Pentru IT, AI-ul nu este posibil fără vizibilitate

Astăzi, inteligența artificială nu se mai limitează la departamentele de cercetare și dezvoltare sau la laboratoare experimentale. Ea apare în întregul stivuirii IT a întreprinderilor, automatizând birourile de asistență, detectând anomalii în traficul de rețea și optimizând performanța aplicațiilor. Conform McKinsey, 72% din companii folosesc acum AI în cel puțin o funcție, dar majoritatea dintre ele se bazează încă pe inventare de active învechite și incomplete. Această adoptare rapidă reflectă atât promisiunea AI, cât și presiunea pe care conducătorii IT o resimt pentru a moderniza rapid.

Dar în cursa de a integra AI-ul în infrastructură, există o eroare fundamentală care este adesea neglijată: vizibilitatea. Mai exact, lipsa acesteia.

Înainte ca AI-ul să poată fi cu adevărat util în operațiunile IT, fie că este vorba de identificarea unei amenințări de securitate sau de autoscalare a resurselor, el are nevoie de o înțelegere fiabilă a ceea ce lucrează. Și prea des, datele pe care se bazează AI-ul sunt construite pe baza unor inventare de active incomplete, inexacte sau învechite. Este ca și cum ai încerca să programezi o mașină fără pilot automat fără un sistem de navigație funcțional. Motorul poate fi puternic, dar nu știe unde se află sau ce se află pe drum.

Acesta este următorul blocaj în ceea ce privește inteligența artificială a întreprinderilor.

De ce observabilitatea AI-ului depinde de datele precise ale activelor

AI-ul prosperă pe baza datelor, dar nu orice fel de date. El are nevoie de date la timp, structurate și de încredere, care reflectă condițiile actuale. În contextul IT, aceasta începe cu înțelegerea a ceea ce există în mediu: dispozitive, terminale, sarcini de lucru, utilizatori, instanțe cloud, IT-ul din umbră și multe altele.

Problema este că majoritatea organizațiilor sunt într-o zonă de necunoaștere. Uneltele de gestionare a activelor din urmă cu un deceniu nu au fost proiectate pentru mediile hibride și dinamice de astăzi. Și soluțiile mai noi se bazează adesea pe API-uri sau integrări care nu ajung suficient de departe. Ce rezultă este un inventar de active care este parțial, în cel mai bun caz, și înșelător în cel mai rău caz.

Când modelele de AI sunt antrenate sau implementate în acest tip de zonă de necunoaștere, consecințele se acumulează rapid:

• Uneltele de securitate ratează dispozitivele vulnerabile pentru că nu au fost catalogate din start.
• Insight-urile privind performanța sunt distorsionate de mașinile fantomă sau terminalele neadministrabile.
• Scripturile de automatizare eșuează atunci când încearcă să acționeze asupra resurselor care nu mai există sau care există în mod duplicat.

În sinteză, datele care ar trebui să conducă la decizii mai inteligente se transformă într-o sursă de incertitudine. AI-ul nu poate crea valoare dacă se bazează pe o hartă fragmentată a mediului.

Provocările vizibilității într-o lume hibridă și descentralizată

Provocarea vizibilității nu este doar o consecință a neglijenței. Este un produs al evoluției IT. Astăzi, mediile acoperă mașini fizice, sarcini de lucru virtualizate, multiple platforme cloud, aplicații SaaS, terminale remote, dispozitive de margine și containere. Unele active se activează și dispar în minute. Altele există în colțuri greu accesibile ale infrastructurii legacy. Responsabilitatea pentru ele poate fi împărțită între echipe interne, contractori și furnizori terți.

Situația este și mai complicată de faptul că întreprinderile se mișcă rapid. Achizițiile, noile unelte și deciziile IT ale departamentelor contribuie la un peisaj care se extinde și se schimbă zilnic.

