Seuraava AI-kriisi ei ole mallin epäonnistuminen. Se on järjestelmäkriisi.

AI ja agentic AI ovat olleet buuzz-sanat yrityksissä viime vuosina, ja sijoitusten määrä ja markkinoiden vauhti ovat tärkeitä osoittimia kasvaville AI-odotuksille. Vuoden 2026 alussa yksinään on sijoitettu miljardeja dollareita AI-yrityksiin, kuten OpenAI:hin ja CoreWeaveen, mikä osoittaa, miten AI jatkuu prioriteettina yrityksissä tulevina vuosina.

Nämä kasvavat sijoitukset näyttävät olevan kohdistettu AI:n skaalaamiseen kokeellisesta vaiheesta tuotantoon. Tosiasiallisesti Cockroach Labsin viimeisin raportti – The State of AI Infrastructure 2026 osoitti, että 98 %:lla globaaleista teknologiajohtajista on ollut vähintään yksi AI-projekti, joka on siirtynyt koepilottiin tuotantoon viime vuoden aikana, toiveena ajaa todellista ROI:ta. Kuitenkin, kun organisaatiot jatkavat siirtymistään tuotantovaiheeseen, yksi kysymys uhkaa: voivatko infrastruktuurit tukea AI-projektien kasvua ja nopeutta?

Miksi nykyinen infrastruktuuri ei sovi AI-vaatimuksiin

AI-kuormitukset tuottavat uusia haasteita yrityksissä, joita ei ole aiemmin koettu. Merkittävästi: vähittäiskauppiaat odottavat liikenteen kasvua verkkosivuillaan Black Friday- ja Cyber Monday -tapahtumien aikana, samoin kuin urheiluvedonlyöntiyritykset tietävät, että Super Bowl -sunnuntai aiheuttaa kasvun heidän sivuillaan. Näiden kasvujen kaikki johtuvat kuitenkin ihmistoiminnasta, joka antaa taukoja käytössä eikä ole jatkuvasti käynnissä.

Perinteiset järjestelmät, joilla monet yritykset rakentavat AI-projektejaan, on suunniteltu ihmisten liikenteelle, jossa on klikkauksia, taukoja ja huippukausia. AI-agentit eivät toimi tällä tavoin; ne toimivat koneen nopeudella 24 tuntia vuorokaudessa, 7 päivää viikossa. Kun autonomiset, konepohjaiset kuormitukset syntyvät nopeasti, arkkitehtuureja kohtaa rajoitukset, joita ne eivät ole suunniteltu käsittämään alun perin. Ja jos vähittäiskauppiaat ja vedonlyöntisivustot ovat jo ylikuormittuneita ihmistoiminnasta, he eivät ole etäältä valmiit pitämään AI-agenteja, jotka toimivat jatkuvasti.

Tällä hetkellä organisaatiot kokevat keskimäärin 86 katkoa 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 kiihtyvät. Nykyaikaistaminen ei ole enää miellyttävä vaihtoehto, vaan välttämättömyys.

Seuraukset siitä, että infrastruktuuria jätetään sellaisenaan

Vaikka useimmat organisaatiot tietävät infrastruktuurin vaatimuksia, joita AI tarvitsee sujuvan toiminnan, useimmat jäävät valmistautumatta tekemään tarvittavia muutoksia järjestelmäepäonnistumisten estämiseksi. Lähes kaksi kolmasosaa (63 %) teknologiajohtajista sanoo, että heidän tiiminsä aliarvioivat, kuinka nopeasti AI-vaatimukset ylittävät olemassa olevan tietoinfrastruktuurin, osoittaen, että vaikka AI-käyttöönottojen osalla tehdään edistystä, mitään ei tehdä katastrofin estämiseksi. Vaikka järjestelmäpäivitykset ja uudelleenjärjestelyt saattavat näyttää pitkäaikaiselta ja kalliilta sijoitukselta, AI-liittyvän katkon kustannukset ovat vielä merkittävämmät.

