2024년 응용 전략 상태: 생성적 AI가 자동화 진화를 재정의합니다

올해는 10명 중 1명 미만(8.2%)이 자동화를 무시하고 있었으며, 가장 높은 성숙도(자동화)를 달성한 조직의 비율이 거의 두 배로 증가했습니다.

하지만 내 편리한 차트에는 새로운 목표가 생겼습니다. 바로 자율성입니다.

그 이유는 생성 AI가 등장하여 완전 자율 운영이라는 목표가 가능할 뿐만 아니라 달성 가능하다는 점을 지적했기 때문입니다. 생성 AI는 개방형 질문을 받았을 때는 환각 증상을 보일 수 있지만, 잘 구성된 스키마와 구문 사양이 포함된 구성 및 코드와 같은 구조화된 콘텐츠를 생성하는 데 집중하면 좋은 성과를 내기 때문입니다. 그리고 더 많이 할수록 더 좋아집니다. 이는 점차적으로 학습하여 정의된 서비스 수준 목표를 충족하도록 인프라와 앱 서비스를 조정하는 데 필요한 올바른 정책과 구성을 생성하는 데 능숙해질 수 있습니다.

그리고 우리의 조사에 따르면, 기업들은 그것을 달성하고 싶어합니다. 자동화를 보다 완벽하게 활용하면 조직이 자동화 노력에서 얻는 이점이 더 크기 때문일 가능성이 높습니다.

하지만 이 모든 자동화는 무언가에 의해 추진되어야 합니다. 뭔가 구체적인 것. 측정 가능한 것. 실행 가능한 것.

그것이 바로 데이터입니다. 원격측정구체적으로 말하면, 조직에서 빠르고, 가용성이 높고, 안전하다는 것을 보장하려는 애플리케이션과 API를 지원하는 시스템과 서비스에서 생성됩니다.

그렇기 때문에 디지털 혁신을 가속화하는 데 필요한 6가지 핵심 기술 역량 에 대해 이야기할 때 자동화와 관찰성이 단일 도메인으로 함께 통합되는 것입니다. 왜냐하면 후자가 없는 전자는 단지 추측일 뿐이고, 전자가 없는 후자는 조직이 수십 년간 바라왔던 가시성을 실현하는 데 실패하기 때문입니다.

그리고 그 모든 데이터, 모든 원격 측정 데이터 는 이를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 제공하는 예측 AI 엔진에 활력을 불어넣을 수 있으므로, 생성 AI가 이를 사용하여 구성과 정책을 자율적으로 조정할 수 있습니다 .

오, 그렇죠. 이제 모든 것이 하나로 합쳐지고 있습니다. AIOps는 자동화의 차세대 진화 이며, 이는 모두 생성적 AI 덕분입니다.