รายงานช่องว่างความพร้อมของ AI ของ Spacelift เปิดเผยช่องว่างที่เพิ่มขึ้นระหว่างการนำ AI ไปใช้และความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐาน

ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างรวดเร็ว แต่รายงานใหม่จาก Spacelift ชี้ให้เห็นว่าหลายองค์กรกำลังดิ้นรนเพื่อรักษาแนวปฏิบัติด้านโครงสร้างพื้นฐานให้สอดคล้องกับความเร็วของการนำ AI ไปใช้ ใน ช่องว่างความพร้อมของ AI ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการวิจัยสถานะการ 자동化โครงสร้างพื้นฐานในปี 2026 ของบริษัท Spacelift ได้สำรวจผู้ตัดสินใจด้าน IT และผู้นำด้านวิศวกรรมแพลตฟอร์ม 406 คน เพื่อตรวจสอบว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงการบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐาน การกำกับดูแล และการ 자동化อย่างไร ผลการวิจัยพบว่ามีช่องว่างที่กว้างขึ้นระหว่างการนำ AI มาใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ และระบบที่องค์กรต่างๆ มีไว้เพื่อกำกับดูแลและจัดการการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น

AI กำลังเร่งการพัฒนาให้เร็วขึ้นกว่าที่ทีมโครงสร้างพื้นฐานสามารถตอบสนองได้

รายงานเน้นย้ำถึง “ช่องว่าง AI-โครงสร้างพื้นฐาน” ของ Spacelift ในขณะที่ การเขียนโค้ดที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI ได้กลายเป็นเรื่องปกติ ทีมโครงสร้างพื้นฐานที่รับผิดชอบในการติดตั้ง การกำกับดูแล และบำรุงรักษาโค้ดเหล่านั้นกำลังดิ้นรนเพื่อตามทัน ตามการสำรวจ 89% ขององค์กรรายงานว่าความเร็วในการพัฒนาของนักพัฒนามีการเพิ่มขึ้นเนื่องจาก AI ในขณะที่ 82% ระบุว่าระหว่างหนึ่งในสี่ถึงเกือบสามในสี่ของโค้ดของตนเป็นโค้ดที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI อย่างไรก็ตาม แม้จะมีการเพิ่มขึ้นนี้ แต่เพียง 25% ขององค์กรเท่านั้นที่พิจารณา AI เป็นลำดับความสำคัญเชิงกลยุทธ์เป็นอันดับแรก

สี่ระดับของความพร้อมด้าน AI

เพื่อทำความเข้าใจว่าองค์กรต่างๆ จัดการการเปลี่ยนแปลงนี้ได้อย่างไร Spacelift ได้แนะนำดัชนีความเป็นมืออาชีพด้าน AI ซึ่งแบ่งผู้ตอบแบบสำรวจออกเป็น四กลุ่ม: ระดับที่ถูกเปิดเผย ระดับที่กระจัดกระจาย ระดับที่เร่งรีบ และระดับแนวหน้า การจัดหมวดหมู่นี้ขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น การรวม AI การเติบโตของการกำกับดูแล การ 자동化โครงสร้างพื้นฐาน ความเสี่ยง และความพร้อมของแพลตฟอร์ม

เกือบหนึ่งในสี่ขององค์กรอยู่ในหมวด ระดับที่ถูกเปิดเผย ซึ่งหมายความว่าพวกเขาใช้ AI อย่างแข็งขัน แต่ไม่มีกรอบการกำกับดูแลที่จำเป็นในการจัดการมันอย่างปลอดภัย อีก 32% ถูกมองว่าเป็น ระดับที่กระจัดกระจาย โดยที่การนำ AI ไปใช้อยู่ แต่ไม่สอดคล้องกันระหว่างทีมต่างๆ 25% ถูกจัดว่าเป็น ระดับที่เร่งรีบ โดยที่พวกเขายอมรับ AI อย่างแข็งขัน แต่การกำกับดูแลตามหลัง และเพียง 19% เท่านั้นที่มีคุณสมบัติเป็น ระดับแนวหน้า โดยที่พวกเขาตั้งกรอบการกำกับดูแลและแนวปฏิบัติในการ автом化ก่อนที่จะเร่งการนำ AI ไปใช้

