Operasi TI Menghilangkan Remnya Sendiri

Dua kubu di TI saat ini mengumumkan pemakaman yang sama, dan tidak satu pun dari mereka tampaknya telah memperhatikan yang lain.

Di observabilitas, argumen yang dikemukakan adalah bahwa pembaca manusia telah selesai. Kasus ini, yang dikemukakan berulang kali selama setahun terakhir, adalah bahwa sejarah seluruh disiplin ini telah menjadi upaya untuk mengompresi volume besar telemetry menjadi sesuatu yang dapat dibaca oleh seseorang dalam sekali lihat, dan bahwa AI menghilangkan kebutuhan akan kompresi tersebut. Komentator sekarang secara langsung mengargumentasikan bahwa observabilitas dibangun untuk manusia dan bahwa agen AI memerlukan sesuatu yang berbeda. Corey Quinn menggunakan keynote di O11yCon, sebuah konferensi yang dikhususkan untuk subjek tersebut, untuk mengatakan kepada ruangan bahwa pembaca utama dari telemetry mereka tidak lagi duduk di kursi.

Di manajemen layanan, argumen yang dikemukakan adalah bahwa tiket telah selesai. Prediksi industri untuk 2026 menyatakan bahwa operasi tanpa tiket akan mengalahkan otomatisasi tiket, dan perbedaan itu ditarik secara tajam: otomatisasi tiket mengurangi upaya manusia, sedangkan operasi tanpa tiket bertujuan untuk menghilangkan upaya tersebut. Vendor di seluruh kategori sekarang menjanjikan meja layanan di mana masalah terdeteksi, didiagnosis, dan diperbaiki sebelum siapa pun memikirkan untuk mengangkat insiden.

Kedua kubu tersebut benar tentang apa yang mereka bunuh. Namun, apa yang tidak mereka perhatikan adalah bahwa mereka sedang membongkar dua bagian yang berlawanan dari struktur yang sama, dan bahwa beberapa hal yang mereka tarik keluar sebenarnya sedang menopang beban.

Dua Disiplin, Satu Kendala

Pertimbangkan apa yang sebenarnya terdiri dari observabilitas, di bawah tooling.

Sampling ada karena tidak ada yang bisa membaca setiap jejak. Agregasi ada karena tidak ada yang bisa membaca setiap metrik. Dashboard ada karena seseorang perlu melihat sistem dan membentuk kesan dalam beberapa detik. Ambang batas ada untuk mengubah aliran kontinu keadaan menjadi sinyal biner, sehingga manusia hanya terganggu ketika gangguan itu dibenarkan.

Setiap satu dari itu adalah mekanisme kompresi. Observabilitas, secara struktural, adalah praktik untuk mengatur informasi ke dalam apa yang dapat dipegang oleh satu orang.

Sekarang pertimbangkan manajemen layanan.

Tingkat keparahan ada untuk memutuskan siapa yang mendapat perhatian pertama. Antrian ada untuk menahan pekerjaan yang tidak ada yang bebas untuk dilakukan. Tingkat eskalasi ada karena keahlian langka dan mahal. Dewan penasihat perubahan ada karena Anda tidak bisa memiliki semua orang meninjau semua hal. Perjanjian tingkat layanan adalah, di dasarnya, janji tentang seberapa cepat sejumlah kecil orang akan mendapatkan Anda.

Setiap satu dari itu adalah mekanisme alokasi. Manajemen layanan TI, secara struktural, adalah praktik untuk mengatur perhatian manusia di seluruh permintaan yang lebih banyak daripada jumlah manusia.

Jadi, kedua disiplin tersebut sedang menyelesaikan kendala yang sama dari ujung yang berlawanan. Observabilitas mengatur informasi yang masuk ke dalam seseorang. Manajemen layanan mengatur perhatian yang keluar dari seseorang. Orang di tengah adalah alasan kedua bidang memiliki bentuk yang mereka miliki.

Dua disiplin, satu kendala.

Tidak satu pun dari kedua disiplin tersebut pernah menggambarkan dirinya dengan cara ini, dan itu tepat mengapa tidak satu pun dari mereka dapat melihat dengan jelas apa yang akan mereka berikan.

Industri Telah Memutuskan bahwa Kendala Telah Hilang

Argumen untuk menghilangkan manusia dari tengah lebih kuat daripada yang diakui oleh para kritikus, dan saya ingin menyatakan argumen tersebut dengan adil.

