Le operazioni IT stanno automatizzando i propri freni

Due campi nell’IT stanno attualmente annunciando lo stesso funerale, e nessuno dei due sembra aver notato l’altro.

Nell’osservabilità, l’argomentazione è che il lettore umano è finito. Il caso, ripetuto più volte nell’ultimo anno, è che l’intera storia della disciplina è stata un tentativo di comprimere vasti volumi di dati di telemetria in qualcosa che una persona potesse prendere in considerazione a colpo d’occhio, e che l’AI rimuove la necessità di tale compressione. I commentatori ora sostengono direttamente che l’osservabilità è stata costruita per gli esseri umani e che gli agenti AI necessitano di qualcosa di diverso. Corey Quinn ha utilizzato una keynote alla O11yCon, una conferenza dedicata all’argomento, per dire alla stanza che il principale lettore dei loro dati di telemetria non è più seduto sulla sedia.

Nella gestione dei servizi, l’argomentazione è che il biglietto è finito. Le previsioni dell’industria per il 2026 sostengono che le operazioni senza biglietti supereranno l’automazione dei biglietti, e la distinzione è tracciata nettamente: l’automazione dei biglietti riduce lo sforzo umano, mentre le operazioni senza biglietti si propongono di eliminarlo. I fornitori di tutta la categoria promettono ora servizi di help desk in cui i problemi vengono rilevati, diagnosticati e corretti prima che qualcuno pensi di sollevare un incidente.

Entrambi i campi hanno ragione su ciò che stanno uccidendo. Ciò che nessuno dei due ha notato è che stanno smantellando metà opposte della stessa struttura, e che alcune delle cose che stanno rimuovendo erano fondamentali.

Due discipline, un vincolo

Considerate cosa consiste effettivamente l’osservabilità, al di sotto degli strumenti.

Il campionamento esiste perché nessuno può leggere ogni traccia. L’aggregazione esiste perché nessuno può leggere ogni metrica. I dashboard esistono perché una persona necessita di gettare uno sguardo su un sistema e formare un’impressione in pochi secondi. Le soglie di allarme esistono per convertire un flusso continuo di stato in un segnale binario, in modo che un essere umano venga interrotto solo quando l’interruzione è giustificata.

Ognuno di questi è un meccanismo di compressione. L’osservabilità, strutturalmente, è la pratica di razionare le informazioni a ciò che una persona può tenere nella propria testa.

Considerate ora la gestione dei servizi.

I livelli di gravità esistono per decidere chi riceve l’attenzione per primo. Le code esistono per tenere il lavoro che nessuno è libero di fare ancora. Le gerarchie di escalazione esistono perché l’esperienza è scarsa ed è costosa. I consigli di revisione delle modifiche esistono perché non si può avere tutti che esaminano tutto. Gli accordi di livello di servizio sono, in fondo, una promessa su quanto velocemente un numero limitato di persone arriverà a voi.

Ognuno di questi è un meccanismo di allocazione. La gestione dei servizi IT, strutturalmente, è la pratica di razionare l’attenzione umana attraverso più richieste di quante ce ne siano.

Quindi le due discipline stanno risolvendo lo stesso vincolo da estremità opposte. L’osservabilità raziona le informazioni che entrano in una persona. La gestione dei servizi raziona l’attenzione che esce da una persona. La persona nel mezzo è il motivo per cui entrambi i campi hanno la forma che hanno.

Due discipline, un vincolo.

Nessuna delle due discipline ha mai descritto se stessa in questo modo, e questo è esattamente il motivo per cui nessuna delle due può vedere chiaramente cosa sta per perdere.

L’industria ha deciso che il vincolo è scomparso

Il caso per la rimozione dell’essere umano dal mezzo è più forte di quanto i critici ammettano, e voglio esporlo in modo equo.

