Jak podaje IDC, wydatki na infrastrukturę zoptymalizowaną pod kątem AI sięgnęły 82 miliardów dolarów w szczytowym kwartale 2025 roku, a do 2029 roku mają osiągnąć poziom 758 miliardów rocznie. Skala inwestycji wyprzedza dziś tempo, w jakim organizacje uczą się obserwować własne systemy. Efekt jest paradoksalny – im więcej modeli i narzędzi trafia do środowisk produkcyjnych, tym trudniej powiedzieć, co naprawdę dzieje się w środku.
Ostatnie dwa lata przyniosły gwałtowne przyspieszenie inwestycji w modele generatywne. Firmy sięgają po nie jak po gotowe odpowiedzi na złożone pytania operacyjne. Problem w tym, że żaden model językowy, bez względu na liczbę parametrów, nie jest w stanie samodzielnie przetworzyć petabajtów danych, jakie generuje współczesne środowisko chmurowe. Natłok zbyt wielu surowych danych naraz może przytłoczyć model, nie tylko nie poprawiając jakości odpowiedzi, ale wręcz ją obniżając.
AI robi coraz więcej, ale coraz trudniej sprawdzić, czy robi to dobrze. Według najnowszych badań Zapiera przeciętny pracownik enterprise spędza 4,5 godziny tygodniowo na poprawianiu treści wygenerowanych przez sztuczną inteligencję – to ponad połowa dnia pracy. Generatywne AI jest jak artysta: kreatywne, ale nieprzewidywalne. Do prowadzenia operacji IT potrzeba modelu, który pracuje jak naukowiec: deterministycznie, w oparciu o sprawdzalne fakty i mapy zależności. To rozróżnienie decyduje dziś o tym, które wdrożenia AI zwracają inwestycję, a które generują zbędne koszty.
Tool sprawl podkopuje to, co AI miało zoptymalizować
W europejskich sektorach regulowanych wymagania takie jak DORA czy NIS2 narzucają udokumentowaną, szybką detekcję anomalii i jasny ślad działań naprawczych. Wiele organizacji odpowiedziało w jedyny znany sobie sposób: dodając kolejne narzędzia monitoringowe. Efektem jest krajobraz rozproszonych rozwiązań, z których każde dostarcza inny fragment pełnego obrazu. Kiedy pojawia się incydent, pracownicy muszą ręcznie konsolidować dane z szeregu systemów, żeby zrozumieć związek przyczynowo-skutkowy. To zajmuje czas, podczas którego użytkownicy końcowi mogą zacząć odczuwać problem.
Davis AI – silnik analityczny wbudowany w platformę Dynatrace – nie zgaduje przyczyn awarii, tylko odczytuje je z grafu zależności łączącego każdy serwis, transakcję i komponent infrastruktury. Nasze wewnętrzne benchmarki pokazują, że gdy agent SRE działa w połączeniu z silnikami deterministycznymi, problemy są rozwiązywane do 12 razy częściej, trzy razy szybciej i za połowę kosztów w porównaniu do testów bez deterministycznego ugruntowania.
Zwrot z inwestycji w AI zaczyna się od widoczności
Firmy, które osiągają realny zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję, przed rozpoczęciem skalowania swoich modeli zbudowały fundament widoczności. Konsolidacja narzędzi wokół jednej platformy obserwacyjnej to strategiczna decyzja, wpływająca bezpośrednio na to, jak szybko zespoły inżynierskie mogą działać, jak dokładne są decyzje podejmowane przez AI oraz ile kosztuje zarządzanie środowiskiem w przeliczeniu na incydent. Przykładowo, w e-commerce każde opóźnienie ładowania strony to mierzalny spadek konwersji, a w bankowości każda godzina bez precyzyjnej odpowiedzi na anomalię w systemie płatności może generować odczuwalne straty. Observability w biznesie służy jako instrument ochrony przychodów, jednocześnie zapewniając zgodność z najnowszymi przepisami.
Integracja observability bezpośrednio w cyklu wytwarzania oprogramowania przynosi kolejny, często niedoceniany efekt – zespoły nie muszą już reagować na problemy po fakcie. Jeśli platforma wykryje anomalię powiązaną z nową funkcjonalnością zaraz po jej wdrożeniu, może automatycznie ograniczyć jej zasięg zanim wpłynie na szerszą bazę użytkowników. Przejście od reaktywnego monitoringu do aktywnego zabezpieczenia dostarczania oprogramowania to sedno drogi ku autonomicznym operacjom IT.
Najbliższe lata przyniosą stopniowe przesuwanie operacji, od automatyzacji prostych zadań, przez autonomię nadzorowaną, w której AI proponuje plany naprawcze do akceptacji człowieka, aż po systemy w pełni autonomiczne, zarządzające środowiskiem produkcyjnym samodzielnie. Przewagę zyskają organizacje, które przeszły tę drogę z observability wpisanym w fundamenty swoich działań. Model, w którym jedna warstwa AI obserwuje i zabezpiecza pracę innych systemów AI, a człowiek wyznacza cele i ramy zgodności stawia sztuczną inteligencję w roli partnera w prowadzeniu przedsiębiorstwa, a nie jedynie modnego dodatku.
Autor: Michał Bojko, R&D Development Director, Dynatrace