Sampling benar-benar merupakan kompromi yang dibuat di bawah paksaan. Ini membuang data yang dapat digunakan oleh mesin, untuk menghasilkan volume yang dapat dibaca oleh seseorang, pada saat penyimpanan masih mahal. Mesin tidak memerlukan dashboard. Mereka dapat menahan lebih banyak sistem dalam memori kerja daripada siapa pun, dan mereka tidak lelah pada pukul tiga pagi. Reset password tidak memerlukan antrian. Ini memerlukan panggilan API. Jika sebagian besar volume meja layanan terdiri dari beberapa jenis permintaan rutin, maka meja layanan yang dibangun untuk mengarahkan dan menangani permintaan tersebut adalah monumen untuk masalah yang tidak lagi perlu diselesaikan dengan cara tersebut.

Semua ini benar, dan sebagian besar dari itu sudah terlambat.

Tapi inilah langkah yang diambil industri tanpa memeriksanya. Setelah mengidentifikasi bahwa kelambatan manusia membentuk kedua disiplin, mereka menyimpulkan bahwa semua yang lambat dalam kedua disiplin tersebut ada karena kelambatan manusia.

Itu tidak mengikuti. Ketika Anda menghilangkan kendala yang mempengaruhi setiap keputusan desain dalam suatu bidang, Anda tidak dapat mengasumsikan setiap keputusan desain hanya pernah tentang kendala tersebut. Beberapa dari mereka tentang sesuatu yang lain, dan fakta bahwa mereka kebetulan lambat adalah insidental.

Tidak Semua yang Lambat Adalah Bottleneck

Beberapa hal yang terkandung dalam disiplin ini adalah bottleneck. Ini ada karena seseorang lambat, ini tidak menghasilkan apa pun kecuali keterlambatan, dan ini harus dihilangkan tanpa upacara.

Sampling adalah bottleneck. Korelasi manual di seluruh tiga alat pada pukul dua pagi adalah bottleneck. Mengkategorikan tiket masuk dengan tangan adalah bottleneck. Mengarahkan tiket ke antrian yang tepat adalah bottleneck. Triage pertama dari reset password adalah bottleneck. Tidak satu pun dari langkah-langkah tersebut menambahkan apa pun. Mereka adalah pajak.

Tapi beberapa hal yang terkandung dalam disiplin ini adalah rem, dan rem adalah objek yang berbeda sama sekali.

Klasifikasi keparahan bukanlah keterlambatan. Ini adalah fungsi pemaksa. Ini membuat seseorang bernama menyatakan, secara resmi, apa yang mereka percayai tentang dampak bisnis dari peristiwa ini. Keluaran bukanlah label. Keluaran adalah komitmen.

Dewan penasihat perubahan bukan lambat karena orang-orang di dalamnya lambat. Ini lambat karena pertimbangan adalah apa yang dihasilkannya. Pertemuan bukanlah overhead yang melekat pada keputusan. Pertemuan adalah keputusan.

Postmortem adalah lambat dengan sengaja. Refleksi bukanlah latensi. Organisasi yang belajar dari kegagalan dalam empat detik tidak telah belajar apa pun.

Ini adalah rem. Mereka ada untuk memperkenalkan gesekan secara sengaja, tepat pada saat-saat di mana kecepatan bukanlah hal yang diinginkan.

Dan dari luar, rem dan bottleneck hampir tidak dapat dibedakan. Mereka terlihat sama dalam diagram proses. Mereka menghasilkan keluhan yang sama dalam survei. Keduanya muncul sebagai celah antara saat sesuatu bisa terjadi dan saat sesuatu terjadi.

Keduanya terlihat seperti menunggu.

Bottleneck atau rem? Keduanya terlihat seperti menunggu.

Apa yang Sebenarnya Biayanya Menghilangkan Rem

Inilah tempat di mana argumen berhenti menjadi masalah selera, karena ada bukti.

Penelitian DORA dari Google telah menghabiskan dua tahun untuk mengukur apa yang terjadi pada pengiriman perangkat lunak ketika adopsi AI meningkat. Temuan 2024 memperkirakan bahwa peningkatan adopsi AI datang dengan penurunan stabilitas pengiriman sekitar tujuh persen. Pada tahun berikutnya, gambaran throughput membaik, tetapi hubungan negatif dengan stabilitas masih bertahan. Ringkasan Google sendiri adalah bahwa AI mempercepat pengembangan, dan percepatan itu memperlihatkan kelemahan di hilir.

Argumen yang jelas adalah bahwa kecepatan membayar untuk kerusakan. Kirim lebih cepat, rusak lebih banyak, perbaiki lebih cepat, keluar lebih banyak. DORA menguji itu. Peneliti memeriksa apakah keuntungan throughput AI mengimbangi kerusakan dari ketidakstabilan yang meningkat, dan data tidak mendukung hipotesis tersebut. Ketidakstabilan tidak dibayar oleh kecepatan. Ini hanya diserap di tempat lain.

