Czy AI stanie się kluczem do bezpieczniejszej automatyzacji?
Przewidywania dla przyszłości automatyzacji w naszej cyfrowej ery
Jestem przekonany, że nadchodząca era sztucznej inteligencji całkowicie zrewolucjonizuje nasz sposób patrzenia na automatyzację. Wystarczy spojrzeć na niektóre z najnowszych trendów, aby zrozumieć, jak AI będzie kształtować przyszłość bezpieczniejszej i bardziej wydajnej automatyzacji.
Niewątpliwie jednym z najistotniejszych czynników będzie rozwój zaawansowanych systemów opartych na generatywnej sztucznej inteligencji. Już dziś możemy zobaczyć, jak narzędzia takie jak ChatGPT zaczynają przenikać do naszego codziennego życia, oferując niesamowitą wydajność i wszechstronność. Ale to dopiero początek. W nadchodzącym roku firmy będą intensywnie poszukiwać sposobów na zintegrowanie tej technologii AI z innymi jej odmianami, takimi jak przyczynowa i predykcyjna, aby stworzyć jeszcze potężniejsze i bardziej kontekstowe rozwiązania.
Wyobraźcie sobie na przykład zespoły DevOps, które będą połączenie generatywnej AI z jej przyczynową i predykcyjną odmianą. Takie podejście pozwoli im nie tylko automatycznie generować fragmenty kodu, ale także przewidywać i zapobiegać przyszłym problemom. Efektem będzie znacznie bardziej innowacyjna i odporna na awarie automatyzacja procesów tworzenia oprogramowania.
Niestety, ten rozwój autonomicznej automatyki niesie ze sobą również nowe wyzwania. Jestem przekonany, że w nadchodzącym roku więcej organizacji doświadczy poważnych awarii usług cyfrowych z powodu niskiej jakości kodu wygenerowanego przez autonomiczne agenty AI. Deweloperzy będą bowiem coraz śmielej sięgać po te technologie, nie zawsze w pełni rozumiejąc ich zachowanie i konsekwencje.
Według ekspertów, żaden z pozostałych członków zespołu nie będzie w stanie szybko rozwiązać problemów, gdy się pojawią, ponieważ nikt nie będzie w pełni rozumiał kodu wygenerowanego przez autonomicznych agentów AI. To nowe wyzwanie zmusi organizacje do wypracowania bardziej kompleksowych rozwiązań, takich jak ‘cyfrowe systemy odpornościowe’. Te będą łączyć praktyki projektowania oprogramowania, rozwoju operacji i analityki, aby zapewnić domyślną odporność kodu na awarie.
Zwiększony nadzór nad AI w organizacjach
Kolejnym kluczowym trendem będzie wzrost zapotrzebowania na nowe role i kompetencje związane z zarządzaniem bezpieczeństwem i zgodnością stosowania AI w organizacjach. Wszyscy jesteśmy już przyzwyczajeni do korzystania z narzędzi AI w naszym życiu prywatnym, więc naturalne jest, że będziemy oczekiwać podobnej pomocy również w pracy.
Firmy zdały sobie sprawę, że jeśli nie sformalizują i nie uregulują tego korzystania, pracownicy i tak będą posługiwać się tymi technologiami po kryjomu. Dlatego widzimy, że coraz więcej organizacji zaczyna tworzyć stanowisko dyrektora ds. sztucznej inteligencji (CAIO), który będzie nadzorował właściwe wykorzystanie AI, podobnie jak ma to miejsce w przypadku menadżerów ds. bezpieczeństwa (CISO).
Zadaniem CAIO będzie opracowywanie polityk oraz edukowanie i wzmacnianie kompetencji pracowników w zakresie bezpiecznego korzystania ze sztucznej inteligencji. Chodzi o to, aby chronić organizację przed przypadkowym nieprzestrzeganiem przepisów, wyciekiem własności intelektualnej czy innymi zagrożeniami bezpieczeństwa.
Te praktyki z pewnością utorują drogę do jeszcze powszechniejszego przyjęcia AI w biznesie. Oczekuję, że w ciągu najbliższych lat sztuczna inteligencja stanie się tak powszechna, jak obecnie telefon komórkowy. Organizacje będą dążyć do coraz bardziej inteligentnej automatyzacji i szybszego podejmowania decyzji.
Zwiększona obserwowalność danych kluczem do skutecznej automatyzacji
Jednym z kluczowych wyzwań, jakie przyjdzie nam pokonać, będzie zapewnienie wysokiej jakości danych niezbędnych do skutecznego funkcjonowania zaawansowanej automatyzacji opartej na AI. Ilość danych, którymi dysponujemy, rośnie w zastraszającym tempie, ale równocześnie koszty i ryzyko związane z niską jakością tych informacji są większe niż kiedykolwiek.
