Seuraava AI-kriisi ei ole mallin epäonnistuminen, vaan järjestelmäkriisi.

AI ja agenssien AI ovat olleet yritysten trendisanat viime vuosina, ja sijoitusten määrä ja markkinoiden kehitysnopeus ovat tärkeitä indikaattoreita kasvaville AI-odotuksille. Vuoden 2026 alussa yksinään on sijoitettu miljardeja dollareita AI-yrityksiin, kuten OpenAI:hin ja CoreWeaveen, mikä osoittaa, että AI on edelleen tärkeä prioriteetti yrityksille tulevina vuosina.

Nämä kasvavat sijoitukset näyttävät olevan kohdistettu AI:n skaalautumiseen kokeellisesta vaiheesta tuotantoon. Tämä näkyy esimerkiksi Cockroach Labsin viimeisimmässä raportissa – The State of AI Infrastructure 2026, jossa 98 %:lla globaaleista teknologiajohtajista on raportoitu vähintään yksi AI-projekti, joka on siirtynyt koepilottifasesta tuotantoon viimeisen vuoden aikana, jotta voidaan ajaa todellista tuottoa. Kuitenkin, kun organisaatiot jatkavat tuotantovaiheeseen siirtymistä, yksi kysymys uhkaa kaiken: voivatko infrastruktuurit tukea AI-projektien kasvavaa vaatimusta ja skaalautumisnopeutta?

Miksi nykyinen infrastruktuuri ei sovi AI-vaatimuksiin

AI-työkuormat tuovat uusia haasteita yrityksille, joita ei ole aiemmin koettu. Merkittävin näistä on, että vähittäiskaupan sivustot odottavat liikenteen kasvua Black Fridayn ja Cyber Mondayn aikana, samoin kuin urheiluvedonlyöntisivustot tietävät, että Super Bowl -sununtai aiheuttaa liikenteen kasvun. Näiden kasvujen taustalla on kuitenkin ihmisten toiminta, joka antaa taukoja ja ei ole jatkuvaa.

Monet yritykset käyttävät perinteisiä järjestelmiä, jotka on suunniteltu ihmisten liikenteelle, jossa on taukoja ja huipputunteja. AI-agentsit eivät toimi samalla tavalla; ne toimivat koneen nopeudella 24 tuntia vuorokaudessa, 7 päivää viikossa. Kun autonomiset, konepohjaiset työkuormat kehittyvät nopeasti, arkkitehtuureja kohtaa rajoja, joita ne eivät ole suunniteltu käsittämään. Ja jos vähittäiskaupan sivustot ja urheiluvedonlyöntisivustot ovat jo käyttää liikenteen kasvua, he eivät ole valmistautuneet käsittelemään jatkuvasti toimivia AI-agenteja.

Tällä hetkellä organisaatiot kokevat keskimäärin 86 katkosta vuodessa. Lisäksi 83 % uskoo, että heidän tietoinfrastruktuurinsa epäonnistuu AI:n painon alla seuraavan vuoden aikana, ja 34 % ei odota, että se kestäisi edes seuraavat 11 kuukautta. Ja AI-vaatimukset kasvavat vain nopeammin. Modernisointi ei ole enää miellyttävä vaihtoehto, vaan välttämätön.

Infrastruktuurin jättäminen sellaisenaan

Vaikka useimmat organisaatiot tietävät AI:n vaatimukset, jotka tarvitaan sujuvan toiminnan, suurin osa ei ole valmistautunut tekemään tarvittavia muutoksia estääkseen järjestelmäviat. Lähes kaksi kolmasosaa (63 %) teknologiajohtajista sanoo, että heidän tiiminsä aliarvioi, kuinka nopeasti AI-vaatimukset ylittävät olemassa olevan tietoinfrastruktuurin, osoittaen, että vaikka AI-kokeilujen edetessä, mitään ei tehdä estääkseen katastrofia. Vaikka järjestelmäpäivitykset ja uudelleenjärjestelyt voivat vaikuttaa pitkäaikaisilta ja kalliilta sijoituksilta, AI-liittyvän keskeytyksen kustannukset ovat vielä merkittävämmät.