Il campionamento è effettivamente un compromesso fatto sotto costrizione. Scarta i dati che una macchina potrebbe utilizzare, al fine di produrre un volume che una persona potrebbe sopravvivere, in un momento in cui l’archiviazione era costosa. Le macchine non necessitano del dashboard. Possono tenere più di un sistema nella memoria di lavoro di qualsiasi ingegnere, e non si stancano alle tre del mattino. Un reset della password non necessita di una coda. Necessita di una chiamata API. Se la maggior parte del volume del servizio di help desk consiste in una manciata di tipi di richieste di routine, allora un servizio di help desk costruito per instradare e triare quelle richieste è un monumento a un problema che non necessita più di essere risolto in quel modo.

Tutto ciò è vero, e la maggior parte di esso è dovuta.

Ma ecco il passo che l’industria sta facendo senza esaminarlo. Avendo identificato che la lentezza umana ha plasmato entrambe le discipline, ha concluso che tutto ciò che è lento in entrambe le discipline era lì a causa della lentezza umana.

Questo non segue. Quando si rimuove un vincolo che ha influenzato ogni decisione di progettazione in un campo, non si può supporre che ogni decisione di progettazione sia stata solo influenzata da quel vincolo. Alcune di esse erano su qualcos’altro, e il fatto che si trovino a essere lente è incidentale.

Non tutto ciò che è lento è un collo di bottiglia

Alcune delle cose che queste discipline contengono sono un collo di bottiglia. Esiste solo perché una persona è lenta, produce solo ritardo e dovrebbe essere rimosso senza cerimonia.

Il campionamento è un collo di bottiglia. La correlazione manuale attraverso tre strumenti alle due del mattino è un collo di bottiglia. La categorizzazione di un biglietto in entrata a mano è un collo di bottiglia. L’instradamento ad esso è un collo di bottiglia. La triage di primo livello di un reset della password è un collo di bottiglia. Nessuno di questi passaggi aggiunge nulla. Sono solo tasse.

Ma alcune delle cose che queste discipline contengono sono un freno, e un freno è un oggetto diverso.

La classificazione della gravità non è un ritardo. È una funzione di forzatura. Fa sì che una persona nominata dichiari, sulla registrazione, cosa crede che sia l’impatto aziendale di questo evento. L’output non è l’etichetta. L’output è l’impegno.

Un consiglio di revisione delle modifiche non è lento perché le persone in esso sono lente. È lento perché la deliberazione è ciò che produce. La riunione non è un sovraccarico attaccato alla decisione. La riunione è la decisione.

Una post-mortem è lenta di proposito. La riflessione non è latenza. Un’organizzazione che impara dal fallimento in quattro secondi non ha imparato nulla.

Queste sono le cose che fungono da freno. Esistono per introdurre frizione deliberatamente, esattamente nei momenti in cui la velocità non è la cosa che si desidera.

E dall’esterno, un freno e un collo di bottiglia sono quasi impossibili da distinguere. Appariscono allo stesso modo in un diagramma di processo. Producono la stessa lamentela in un sondaggio. Entrambi si presentano come un divario tra quando qualcosa avrebbe potuto accadere e quando è effettivamente accaduto.

Entrambi sembrano attese.

Collo di bottiglia o freno? Entrambi sembrano attese.

Cosa costa effettivamente rimuovere un freno

Questo è il punto in cui l’argomentazione smette di essere una questione di gusto, perché ci sono ora prove.

La ricerca DORA di Google ha trascorso due anni misurando cosa accade alla consegna del software con l’aumento dell’adozione dell’AI. I risultati del 2024 hanno stimato che l’aumento dell’adozione dell’AI è arrivato con un calo nella stabilità della consegna di circa il sette percento. L’anno successivo, l’immagine del throughput è migliorata, ma la relazione negativa con la stabilità è rimasta. La sintesi di Google è stata che l’AI accelera lo sviluppo e che l’accelerazione espone debolezze a valle.

La difesa ovvia è che la velocità paga per il danno. Spedisci più velocemente, rompi più velocemente, ripara più velocemente, esci avanti. DORA ha testato ciò. I ricercatori hanno verificato se i guadagni di throughput dell’AI compensano il danno da instabilità aumentata, e i dati non hanno supportato l’ipotesi. L’instabilità non è stata pagata dalla velocità. È stata semplicemente assorbita da qualche altra parte.