Tällä hetkellä yli puolet (57 %) organisaatioista arvioi, että vain yhden tunnin AI-liittyvä katko aiheuttaisi yli 100 000 dollarin kustannukset, ja mitä suurempi organisaatio on, sitä suuremmat kustannukset ovat. Vaikka toiminta on käynnissä 99,9 %:n ajan, se 0,1 %:iin kääntyy 9 tunniksi katkoa vuodessa, jolloin voidaan menettää yli 100 000 dollaria tunnilta; menetettyä liikevaihtoa, jota useimmat eivät ole budjetoineet. Kaudesta riippuvaisilla kuormituksilla ja äärimmäisillä huipuilla (kuten Black Friday ja Super Bowl -sunnuntai) organisaatiot riskivät liiketoiminnan määrittävät tappiot. AI-katkon rinnalla taloudellinen tappio uhkaa, mutta yritykset myös vaarantavat kuluttajien luottamuksen. Luottamus on jo hauras, kun on kyse katkoista, ja 50 %:lla verkkokauppiaista on todennäköisesti vaihdettu toiseen brändiin, jos katko tai maksuvirhe tapahtuu. Verkkotoiminnan ylläpitämisen panokset ovat kaikkien aikojen korkeimmalla tasolla.

Saavuttaminen operatiivisella kestävyydellä hajautetuilla arkkitehtuureilla

Kun on kyse infrastruktuurin uudelleensuunnittelusta AI-kuormitusten voimakkaan vaatimusten tukemiseksi, operatiivinen kestävyys on oltava strategian eturintamassa. Kun AI-infrastruktuurin skaalaus (55 %), uusien käyttötapausten tutkiminen (51 %) ja kestävyyden lujittaminen (51 %) nousevat tärkeimmiksi strategioiksi AI-skalausvaatimusten kohtaamiseksi, aloittaminen perustasta operatiivisen kestävyyden toimittamiseksi on avainasemassa. Tämän toteuttamiseksi voidaan pitää AI-valmiita perusteita, kustannuksia, skaalausta ja kestävyyttä ylhäällä, ja siinä määrin, missä hajautetut tietokantarakenteet tulevat omaksi.

Teknologiajohtajat mainitsevat korkeamman syötteen (50 %), paremman havainnollistamisen kustannusten hallintaan (48 %) ja joustavan skaalauksen epävarmojen AI-kuormitusten mukaisesti (47 %) tärkeimmiksi tarpeiksi menestykseen. Heidän kykynsä skaalata vaivattomasti antaa yrityksille tarvittavan joustavan skaalauksen kehittyäkseen AI-kuormitusten rinnalla ja toipua virheistä ilman manuaalista väliintuloa.

Kuten kaikissa muutoksissa, siirtymisessä perinteisistä järjestelmistä moderniin kestää aikaa. Keskimäärin siirtymiseen hajautettuihin arkkitehtuureihin kuluu noin 10 kuukautta ja maksaa noin 200 000 dollaria. Yritykset, jotka ottavat askelen, löytävät säästöt, jotka ovat jopa 700 000 dollaria ensimmäisenä vuonna. Vahvan ROI:n ansiosta vain vuoden kuluttua modernien perustojen sijoitukset sallivat massiivisten AI-sijoitusten maksamisen ilman huolta skaalauksesta tai mahdollisista katkosta.

Tapaaminen AI:n vaatimusten kanssa ennen kuin on liian myöhäistä

Kestävyys on ollut vaikein ja tärkein haaste infrastruktuurisovelluksissa, ja nyt on aika ratkaista ongelmia ennen järjestelmien romahdusta ja AI-projektien tuoton menettämistä. Agentic AI kiihdyttää kaikkea yrityksissä potentiaalisesta tulosta asiakasodotuksiin ja kuormitukseen. Kiihdytyksen aikana AI paljastaa myös arkkitehtonisen haurauden ja teknologiajohtajien alhaisen luottamuksen infrastruktuuriin, jota tarvitaan kasvavien kuormitusten tukemiseen.

Siirtymisen aikana seuraavaan AI-kuormitusten aikakauteen johtajat siirtyvät kysymästä, kuinka nopeasti AI voidaan omaksua, siihen, kestävätkö heidän infrastruktuurinsa, kun AI saavuttaa täyden skaalansa. Korjaamalla perustavanlaatuiset infrastruktuuriongelmat ja omaksamalla tietokantaa, jotka tukevat skaalaa, joustavuutta ja yhdenmukaisuutta, joita tarvitaan AI-järjestelmien pitämiseksi pinnalla, johtajat ovat valmiit kohtaamaan AI:n vuonna 2026 ja sen jälkeen.