Несмотря на большой потенциал генеративного ИИ (GenAI) для улучшения ИТ-операций (ITOps), ИТ-команды используют его ограниченно, если вообще используют, пишет на портале ITPro Today независимый аналитик Кристофер Тоцци.

Теоретически GenAI может делать множество удивительных вещей в сфере ITOps — от написания кода до управления тикетами, помощи в устранении неполадок и т. д. Но в реальности, похоже, лишь немногие организации используют его для решения всех этих задач. Типичная ИТ-команда сегодня применяет GenAI ограниченно, если вообще применяет.

Чтобы доказать это, давайте посмотрим на текущее состояние GenAI в ITOps, в том числе на то, какие инструменты используют GenAI, насколько широко они внедряются, и что говорят ИТ-специалисты о своих планах по внедрению GenAI.

GenAI и инструменты ITOps: искусство возможного

Легко придумать сценарии использования генеративного ИИ в ИТ-операциях. Сложнее создать инструменты, которые действительно реализуют эти сценарии. На сегодняшний день поставщики ПО, ориентированного на ITOps, действительно включили GenAI в свои продукты, но ограничились несколькими узкими областями.

Управление тикетами. Одна из них — управление тикетами. Здесь GenAI предлагает много полезного, поскольку он может интерпретировать и обобщать заявки, поданные пользователями. Инструменты, использующие GenAI для этой цели, предлагают такие поставщики, как ServiceNow и Rezolve.

Однако не все решения для ИТ-тикетов в настоящее время используют GenAI, и даже если вы используете такое решение, вам, вероятно, придется интерпретировать и управлять некоторыми тикетами вручную. GenAI может ускорить рабочие процессы в этом контексте, но не может заменить человека.

Реагирование на инциденты. Аналогичным образом некоторые поставщики инструментов для реагирования на инциденты, например Jeli, предлагают функции на основе GenAI для обобщения инцидентов. Цель состоит в том, чтобы облегчить заинтересованным сторонам понимание того, что произошло и что должно произойти дальше, когда они находятся в процессе устранения неполадок.

Как и в случае с управлением тикетами, GenAI может ускорить рабочие процессы реагирования на инциденты, но вам все равно понадобятся люди для решения сложных вопросов, которые GenAI не может понять, и для анализа сводок инцидентов на случай, если ИИ ошибется.

Генерация скриптов. Инженерам ITOps с ограниченными навыками кодирования — или тем, кто просто не знаком с определенным языком или системой, — инструменты GenAI, такие как Copilot и ChatGPT, могут пригодиться в качестве средства создания скриптов. Например, если вам нужно написать cron job или сгенерировать код PowerShell для задачи обслуживания, код, созданный инструментами GenAI, скорее всего, будет работать достаточно хорошо.

Ограничение здесь заключается в том, что GenAI, скорее всего, не справится с созданием сложных скриптов, и на сегодняшний день ни один производитель не ориентирован на этот сценарий использования. Большинство инструментов, предназначенных для кодирования с помощью ИИ, ориентированы в первую очередь на разработчиков ПО, а не на ИТ-инженеров, от которых требуется написание скриптов, а не приложений.

Что GenAI не делает для ИТ-команд

В то время как GenAI в настоящее время приносит реальную пользу в описанных выше сценариях использования, существует множество других потребностей ИТ-операций, которые GenAI не решает — несмотря на то, что теоретически способен на это.

Возьмем, к примеру, мониторинг систем. Теоретически вы можете использовать естественный язык, чтобы сообщить инструменту на базе GenAI, каковы ваши SLA и SLO, а затем попросить его отслеживать журналы и метрики и управлять оповещениями в соответствии с вашими требованиями. Но это сложная задача, а поскольку такие инструменты, как ChatGPT, не могут напрямую подключаться к системам мониторинга, в настоящее время технология GenAI не позволяет решить эту задачу. Если только поставщик средств мониторинга и наблюдаемости не создаст инструмент для решения этой специфической задачи, GenAI вряд ли сможет помочь ИТ-командам в этом направлении.

В качестве другого примера можно рассмотреть дизайн и архитектуру системы. Задача планирования ИТ-среды — какие инструменты и сервисы развернуть и как их настроить — часто ложится на плечи ИТ-инженеров. Теоретически инструменты GenAI могли бы помочь в этом, позволив инженерам объяснить, каковы их приоритеты — например, каковы цели в области безопасности и производительности, — а затем позволить модели GenAI сделать соответствующие предложения. Но, опять же, в настоящее время ни один инструмент не справляется с такой работой.

Команды ITOps могут извлечь выгоду из GenAI, но только в определенной степени

Некоторые команды ITOps используют GenAI, но только для определенных типов задач, и трудно представить, что GenAI в ближайшее время сможет решать более широкий круг задач ИТ-операций.

Вендоры, ориентированные на рынок ITOps, в настоящее время внедряют GenAI только для того, чтобы быстро решать простые задачи, а не для того, чтобы использовать преимущества технологии в более сложных областях.

Стоит также отметить, что число ИТ-лидеров, которые планируют внедрять технологии на базе GenAI, кажется невысоким. По данным опроса ITPro Today «2023 IT Priorities Survey», только 25% респондентов планируют внедрять технологии ИИ. Как и поставщики ПО, ИТ-специалисты, похоже, видят в GenAI лишь ограниченный потенциал.