Internet pysähtyy jatkossakin vuonna 2026, ja AI on yksi syyt

Jos vuosi 2025 tuntui siltä, että internet pysähtyy, vuosi 2026 näyttää olevan enemmän samaa. Katkokset, tapahtumat ja tuotantovirheet eivät ole enää harvinaisia yllättäviä tapahtumia, jotka yllättävät insinööritiimejä. Ne ovat muuttuneet modernin ohjelmistokehityksen jatkuvaaksi taustaoireksi.

Tiedot katkosseurantatyökaluista kuten IsDown.app osoittavat, että tapahtumien määrä on kasvanut vuodesta 2022 lähtien, ja tämä kasvu on jatkunut ilman merkittävää muutosta. Riippumattomat tutkimukset tukevat tätä havaintoa. Yli 1 000 CIO:n, CISO:n ja verkkotekniikan asiantuntijan kansainvälinen kysely osoitti, että 84 %:lla organisaatioista oli lisääntynyt katkokset, ja yli puolella niistä katkokset olivat lisääntyneet 10-24 %:lla vain kahdessa vuodessa.

ThousandEyes on havainnut samanlaista volatiliteettia, jossa kuukausittaiset vaihtelut osoittavat, että järjestelmät, joista riippumme jokapäiväisessä elämässämme, ovat muuttuneet haavoittuvammaksi eikä kestävämmäksi, vaikka niissä on tehty vuosien ajan investointeja pilvi-infrastruktuuriin, havainnollistamiseen ja automaatioon.

Kun suuret alustat menevät pois käytöstä, vaikutus on välitön. Maksut eivät onnistu, kuluttajien sovellukset jäävät jumiin, sisäiset työkalut hidastuvat ja koko toimitusketju vaikuttaa taloudellisesti, ja arviot taloudellisista tappioista ovat usein miljardeissa. Esimerkiksi Amazon, joka on johtava sähköisen kaupan alusta, on kertonut, että tapahtumien määrä on lisääntynyt, mukaan lukien lähes kuusi tuntia kestänyt verkkosivun ja sovelluksen katkos, ja tämä on johtanut siihen, että yhtiö on ajanut insinöörien kokouksia syventääksesi äskettäisiin katkosiin.

Jokaisen suuren katkoksen jälkeen samat keskustelut toistuvat itseensä koskien redundanssia, monipilvi-strategioita ja toimittajien keskittyneisyyden riskiä. Nämä keskustelut ovat tärkeitä, mutta ne eivät huomioi isompaa kuviota.

Miksi tapahtumien määrä on edelleen kasvamassa, vaikka infrastruktuuripalvelujen tarjoajat eivät ole heikentymässä ja työkalut kehittyvät?

AI on muuttanut ohjelmistojen toimintatapaa

Yksi suurimmista muutoksista, joka on tapahtunut samanaikaisesti katkosten lisääntymisen kanssa, on ohjelmistokehityksessä käytettävien AI-työkalujen leviäminen. AI-koodausvälineet eivät ole enää kokeellisia. Ne ovat upotettuina päivittäisiin työprosesseihin, olipa se IDE:ssä tai CLI:ssä, ja ne tekevät koodin generoimisesta AI:n avulla helpompaa kuin koskaan aiemmin.

Teollisuuden laajuisesti ottaen kehittäjien tekemien pull-pyyntöjen määrä on lisääntynyt merkittävästi, ja joissakin analyyseissä on havaittu, että pull-pyyntöjen määrä on kasvanut noin 20 % vuodessa, kun taas AI nopeuttaa tuotantoa. Samalla pull-pyynnöissä olevien tapahtumien määrä on lisääntynyt vielä nopeammin, kasvavat yli 23 %:lla.

Tämä korrelaatio ei ole todiste kausaalisuudesta, mutta se on vaikea ohittaa. AI ei ainoastaan tee koodin kirjoittamisesta nopeampaa, vaan se muuttaa riskin muotoa. Nykyään useimmat tiimit ovat kohdanneet AI:n avulla tehtyjen koodien virheitä, joita kokeneet insinöörit ovat varmoja, etteivät he itse olisi aiheuttaneet.

Nämä eivät ole dramaattisia syntaksivirheitä tai ilmiselvästi rikkoontuneita muutoksia. Ne ovat häikäiseviä loogisia virheitä, konfiguraatiovirheitä, puuttuvia varoitusjärjestelmiä ja reunatapauksien virheitä, jotka näyttävät järkeviltä yhdellä silmäyksellä.

AI:n generoima koodi kääntyy usein puhtaasti, läpäisee perustestit ja lukee uskottavasti oikein. Ongelma ei ole siinä, että AI keksii uusia virhetyppejä. Se on siinä, että se tuottaa tuttuja virheitä useammin ja laajemmassa mittakaavassa, joka ylittää olemassa olevat katsastus- ja laadunvalvontaprosessit.

Mitä data osoittaa, kun AI kirjoittaa enemmän koodia

Analysoimme äskettäin satoja avoimen lähdekoodin pull-pyynnöitä, jotta voimme antaa numeerisia arvoja tälle intuitiolle AI:n ja ihmisen koodigeneroinnin tilannekatsauksessa. Kun AI:n kanssa tehtyjä muutoksia verrattiin ihmisten tekemiin pull-pyynnöksiin ja normalisoitiin kooltaan, AI:n avulla tehtyjen PR:ien sisältämiä ongelmia oli noin 1,7-kertaisesti enemmän.

