automatyzacja procesów, lecz odzyskanie czasu przez zespoły techniczne. Wraz ze wzrostem liczby systemów, aplikacji, integracji i środowisk chmurowych specjaliści IT coraz większą część swojej pracy poświęcają na zadania operacyjne, takie jak analiza alertów, reagowanie na incydenty, monitorowanie infrastruktury czy zapewnianie ciągłości działania. AI zaczyna stopniowo zmieniać ten model, przejmując część powtarzalnych obowiązków i umożliwiając zespołom skupienie się na rozwoju, wzmacnianiu bezpieczeństwa oraz dalszym skalowaniu infrastruktury.
Współczesne środowiska IT są dziś znacznie bardziej rozproszone niż jeszcze kilka lat temu. Organizacje równocześnie wykorzystują infrastrukturę lokalną, usługi chmurowe, aplikacje SaaS oraz rozbudowane środowiska hybrydowe. Każdy kolejny element zwiększa złożoność całego ekosystemu i tworzy nowe zależności, które wymagają stałego monitorowania oraz odpowiedniego zarządzania.
Stanowi to coraz większe wyzwanie dla zespołów odpowiedzialnych za utrzymanie infrastruktury. Znaczną część ich codziennych obowiązków zajmują zadania operacyjne, takie jak analiza logów, obsługa alertów, klasyfikacja zgłoszeń, monitorowanie wydajności środowisk czy wykrywanie potencjalnych incydentów bezpieczeństwa. Problemem coraz częściej nie jest sam niedobór specjalistów, lecz ograniczona ilość czasu, jaką istniejące zespoły mogą przeznaczyć na działania o większej wartości dla organizacji.
Jest to coraz większe obciążenie dla odpowiedzialnych za te obszary zespołów. Znaczną część ich codziennej pracy stanowią zadania operacyjne: analiza logów, reagowanie na alerty, klasyfikowanie zgłoszeń, zarządzanie wydajnością środowisk czy identyfikowanie potencjalnych incydentów bezpieczeństwa. Problemem nie zawsze jest więc brak specjalistów, ale ograniczone możliwości czasowe istniejących zespołów.
"W wielu firmach specjaliści IT coraz więcej czasu poświęcają na utrzymywanie środowiska w stabilnym stanie, a coraz mniej na jego rozwijanie. Rosnąca liczba systemów, danych i zależności powoduje, że infrastruktura wymaga stałego nadzoru operacyjnego. W efekcie zespoły funkcjonują w trybie ciągłego reagowania, co utrudnia realizowanie projektów rozwojowych czy wzmacnianie bezpieczeństwa" - komentuje Jakub Andrzejewski, Business Development Manager for Poland & CIS w firmie Progress Software.
Wraz ze skalowaniem działalności problem ten staje się jeszcze bardziej widoczny. Tradycyjny model polegający na zwiększaniu liczby pracowników proporcjonalnie do rozwoju infrastruktury zaczyna być kosztowny i trudny do utrzymania. Firmy coraz częściej szukają więc sposobów na zwiększanie możliwości operacyjnych bez konieczności ciągłego rozbudowywania zespołów.
W tym kontekście coraz większego znaczenia nabierają rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję, które automatyzują wiele powtarzalnych procesów związanych z utrzymaniem infrastruktury IT. Obejmuje to m.in. monitorowanie środowisk, wykrywanie anomalii, analizę logów, priorytetyzację alertów oraz automatyczne reagowanie na wybrane zdarzenia. Tego typu narzędzia ograniczają liczbę czynności wykonywanych ręcznie przez zespoły techniczne, a jednocześnie przyspieszają identyfikację i diagnozowanie problemów. Równolegle rozwija się także model oparty na agentach AI, którzy realizują określone zadania zgodnie z wcześniej zdefiniowanymi regułami i politykami bezpieczeństwa.
Zmienia się również rola specjalistów IT. Zamiast koncentrować się przede wszystkim na ręcznym zarządzaniu infrastrukturą, coraz częściej odpowiadają oni za nadzorowanie systemów automatyzacji, wyznaczanie celów biznesowych oraz ocenę rezultatów pracy narzędzi opartych na sztucznej inteligencji.
"Wdrażanie AI do obsługi infrastruktury IT nie oznacza całkowitego zastępowania ludzi autonomicznymi systemami. Znacznie częściej chodzi o przejęcie najbardziej czasochłonnych i powtarzalnych zadań operacyjnych. Dzięki temu inżynierowie mogą koncentrować się na działaniach o większej wartości biznesowej, takich jak rozwój architektury, bezpieczeństwo czy optymalizacja środowisk" - wskazuje Jakub Andrzejewski.
Taki model działania wymaga jednak odpowiedniego nadzoru nad automatyzacją, zapewnienia jakości danych oraz jasno określonych zasad funkcjonowania systemów AI. Kompetencje zespołów IT ewoluują w kierunku zarządzania procesami automatyzacji i kontroli ich efektywności.
W dyskusji o wdrażaniu sztucznej inteligencji coraz częściej pojawia się pojęcie operacyjnej dywidendy czasu (Operational Time Dividend). Założenie jest stosunkowo proste: każda godzina odzyskana dzięki automatyzacji może zostać przeznaczona na działania zwiększające odporność firmy, jej bezpieczeństwo oraz możliwości rozwoju.
Korzyści z wykorzystania AI nie muszą być mierzone wyłącznie redukcją kosztów czy ograniczaniem zatrudnienia. Dla wielu przedsiębiorstw większą wartość może stanowić możliwość zwiększania skali działania bez proporcjonalnego zwiększania liczby pracowników. Odzyskany czas zespoły mogą przeznaczać m.in. na eliminowanie długu technologicznego, poprawę cyberbezpieczeństwa, rozwój architektury systemów czy wdrażanie nowych usług wspierających działalność biznesową. W efekcie AI staje się nie tyle narzędziem zastępującym specjalistów, ile rozwiązaniem zwiększającym możliwości istniejących zespołów.
"Największą zmianą, jaką AI może wprowadzić do obszaru infrastruktury IT, jest odzyskiwanie czasu operacyjnego. W praktyce każda zautomatyzowana czynność zwiększa zdolność zespołów do realizowania bardziej strategicznych działań, bez konieczności proporcjonalnego zwiększania zatrudnienia. Jest to szczególnie istotne w środowisku, w którym infrastruktura staje się coraz bardziej złożona, a presja na utrzymanie ciągłości działania stale rośnie" - podkreśla ekspert Progress Software.
W kolejnych latach firmy prawdopodobnie będą coraz częściej oceniać skuteczność wdrożeń AI nie poprzez liczbę wykorzystanych narzędzi, ale przez to, ile czasu udało się odzyskać oraz w jaki sposób został on wykorzystany. W tym kontekście przewagę mogą osiągnąć te przedsiębiorstwa, które potraktują sztuczną inteligencję nie jako cel sam w sobie, lecz jako sposób na zwiększenie elastyczności i możliwości rozwoju swoich zespołów IT.
Źródło: Progress Software
