2024 年のアプリケーション戦略の現状: ジェネレーティブ AI が自動化の進化を再定義する

今年、自動化を無視していたのは 10 社中 1 社未満 (8.2%) で、最も成熟度の高い (自動化された) 組織の割合はほぼ 2 倍になりました。

しかし、私の便利なチャートには、自律という新しい目標があることに気付くでしょう。

それは、生成 AI が登場し、完全に自律的な操作という目標が可能であるだけでなく、達成可能であることを指摘したからです。 これは、生成 AI は自由形式の質問をされると幻覚を起こす可能性があるが、構成や、整形式のスキーマと構文仕様を持つコードなどの構造化されたコンテンツの生成に重点を置くと、優れたパフォーマンスを発揮するためです。 そして、やればやるほど、良くなります。 ある程度学習し、定義されたサービス レベルの目標を満たすようにインフラストラクチャとアプリケーション サービスを調整するための適切なポリシーと構成を生成する能力も向上します。

そして、私たちの調査によれば、組織はそれを達成したいと考えています。 おそらく、自動化をより十分に活用すると、組織が自動化の取り組みから得るメリットが大きくなるためでしょう。

しかし、こうした自動化はすべて何かによって推進される必要があります。 具体的なもの。 測定可能なもの。 実行可能なもの。

その何かとはデータです。 テレメトリー具体的には、組織が高速、可用性、安全性を確保したいアプリケーションと API をサポートするシステムとサービスによって生成されます。

そのため、組織がデジタル変革を加速するために必要な6 つの主要な技術的機能について話すとき、自動化と可観測性が 1 つのドメインにまとめられます。 なぜなら、後者なしで前者を実行するのは単なる推測に過ぎず、前者なしで後者を実行すると、組織が何十年も望んできた可視性を実現するメリットを享受できないからです。

そして、そのすべてのデータ、すべてのテレメトリは、それを分析して実用的な洞察を生成する予測 AI エンジンにも活用され、生成 AI がそれを使用して構成とポリシーを自律的に調整できるようになります。

そうそう。 すべてがまとまりつつあります。 AIOps は自動化の次の進化であり、それはすべて生成 AI のおかげです。