ปัญหาความมั่นใจด้านการกำกับดูแล

การวิจัยพบความขัดแย้งอย่างน่าสนใจใน cáchที่องค์กรต่างๆ มองการกำกับดูแล AI ในขณะที่ 86% ของผู้ตอบแบบสำรวจแสดงความมั่นใจในความสามารถขององค์กรในการกำกับดูแล AI เพียง 30% เท่านั้นที่มีนโยบายการกำกับดูแล AI อย่างเป็นทางการ

ช่องว่างระหว่างความมั่นใจและความเป็นจริงทางปฏิบัตินี้สร้าง “ความขัดแย้งการกำกับดูแล AI” ที่รายงานอธิบายไว้ องค์กรหลายแห่งเชื่อว่าตนเองสามารถจัดการความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้ว่าจะไม่มีนโยบาย การควบคุม และกลไกการกำกับดูแลที่จำเป็นก็ตาม ความไม่สอดคล้องนี้เห็นได้ชัดเจนในองค์กรที่จัดอยู่ใน ระดับที่ถูกเปิดเผย โดยที่เพียงเศษเสี้ยวเท่านั้นที่มีนโยบายการกำกับดูแลอย่างเป็นทางการ แม้จะมีความมั่นใจในความสามารถของตน

ทีมโครงสร้างพื้นฐานกำลังเผชิญกับเหตุการณ์ที่เกิดจาก AI แล้ว

รายงานโต้แย้งว่าผลที่ตามมาของการกำกับดูแลที่อ่อนแอไม่ใช่เรื่องสมมติอีกต่อไป 93% ขององค์กรที่สำรวจพบว่าประสบเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับ AI อย่างน้อยหนึ่งครั้งในช่วงปีที่ผ่านมา

ปัญหาระบุว่ามีการเปลี่ยนแปลงโค้ดที่เกิดจาก AI, การกำหนดค่าความปลอดภัยที่ผิดพลาด, การละเมิดมาตรการการปฏิบัติตามกฎระเบียบ, การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานที่เกิดจาก AI และเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับระบบอัตโนมัติ แต่ละหมวดได้รับผลกระทบประมาณหนึ่งในสามของผู้ตอบแบบสำรวจ

การเขียนโค้ด “vibe” กำลังมาถึงโครงสร้างพื้นฐาน

รายงานยังสำรวจถึงอิทธิพลที่เพิ่มขึ้นของการเขียนโค้ด “vibe” ซึ่งนักพัฒนาพึ่งพาโค้ดที่ AI สร้างขึ้นอย่างมากโดยมีการทบทวนหรือการกำกับดูแลอย่างจำกัด แม้ว่าแนวคิดนี้จะถูกกล่าวถึงในบริบทของการพัฒนาซอฟต์แวร์ แต่ข้อมูลของ Spacelift ชี้ให้เห็นว่ามันกำลังขยายไปสู่การบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐาน

เกือบ 80% ของผู้ตอบแบบสำรวจระบุว่าใช้ AI ในการสร้างการกำหนดค่าโครงสร้างพื้นฐานเป็นโค้ดหรือสิ่งอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ สัดส่วนสำคัญของทีมโครงสร้างพื้นฐานบ่งชี้ว่าพวกเขาจะอนุมัติโค้ดโครงสร้างพื้นฐานที่ AI สร้างขึ้นโดยมีการทบทวนน้อยหรือไม่มีการทบทวนเลย

ความท้าทายต่อไป: AI อัตโนมัติ

หากองค์กรต่างๆ กำลังดิ้นรนในการพัฒนาที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI ในปัจจุบัน รายงานชี้ให้เห็นว่า AI อัตโนมัติอาจเพิ่มความท้าทายเหล่านั้น 89% ของผู้ตอบแบบสำรวจระบุว่าพวกเขาวางแผนจะนำ AI อัตโนมัติไปใช้ในการดำเนินงานโครงสร้างพื้นฐาน และเกือบหนึ่งในสี่คาดว่าจะทำเช่นนั้นภายในหกเดือน