Tällä hetkellä yli puolet (57 %) organisaatioista arvioi, että vain yhden tunnin AI-liittyvän keskeytyksen kustannukset olisivat 100 000 dollaria tai enemmän, ja mitä suurempi organisaatio on, sitä suuremmat kustannukset ovat. Vaikka toiminta on 99,9 %:n ajan sujuvaa, se 0,1 %:n aikainen keskeytys voi aiheuttaa 9 tuntia keskeytystä vuodessa, jolloin voidaan menettää 100 000 dollaria tai enemmän tunnissa; menetetty tulo, jota useimmat eivät ole budjetoinneet. Sesongin työkuormien ja äärimmäisten huippujen (kuten Black Fridayn ja Super Bowl -sunnuntain) osalta organisaatiot riskivät liiketoiminnan määrittävät tappiot. AI-keskeytyksen taloudellisen menetyksen lisäksi yritykset kohtaavat kuluttajien luottamuksen menetyksen. Luottamus on jo hauras, kun puhutaan keskeytyksistä, ja 50 %:lla verkkokaupan asiakkaista on todennäköisesti siirtymässä toiseen brändiin, jos tapahtuu keskeytys tai maksuvirhe. Verkkotoimintojen ylläpitämisen panokset ovat kaikkien aikojen korkeimmalla tasolla.

Toiminnallinen kestävyys hajautettujen arkkitehtuureilla

Kun on kyse infrastruktuurin uudelleensuunnittelusta AI-työkuormien tukemiseksi, toiminnallinen kestävyys on oltava strategian eturintamassa. AI-infrastruktuurin skaalautumisen (55 %), uusien käyttötapauksien tutkimisen (51 %) ja kestävyyden vahvistamisen (51 %) nousevan strategioiksi AI-vaatimusten kohtaamiseksi, perustan luominen toiminnallisen kestävyyden saavuttamiseksi on avainasemassa. Tämä voidaan saavuttaa pitämällä AI-valmiita perusteita, kustannuksia, skaalautuvuutta ja kestävyyttä ykkösenä ja siinä, missä hajautetut tietokanta-arkkitehtuuret tulevat omilleen.

Teknologiajohtajat mainitsevat korkeamman syötteen (50 %), paremman havainnollistamisen kustannusten hallintaan (48 %) ja joustavan skaalautuvuuden epävarmojen AI-työkuormien mukaisesti (47 %) tärkeimmiksi tarpeiksi menestykselle. Hajautettujen SQL-tietokantojen ansiosta yritykset saavat tarvittavan joustavan skaalautuvuuden kehittyäkseen AI-työkuormien mukana ja toipumaan virheistä ilman manuaalista väliintuloa.

Kuten kaikissa muutoksissa, perinteisistä järjestelmistä moderniin siirtymiseen kuluu aikaa. Keskimäärin siirtymiseen hajautettuihin arkkitehtuureihin kuluu noin 10 kuukautta ja maksaa noin 200 000 dollaria. Yritykset, jotka tekevät tämän muutoksen, löytävät säästöt, jotka ovat jopa 700 000 dollaria vain ensimmäisen vuoden aikana. Vahvan tuoton ansiosta jo ensimmäisen vuoden aikana modernisoiduista perustoista voidaan odottaa merkittäviä hyötyjä ilman huolta skaalautuvuudesta tai mahdollisista keskeytyksistä.

Toteuta AI:n vaatimukset ennen kuin on liian myöhäistä

Kestävyys on ollut haasteellisin ja tärkein haaste infrastruktuurisovelluksissa, ja nyt on aika ratkaista nämä ongelmat ennen kuin järjestelmät romahtavat ja vievät mukanaan AI-projektien tuotot. Agenssien AI nopeuttaa kaikkea yrityksissä, alkaen potentiaalisesta tulosta ja asiakkaiden odotuksista työkuormiin. Nopeutuksen myötä AI paljastaa myös arkkitehtuurin haavoittuvuuden ja teknologiajohtajien alhaisen luottamuksen infrastruktuuriin, jota tarvitaan kasvavien työkuormien tukemiseksi.

Siirryttäessä seuraavaan AI-työkuormien aikakauteen, johtajat siirtyvät kysymästä, kuinka nopeasti AI voidaan ottaa käyttöön, siihen, selviävätkö heidän infrastruktuurinsa AI:n täydellisen skaalautumisen aikana. Korjaamalla perustavanlaatuiset infrastruktuuriongelmat ja omaksumalla tietokantaratkaisuja, jotka tukevat skaalautuvuutta, joustavuutta ja yhdenmukaisuutta, joita tarvitaan AI-järjestelmien ylläpitämiseksi, johtajat ovat valmiit kohtaamaan AI:n vuonna 2026 ja sen jälkeen.