Încercarea de a asambla vizibilitatea pe tot acest teritoriu este descurajantă. Multe companii recurg la foi de calcul, baze de date legacy sau unelte de descoperire specifice furnizorilor care nu comunică între ele. Rezultatul? Mii de active necunoscute, neadministrabile sau orfane, fiecare reprezentând un punct potențial de eșec.

Și asta doar pe partea inventarului. Există și problema contextului. Nu este suficient să știi că un dispozitiv există; trebuie să știi ce face, cine îl folosește, cum se conectează la alte active și dacă este sănătos. Fără asta, AI-ul devine un instrument brut—detectează anomalii, dar nu știe ce este normal, observă schimbări, dar nu știe dacă au importanță.

Crearea unei infrastructuri pregătite pentru AI

Dacă AI-ul urmează să își țină promisiunile în IT, fie pentru observabilitate, automatizare sau securitate cibernetică, întreprinderile trebuie să înceapă cu o reînnoită concentrare pe vizibilitate. Acest lucru înseamnă să facă inteligența activelor fundamentală, nu opțională. Iată ce necesită acest lucru:

Tratați descoperirea activelor ca pe un proces continuu: Uneltele tradiționale de descoperire funcționează pe baza unor scanări programate. Acest lucru nu este suficient în prezent. Mediile sunt fluide. Activele pot fi create de dezvoltatori, pot fi mutate între furnizori de cloud sau pot schimba adrese IP fără notificare. Descoperirea în timp real sau aproape de timp real ar trebui să fie standardul.

Convergeți sursele de date pentru a elimina punctele oarbe: Să te bazezi pe o singură sursă, cum ar fi un agent sau o interfață de programare a aplicației, nu oferă o imagine completă. Vizibilitatea trebuie să combine multiple metode: ascultare pasivă, integrări de API, analiză de jurnal, telemetrie de terminal și trafic de rețea. Fiecare oferă o piesă diferită a puzzle-ului.

Construiți context, nu doar numărătoare: Descoperirea este primul pas, dar îmbogățirea este unde începe adevărata înțelegere. Acest lucru înseamnă maparea activelor la funcțiile lor de afaceri, proprietari, dependențe și etape ale ciclului de viață. AI are nevoie de context pentru a distinge între un server de producție critic și o mașină virtuală de test.

Eliminați activele orfane și neadministrabile: Nu este neobișnuit să găsești medii cu sute sau mii de active pentru care nicio echipă nu revendică responsabilitate. Acestea creează atât riscuri operaționale, cât și de securitate. A le aduce sub control sau a le retrage complet ar trebui să fie o prioritate de top.

Tratați vizibilitatea ca pe un facilitator strategic: Inteligența activelor nu este doar o chestiune de igienă IT. Este fundamentul pentru aproape totul: automatizare mai inteligentă, detectare mai bună a amenințărilor, cheltuieli mai eficiente și, da, AI de încredere. Fără aceasta, fiecare informație din aval este compromisă.

Punctul oarb al pe care nu te poți permite să-l ignori

AI-ul în IT nu este o chestiune de magie. Este recunoaștere de modele, automatizare și raționament construit pe date. Dar atunci când aceste date sunt compromise la sursă din cauza vizibilității proaste, a inventarelor defectuoase sau a activelor lipsite de context, AI-ul devine doar un strat suplimentar de ghicire.

Nu lăsăm piloții să zboare fără instrumente. Și totuși, acesta este exact ceea ce multe organizații cer sistemelor lor de AI în prezent, așteptându-se la ieșiri inteligente dintr-o infrastructură invizibilă. Viitorul IT-ului va fi, fără îndoială, mai autonom, mai predictiv și mai asistat de AI. Dar acest viitor este posibil doar dacă începem prin a ilumina peisajul pe care îl cerem AI-ului să-l navigheze. Înainte de a putea automatiza, trebuie să vedem. Înainte de a putea prezice, trebuie să înțelegem. Și înainte de a putea încredința AI-ului gestionarea infrastructurii noastre, trebuie să o facem vizibilă.

Orice altceva este doar a zbura în orb.