genel-15
Burada otonom operasyonların kullanımına ilişkin bazı örnekler verilmiştir Bu endişe kesinlikle anlaşılabilir ancak iki nedenden dolayı hatalıdır Forrester® analistleri ayrıca yapay zekanın test oluşturma gibi diğer yazılım mühendisliği görevlerini de gerçekleştirebileceğini öngörüyor Yönetim kuruluna veya müşterilere ortamın performansını göstermek ve şirketin SLA sözleşmelerine uyduğunu göstermek için sunumlar oluşturabilir Şimdi mevcut olan bu zamanda mümkün olan tüm yenilikleri hayal edelim
Yapay zeka ve makine öğreniminin (ML), BT ortamlarının sorunsuz çalışmasını sağlamak için tahmin ve karar verme görevlerini tamamen BT ekiplerinin üstlenebildiği otonom operasyonlar her zamankinden daha fazla gerçeğe dönüşüyor Ancak ChatGPT gibi büyük dil modellerinin ortaya çıkmasıyla birlikte teknoloji topluluğu, içerik oluşturma veya soruları yanıtlama dahil olmak üzere en yaygın tüketici kullanımlarının ötesinde benzersiz kullanım durumlarının da olduğunun farkına varıyor
Taleplerimizi sade bir dille iletmek için Microsoft Teams® veya Slack® aracılığıyla yapay zeka destekli gözlemlenebilirlik sistemlerinizle doğrudan konuşmaya hazırlanalım Otonom operasyonlar BT ekibi üyelerini büyük bir yükten kurtaracağından, bu kişilerin işlerini sürdürüp sürdüremeyecekleri sıklıkla ortaya çıkan sorudur
Otonom operasyonların faydaları BT ortamını yönetmekle bitmiyor Örneğin raporlar, BT ve bulut ekiplerinin, her şeyin sorunsuz bir şekilde ilerlemesini sağlamak için zamanlarının yaklaşık %44’ünü rutin görevlere harcadığını gösterdi Bu, teknoloji profesyonellerine zaman kazandırır ve şirket ürün ve hizmetlerinin kalite ve teslimat açısından tutarlılığını sağlar Birincisi, işletmeler giderek karmaşıklaşan ortamları yönetmek için yeterli personeli işe almakta zaten zorlanıyor
Yapay zeka devriminin şafağındayız Teknoloji yığınında izleme ve hata düzeltme görevlerini gerçekleştirdikten sonra arka plandaki yapay zeka da bu görevlere ilişkin içgörü raporları oluşturabilir Daha sonra, aşırı çalışan BT ekipleri için otonom operasyonlar, işlerinin yerine yalnızca basit, ilgi çekici olmayan görevlerin yerini alacak Bu, sektörün uzun zamandır beklediği paradigma değişimidir Örneğin yapay zeka, günlükleri ve göstergeleri inceleyerek sorunların temel nedenini zaten analiz edebiliyor Otonom operasyonlar BT’de daha fazla hız, çeviklik, ölçek ve güvenlik sağlayacak ve bunun sonucunda ortaya çıkan etki önemli olacaktır İlk kez çoğu tüketici yapay zekanın dünyayı değiştirebileceğini görüyor ChatGPT ve diğer büyük dil modelleri (LLM’ler), birçok yaygın kullanım durumunda yapay zeka ile doğrudan etkileşime olanak tanır
Tıpkı matbaanın yazarları kendi yazılarına konsantre olmak için el yazılarını elle kopyalama zorunluluğundan kurtardığı gibi, otonom operasyonlar da BT profesyonellerinin yenilik yapma ve yeni ürünler yaratma, aynı zamanda da ödüllendirici yeni profesyonel deneyimlerden yararlanma konusunda özgür olmasını sağlayacak Ayrıca onlara, hizmet düzeyi anlaşmalarını (veya SLA’ları) karşılamanın hiç bitmeyen sorumlulukları nedeniyle, kullanılmayan muazzam potansiyeli gerçekleştirme fırsatını da verecekler Ayrıca yapay zekanın, BT ortamlarını etkileyen sorunları ortaya çıktıkça düzeltmeyi amaçlayan azaltma stratejilerine giderek daha fazla entegre edildiğini de görüyoruz