ระบบอัตโนมัติมีความแตกต่างจากเครื่องมือ AI ทั่วไปเพราะสามารถตัดสินใจและดำเนินการโดยอัตโนมัติได้ ในสภาพแวดล้อมโครงสร้างพื้นฐาน สิ่งนี้อาจหมายถึงการเตรียมทรัพยากร การเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่า หรือการตอบสนองต่อเหตุการณ์โดยไม่ต้องได้รับการอนุมัติจากมนุษย์อย่างตรงจุด แม้ว่าความสามารถเหล่านี้สัญญาว่าจะมีการเพิ่มประสิทธิภาพที่สำคัญ แต่ก็เพิ่มความสำคัญของการกำกับดูแล เนื่องจากอาจไม่มีผู้ทบทวนที่เป็นมนุษย์ระหว่างการตัดสินใจของ AI และการนำไปใช้จริง

วิศวกรรมแพลตฟอร์มเกิดขึ้นเป็นคำตอบที่เป็นไปได้

หนึ่งในผลการวิจัยที่แข็งแกร่งที่สุดของรายงานเกี่ยวข้องกับวิศวกรรมแพลตฟอร์ม องค์กรที่ยอมรับวิศวกรรมแพลตฟอร์มดูเหมือนจะเตรียมพร้อมสำหรับสภาพแวดล้อมโครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนด้วย AI มากกว่าองค์กรที่พึ่งพาวิธีการแบบดั้งเดิม

มากกว่า 80% ของผู้ตอบแบบสำรวจกำลังพิจารณาเปลี่ยนไปใช้วิศวกรรมแพลตฟอร์ม และองค์กรที่จัดอยู่ใน ระดับแนวหน้า มีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนไปใช้แล้ว ตามรายงาน วิศวกรรมแพลตฟอร์มสร้างเส้นทางบริการตนเองที่มีการกำกับดูแล ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถเคลื่อนไหวได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องข้ามการควบคุมด้านความปลอดภัย การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการดำเนินงาน

การวัดสิ่งที่ไม่ถูกต้อง

รายงานยังโต้แย้งว่าองค์กรอาจมุ่งเน้นไปที่เมตริกที่ล้าสมัย หลายทีมโครงสร้างพื้นฐานยังคงติดตามผลผลิต ความถี่ในการติดตั้ง และเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย แต่ไม่มากที่จะตรวจสอบตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องกับ AI เช่น ปริมาณโค้ดโครงสร้างพื้นฐานที่ AI สร้างขึ้นหรืออัตราความผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงที่ AI สร้างขึ้น

หากไม่มีการมองเห็นในตัวชี้วัดเหล่านี้ องค์กรอาจดิ้นรนในการกำหนดว่าการควบคุมด้านการกำกับดูแลมีประสิทธิผลหรือไม่ เมื่อโครงสร้างพื้นฐานที่ AI สร้างขึ้นกลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น การวัดผลลัพธ์ในการดำเนินงานแบบดั้งเดิมเพียงอย่างเดียวอาจไม่ได้ให้ข้อมูลที่เพียงพอเกี่ยวกับความเสี่ยงที่เกิดขึ้นใหม่

ความพร้อมด้าน AI กำลังกลายเป็นความท้าทายด้านโครงสร้างพื้นฐาน

ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่าความพร้อมด้าน AI ไม่ใช่แค่เรื่องของการนำ AI ไปใช้หรือประสิทธิภาพของนักพัฒนาอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นความท้าทายด้านโครงสร้างพื้นฐานที่มุ่งเน้นไปที่การกำกับดูแล การ автом化 วิศวกรรมแพลตฟอร์ม และความมีระเบียบวินัยในการดำเนินงาน องค์กรที่ลงทุนในความสามารถเหล่านี้ก่อนที่ AI จะมาถึงดูเหมือนจะปรับตัวได้ดีกว่า ในขณะที่องค์กรอื่นๆ พบว่า AI กำลังเปิดเผยจุดอ่อนที่มีอยู่แล้ว

เมื่อองค์กรต่างๆ ยังคงเดินหน้าสู่การดำเนินงานที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI และในที่สุดก็เป็นอัตโนมัติ ช่องว่างระหว่างการนำไปใช้และการกำกับดูแลอาจกลายเป็นหนึ่งในความท้าทายด้านเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดใน thập kỷหน้า รายงานช่องว่างความพร้อมของ AI ของ Spacelift ชี้ให้เห็นว่าหลายองค์กรได้ข้ามขอบเขตลงในโครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนด้วย AI แล้ว แต่น้อยกว่าที่จะสร้างรากฐานการกำกับดูแลที่จำเป็นในการจัดการมันอย่างมีประสิทธิผล