Ongelmallisempaa on, että niissä oli myös 1,4-1,7-kertaisesti enemmän kriittisiä ja tärkeitä ongelmia. Loogisten ja oikeellisuusongelmien, kuten virheellisen ohjausvirran, virheellisen riippuvuuden käytön ja konfiguraatiovirheiden, määrä oli noin 75 % suurempi. Virheenkäsittelyssä havaittuja puutteita, kuten puuttuvia null-tarkistuksia, epätäydellisiä poikkeusten käsittelyjä ja puuttuvia varoitusjärjestelmiä, esiintyi lähes kaksi kertaa useammin.

Turvaongelmat lisääntyivät myös, ja joissakin kategoriassa ne esiintyivät jopa 2,7-kertaisesti useammin, erityisesti salasanojen käsittelyssä ja epäturvallisissa viittauksissa. Samoin rinnakkaisuuden ja riippuvuuden oikeellisuusongelmat kasvoivat noin kahdella.

Ihmiset tekevät samanlaisia virheitä, mutta kun AI on mukana, nämä virheet esiintyvät useammin, laajemmassa koodipohjassa ja nopeammin kuin perinteinen koodin tarkastus. Nämä ovat juuri sellaisia virheitä, jotka voivat joutua nopean tarkastuksen ohi ja myöhemmin ilmetä turvallisuusvaaroina tai katkoksina tuotantoympäristössä.

Mikä määrää, näyttääkö vuosi 2026 erilaiselta

Turvallisuuden kannalta tämä suuntaus on vaikea ohittaa. Loogiset virheet, epäturvalliset oletukset ja konfiguraatiovirheet laajentavat hyökkäyspintaa, vaikka yksittäinen haavoittuvuus ei näyttäisi yksinään katastrofaaliselta. Virheenkäsittelyssä havaittuja puutteita ja riippuvuusvirheitä lisää epäonnistumisen todennäköisyyttä, eikä ne johtaa turvalliseen toimintahäiriöön.

Vahva eristäminen, vähimmäistoiminto, lyhytaikaiset tunnistautumistiedot ja salaus voivat rajoittaa vaikutusalan, jos jotain menee pieleen, mutta ne eivät korvaa kehitysvaiheessa aiheutuneita virheitä. Turvallisuus ja luotettavuus eivät ole enää ainoastaan infrastruktuurin ongelmia, vaan suoraan seurausta siitä, miten ohjelmistoja kehitetään, tarkastetaan ja testataan.

Internet jatkaa pysähtymistä vuonna 2026, jos tämä epätasapaino säilyy. Tämä ei ole argumentti AI:ta vastaan, sillä AI on jo täällä eikä se häviä. Parhaiten pärjäävät tiimit eivät ole niitä, jotka välttävät AI:ta, vaan ne, jotka sopeuttavat varmistusmenetelmänsä sen mukaan.

Se tarkoittaa resurssien varmistamista tarkastus- ja laadunvalvontatiimeille suuremman tuotannon vuoksi, testaamisen ja validoinnin siirtämistä aikaisemmaksi kehitysprosessiin, selkeän määrittelyn, mitkä AI:n avulla luodut ongelmat vaativat tarkempaa tarkastelua, ja AI:n avulla luodun koodin käsittelyä suuremman vaihtelun syötteenä oletusarvoisesti, eikä luotettavana tuloksena.

Opetus on yksinkertainen: et voi automatisoida vastuuta pois. Kun AI kirjoittaa enemmän koodia, tiimien on varmistettava aika, työkalut ja henkilöstö resursseja tarkastamaan enemmän koodia, ei vähemmän. Seuraava vaihe AI-innovaatioissa määritellään ei siitä, kuinka nopeasti koodi generoidaan, vaan siitä, kuinka varmasti se voidaan toimittaa.

Tarkastus on nyt pullonkaula

AI on dramaattisesti lisännyt koodin generointikapasiteettia. Se ei kuitenkaan lisännyt automaattisesti tarkastuskapasiteettia. Tämä aukko luo riskin. Seuraava vaihe AI:n omaksumisessa ei määritty siitä, kuinka nopeasti koodi generoidaan, vaan siitä, kuinka varmasti tiimit voivat toimittaa sen.

Se tarkoittaa:

• Resurssien varmistamista tarkastus- ja laadunvalvontatiimeille suuremman tuotannon vuoksi, ei vähemmän.
• Validoinnin siirtämistä aikaisemmaksi kehitysprosessiin.
• Signaalin lisäämistä pull-pyynnöissä, jotta tarkastajat voivat keskittyä siihen, mikä on tärkeää.
• AI:n avulla luodun koodin käsittelyä syvemmän tarkastelun ansaitsevana, ei kevyempänä valvontana.

Internet ei tarvitse pysähtyä. AI ei ole ongelman ydin, vaan tarkastamaton AI:n generoima koodi. Jos AI kirjoittaa kasvavan osan tuotantosoftwaresta, jotain yhtä vaadittavaa on tarkastettava ennen sen toimittamista.

Se on juuri syynä, miksi AI-koodin tarkastus on muuttumassa perusrakenteeksi eikä enää valinnaisiksi työkaluiksi. Alustat kuten CodeRabbit upottavat kontekstiaavain AI-tarkastukset suoraan Git-työprosessiin, jotta tiimit voivat havaita loogisia virheitä, turvallisuusaukkoja ja reunatapauksia ennen kuin ne johtavat tapahtumiin.

Koska koodin generointi on skaalautuva, myös tarkastus on skaalautuvan oltava.

Muuten vuosi 2026 näyttää täsmälleen samalta kuin vuosi 2025 – vain nopeammin.