Według badań przeprowadzonych wśród specjalistów DevOps, aż 57% z nich stwierdziło, że brak obserwowalności danych utrudnia automatyzację w sposób zgodny z przepisami. W efekcie będziemy wymagać rozwiązań zapewniających szybką obserwowalność danych, umożliwiających ich pozyskiwanie przy zachowaniu kryteriów wysokiej jakości i wiarygodności.
Zwiększona obserwowalność danych pozwoli użytkownikom, takim jak zespoły ds. operacji IT i analityki biznesowej, zrozumieć dostępność danych, ich strukturę, relacje oraz pochodzenie we wszystkich źródłach – w tym na różnych platformach w rozproszonych środowiskach hybrydowych i wielochmurowych. To kluczowe, aby móc tworzyć wnioski, którym można w pełni zaufać, dzięki świeżości danych i eliminacji błędów.
Co więcej, połączenie presji związanej z dążeniem do bardziej zrównoważonych praktyk biznesowych oraz rosnącymi kosztami utrzymania chmury spowoduje, że obserwowalność, która dotychczas była priorytetem IT, stanie się wymogiem biznesowym. Analityka danych oparta na sztucznej inteligencji będzie kluczowym czynnikiem napędzającym ten trend, dostarczając przydatnych informacji i inteligentnej automatyzacji, która pomoże zoptymalizować praktyki FinOps i sustainability w chmurze.
Automatyzacja ciągłej integracji i dostawy kluczowa dla bezpieczeństwa
Niezawodny i bezpieczny proces ciągłej dostawy oprogramowania będzie równie istotny dla utrzymania ciągłości działania w biznesie, co jakość i bezpieczeństwo samych usług cyfrowych, na których polegają nasi klienci i użytkownicy końcowi. W najbliższym czasie będziemy obserwować przesunięcie w kierunku ‘produktyzacji’ narzędzi wykorzystywanych do napędzania najlepszych praktyk inżynierii DevOps, bezpieczeństwa i niezawodności.
Oznacza to, że organizacje będą dążyć do skodyfikowania know-how i możliwości potrzebnych do zautomatyzowania ciągłości dostarczania oprogramowania. Procesy te będą uruchamiane za pośrednictwem interfejsów API, które automatyzują zadania na podstawie wglądu w dane obserwacyjne w czasie rzeczywistym.
To z kolei doprowadzi do stopniowego zastąpienia tradycyjnych systemów zarządzania informacjami i zdarzeniami bezpieczeństwa (SIEM) przez rozwiązania analizy zagrożeń nowej generacji. Zespoły ds. bezpieczeństwa będą mogły rozszerzyć swoje możliwości, wykraczając poza analizę dzienników i uzyskując dostęp do szerszego kontekstu zapewnianego przez różne rodzaje sztucznej inteligencji – od generatywnej po przyczynową i predykcyjną.
W rezultacie firmy zyskają głębszą, dokładniejszą i zautomatyzowaną analizę zagrożeń, co pomoże im skuteczniej chronić aplikacje i dane przed coraz bardziej wyrafinowanymi atakami.
Podsumowanie
Powyższe trendy jasno wskazują, że nadchodząca era sztucznej inteligencji zrewolucjonizuje sposób, w jaki podchodzimy do automatyzacji. Integracja różnych odmian AI, od generatywnej po przyczynową i predykcyjną, stworzy potężne narzędzia do optymalizacji, zabezpieczania i usprawniania kluczowych procesów biznesowych.
Jednocześnie rozwój autonomicznych systemów automatyzacji będzie wymagał od organizacji wypracowania bardziej kompleksowych rozwiązań, takich jak ‘cyfrowe systemy odpornościowe’, które zapewnią domyślną odporność oprogramowania na awarie. Pojawiać się będą też nowe role, jak CAIO, odpowiedzialne za nadzór nad bezpiecznym i zgodnym z przepisami wykorzystaniem AI.
Kluczową kwestią będzie również zapewnienie wysokiej jakości danych niezbędnych do skutecznego funkcjonowania zaawansowanej automatyzacji opartej na AI. Zwiększona obserwowalność danych pozwoli na dokładniejsze, kontekstowe wnioskowanie i inteligentną automatyzację, wspierając cele zrównoważonego rozwoju.
Wreszcie, niezawodny i bezpieczny proces ciągłej dostawy oprogramowania stanie się niezbędny dla zachowania ciągłości działania firm. Automatyzacja tych procesów, wspierana przez zaawansowaną analizę zagrożeń opartą na AI, będzie kluczowa dla zapewnienia bezpieczeństwa aplikacji i danych.
Podsumowując, AI z pewnością stanie się kluczem do bezpieczniejszej i bardziej wydajnej automatyzacji w nadchodzących latach. Organizacje, które podejmą te wyzwania, będą mogły liczyć na ogromne korzyści w postaci zwiększonej efektywności, odporności i innowacyjności.