Ora guardate la previsione più acuta nel mercato agente. A giugno 2025, Gartner ha previsto che oltre il quaranta percento dei progetti AI agente sarebbero stati cancellati entro la fine del 2027. Il numero viene citato ovunque, di solito senza la data, e di solito come un verdetto sulla tecnologia.

Il numero non è la parte interessante. Le cause sono. Gartner ha nominato tre: costi in aumento, valore aziendale non chiaro e controlli di rischio inadeguati. La capacità del modello non è nell’elenco. Nessuno di quei tre modi di fallimento sarebbe stato risolto da un modello migliore.

Leggete ciò come una diagnosi operativa e diventa molto più acuta. Gartner non sta descrivendo organizzazioni il cui AI non era abbastanza buono. Sta descrivendo organizzazioni che hanno tolto i freni.

Le cause che Gartner ha nominato, e quella che non ha nominato.

“Una osservazione dal campo. La forma ideale è un caso in cui un team ha automatizzato un passaggio che si è rivelato essere fondamentale e l’ha scoperto in seguito, o un cliente che ha mantenuto un processo lento contro il parere e aveva ragione a farlo. Non deve essere drammatico. Deve essere specifico e vero.” 

L’esercizio di ordinamento che nessuno sta eseguendo

Se l’argomentazione regge, il lavoro dei prossimi anni nelle operazioni IT non è la velocità. È l’ordinamento.

Prendete ogni passaggio lento in entrambe le discipline e chiedetene uno. È lento perché un essere umano è lento, o è lento perché il giudizio richiede tempo?

La prima categoria dovrebbe essere automatizzata senza sentimentalismo. Nessuno dovrebbe difendere la categorizzazione manuale dei biglietti a causa dell’artigianato. Nessuno dovrebbe difendere il campionamento una volta che l’economia non lo richiede più. Questi passaggi non sono sacri. Non sono mai stati nulla più di una tassa sulla scarsità, e la scarsità sta scomparendo.

La seconda categoria necessita di qualcosa di più attento della rimozione. Il punto non è quello di tenere una persona nel ciclo per il suo stesso bene, il che è il modo in cui la supervisione umana di solito degenera in un timbro di gomma. Il punto è quello di cambiare ciò che la persona viene chiesta di fare.

Smettete di chiedere loro di eseguire il lavoro. Iniziate a chiedere loro di decidere sulla registrazione. Non “esaminate questo cambiamento”, ma “dichiarate cosa credete che sia il raggio di distruzione”. Non “triage questo incidente”, ma “mettete il vostro nome su questa chiamata di gravità”. La macchina può fare l’indagine, assemblare le prove, proporre l’azione e eseguirla. Ciò che non può fare è essere responsabile per essa, e la responsabilità non è una versione lenta di una cosa veloce. È una cosa diversa.

Il biglietto era il freno

Ciò mi riporta al funerale.

L’industria ha deciso che il biglietto sta morendo. Credo che il contrario sia più vicino alla verità.

Rimuovete tutto ciò che circonda il biglietto che era un collo di bottiglia. Togliete via l’instradamento, la categorizzazione, la coda, i livelli, la triage manuale, l’attesa. Tutto ciò era un’impalcatura costruita intorno a un essere umano lento, e tutto ciò può andare.

Ciò che rimane è la funzione irriducibile del biglietto. È l’artefatto in cui una persona nominata ha accettato la responsabilità per un esito. Ciò non è un passaggio del flusso di lavoro. Ciò è il registro di una decisione, ed è l’unica cosa in tutto l’apparato che non diventa più veloce quando le macchine diventano più veloci.

Il servizio di help desk viene automatizzato. Il dashboard diventa opzionale. La coda scompare. E la cosa che tutti erano più ansiosi di seppellire si rivela essere l’unica componente che non era mai stata sulla velocità.

Quindi la domanda che porrei a qualsiasi team che sta per rimuovere un passaggio lento dalle proprie operazioni è una domanda semplice. Sapete che tipo di lento era?