Sekarang lihat ramalan paling tajam di pasar agen. Pada Juni 2025, Gartner memprediksi bahwa lebih dari 40 persen proyek AI agen akan dibatalkan pada akhir 2027. Angka itu sering dikutip di mana-mana, biasanya tanpa tanggalnya, dan biasanya sebagai vonis terhadap teknologi.

Angka itu bukanlah bagian yang menarik. Penyebabnya adalah yang menarik. Gartner menamai tiga: biaya yang meningkat, nilai bisnis yang tidak jelas, dan kontrol risiko yang tidak memadai. Kemampuan model tidak ada dalam daftar. Tidak satu pun dari tiga mode kegagalan itu akan diperbaiki dengan model yang lebih baik.

Baca itu sebagai diagnosis operasional dan itu menjadi sangat tajam. Gartner tidak menggambarkan organisasi yang AI-nya tidak cukup baik. Ini menggambarkan organisasi yang melepas rem.

Penyebab yang dinamai Gartner, dan yang tidak.

“Satu observasi dari lapangan. Bentuk ideal adalah kasus di mana tim mengotomatisasi langkah yang ternyata menopang beban dan menemukannya kemudian, atau pelanggan yang menjaga proses lambat melawan saran dan benar untuk melakukannya. Ini tidak perlu dramatis. Ini perlu spesifik dan benar.” 

Latihan Pengurutan yang Tidak Dilakukan

Jika argumen itu benar, maka pekerjaan beberapa tahun ke depan di operasi TI bukanlah kecepatan. Ini adalah pengurutan.

Ambil setiap langkah lambat dalam kedua disiplin dan tanyakan satu pertanyaan tentang hal itu. Apakah ini lambat karena manusia lambat, atau apakah ini lambat karena penilaian membutuhkan waktu?

Kategori pertama harus diotomatisasi tanpa sentimen. Tidak ada yang harus membela kategorisasi tiket manual atas dasar kerajinan. Tidak ada yang harus membela sampling sekali lagi ekonomi tidak lagi memerlukannya. Langkah-langkah ini tidak suci. Mereka tidak pernah menjadi apa pun kecuali pajak pada kelangkaan, dan kelangkaan itu menghilang.

Kategori kedua membutuhkan sesuatu yang lebih hati-hati daripada penghapusan. Titiknya bukan untuk menjaga seseorang dalam loop untuk kepentingan itu, yang mana pengawasan manusia biasanya memburuk menjadi cap stempel. Titiknya adalah untuk mengubah apa yang diminta dari orang tersebut.

Berhenti meminta mereka untuk melakukan pekerjaan. Mulailah meminta mereka untuk memutuskan secara resmi. Bukan “tinjau perubahan ini,” tapi “nyatakan apa yang Anda percayai tentang radius ledakan.” Bukan “triage insiden ini,” tapi “letakkan nama Anda pada panggilan keparahan ini.” Mesin dapat melakukan penyelidikan, mengumpulkan bukti, mengusulkan tindakan, dan mengeksekusinya. Apa yang tidak dapat dilakukan adalah bertanggung jawab atasnya, dan tanggung jawab bukanlah versi lambat dari sesuatu yang cepat. Ini adalah sesuatu yang berbeda.

Tiket Adalah Rem

Yang membawa saya kembali ke pemakaman.

Industri telah memutuskan bahwa tiket itu mati. Saya pikir sebaliknya lebih dekat dengan kebenaran.

Hapus semua yang ada di sekitar tiket yang merupakan bottleneck. Ambil routing, kategorisasi, antrian, tingkat, triage manual, menunggu. Semua itu adalah scaffolding yang dibangun di sekitar manusia yang lambat, dan semua itu dapat pergi.

Apa yang tersisa adalah fungsi tiket yang tidak dapat direduksi. Ini adalah artefak di mana seseorang bernama menerima tanggung jawab untuk hasil. Ini bukan langkah alur kerja. Ini adalah catatan keputusan, dan ini adalah satu-satunya hal dalam seluruh aparatus yang tidak menjadi lebih cepat ketika mesin menjadi lebih cepat.

Meja layanan diotomatisasi. Dashboard menjadi opsional. Antrian menghilang. Dan hal yang semua orang paling bersemangat untuk menguburkan ternyata adalah satu-satunya komponen yang tidak pernah tentang kecepatan sama sekali.

Jadi, pertanyaan yang saya ajukan kepada tim mana pun yang akan menghapus langkah lambat dari operasi mereka adalah satu pertanyaan sederhana. Apakah Anda tahu jenis lambat apa itu?