Peki otonom operasyonlar nelerden oluşacak? Bilgi işlem işlemlerine özel olarak tasarlanmış modeller ile büyük dil modellerinin olağanüstü yeni yeteneklerinin birleşimi sayesinde, otonom işlemler çok “normal” görünecek
Yapay zeka, birden fazla ağ, uygulama, veri tabanı, altyapı vb
Otonom operasyonlar, basit bir dille, interaktif bir şekilde konuşmamıza olanak tanıdığından, iki yıl içerisinde günlük hayatımızın bir parçası olacaklarını düşünüyorum BT profesyonelleri SLA’larını ve operasyonel gereksinimlerini basit bir mesajla iletecek ve AI platformu bunları otomatik olarak yürütecek GitHub® aynı zamanda OpenAI’nin Codex modelini temel alan ve doğal dildeki komutları dinleyerek kod oluşturabilen, ardından hataları tespit edip bunları çözmek için önerilerde bulunabilen Copilot sistemini de piyasaya sürdü Üretken yapay zekanın gücüyle kullanıcılar düz metin girebilir ve ister raporlar, ister kod satırları, ister anormallik analizi olsun ihtiyaç duydukları içeriği alabilirler BT operasyonlarını iyileştirmek için kullanılan AIOps veya yapay zekayı kullanan BT ekipleri, temel ağlar da dahil olmak üzere web sitelerinin, uygulamaların, veritabanlarının ve altyapının işleyişini optimize edebilir Bu ortamlar giderek daha karmaşık hale gelecek ve birçok teknoloji uzmanı, bu artan karmaşıklığın nedeni olarak hibrit BT’nin hızlanmasını gösteriyor Birçoğumuz yapay zekanın geleceğini, geliştiricilerin bilgi işlemle ilgili sorularını yanıtlayan bilinç ve sonsuz bilgiye sahip yüzen bir küre ile bir bilim kurgu evreni olarak görse de, otonom operasyonların yapay zeka ile etkileşimleri, halihazırda günlük olarak kullandığımız süreçler aracılığıyla gerçekleşecek SentinelOne® kısa süre önce güvenliği sağlamak ve kurum çapında meydana gelen tehditlere ve saldırılara karşı otonom, gerçek zamanlı yanıtları tetiklemek için yapay zeka teknolojisinin katmanlarını kullanan yeni bir tehdit algılama platformunu piyasaya sürdü
OpenAI’nin Codex modeli milyarlarca satır kodla eğitilmiştir ve düzinelerce programlama diline hakim olduğu söylenmektedir
Üretken yapay zekanın kullanım durumlarının çoğu yeni olmasına rağmen, yıllardır tüketiciler için internetin arka ucunu güçlendirmenin büyük bir parçası olmuştur
Otonom operasyonlar çok yüksek ölçeklenebilirlik sunabilir
Şimdiye kadar BT operasyonlarına uygulanan bu yapay zeka yetenekleri, BT sorunlarının tanımlanması ve çözülmesi gibi belirli ihtiyaçları karşılamak üzere eğitilmiş küçük, özel olarak tasarlanmış dil modelleri üzerine kuruluydu Yapay zekanın sorunları tespit etmesi ve tüm ortamda düzeltici eylemleri ve müdahaleleri tetiklemesi nedeniyle bu, siber güvenlikte önemli bir değişimi temsil ediyor dahil olmak üzere giderek daha karmaşık hale gelen BT ortamlarını yönettiğinde, gelecek açıkça heyecan verici ama aynı zamanda endişe verici görünüyor