Action1’e göre sistem yöneticileri yapay zekanın potansiyelini kabul etse de eğitimdeki önemli boşluklar, kurumların dikkatli benimsemesi ve yapay zekanın yeterince olgun olmaması yaygın uygulamayı engelliyor ve kuruluşların %16’sında karışık sonuçlara ve kesintilere yol açıyor.
Bilgi açığı ve eğitim ihtiyaçları
Sistem yöneticilerinin görüşleri geçen yıl boyunca istikrarlı kaldı ve önümüzdeki iki yıl içinde AI otomasyonu için şu üç önemli alanı belirledi: (i) günlük analizi, (ii) sunucu CPU ve bellek izleme ve (iii) yama yönetimi. Geçtiğimiz yıl olduğu gibi, kullanıcı hakları yönetimi gibi insan yargısı gerektiren alanların AI tarafından otomatikleştirilme olasılığı daha düşük olarak algılanıyor.
Geçtiğimiz yılki %73’ten azalan sistem yöneticilerinin %60’ı, AI’yı pratik olarak kullanma konusunda anlayış eksikliğini kabul ediyor ve bu da AI okuryazarlığında kalıcı bir açığı gösteriyor. Ayrıca, katılımcıların %72’si eğitime ihtiyaç duyduğunu ifade etti ve %45’i mevcut AI okuryazarlık seviyeleri nedeniyle iş piyasasında modası geçmiş olmaktan endişe duyuyordu.
Bu bilgi boşluğu, yapay zekaya ilgi ve potansiyel olmasına rağmen, etkili bir şekilde benimsenmesinin eğitim ve öğretime önemli yatırımlar gerektireceğini göstermektedir.
Action1 Başkanı Mike Walters, “Bu anket, üretken AI’nın sistem yöneticilerinin rolleri üzerindeki etkisini derinlemesine incelediğimiz üst üste ikinci yıl oldu,” dedi. “Bulgularımız, sistem yöneticileri arasında AI uygulamasında bazı deneme ve yanılmalara rağmen, kuruluşların genel olarak AI’ya ihtiyatlı yaklaştığını gösteriyor. Uygulama projeleri ağırlıklı olarak birkaç BT alanına odaklanıyor ve uygulananlar arasında bile sonuçlar karışık. Bu, AI odaklı çözümler daha yaygın ve pratik hale gelmeden önce AI teknolojisinin olgunlaşması ve gelişmesi için zamana ihtiyacı olduğunun altını çiziyor.”
Mevcut AI uygulamalarında karışık sonuçlar
Yapay zeka en sık günlük analizi (%26) ve sorun giderme (%25) alanlarında uygulanırken, en yüksek başarısızlık oranları bu alanlarda meydana geldi. Kuruluşların yarısından fazlası sorun gidermede hatalarla karşılaştı, bunu yanıt verenlerin %25’i günlük analizi için yapay zekayı uygulamada başarısızlık bildiriyor.
Günlük analizi için AI uygulamasındaki başarısızlıklar her dört kuruluştan birinde raporlandı. Bunun nedeni, değişken yapılarda büyük miktarda veri üreten günlüklerin karmaşık yapısıdır. Bu, AI modellerinin muazzam gürültü ve ezici AI algoritmaları arasında anlamlı verileri yorumlamasını zorlaştırır.
Action1 araştırmacıları, AI’nın kuruluşların %16’sında kritik kesintilere yol açtığını buldu. Bu kesintiler, yanlış düzeltme adımlarına ve uzun süreli kesinti ve azalan üretkenlik gibi yıkıcı operasyonel sonuçlara yol açabilir.
Kuruluşların %80’i sistem yöneticilerinin iş rollerinde AI uygulamasını gerektirmiyor, bu oran geçen yıl bildirilen %82’den biraz daha düşük. AI’ya ilgi olsa da, potansiyelinin tanınması ile zorunlu uygulaması arasında önemli bir fark var.
Raporun bulguları, çoğu kuruluşun AI uygulamasına ihtiyaç duymadığını ortaya koyarak yaygın benimsemeye yönelik geçici bir yaklaşımı vurgulamaktadır. Kuruluşlar, zorlukların üstesinden gelmek için okuryazarlık ve eğitim programlarına yatırım yapmalı, AI ve insan uzmanlığı arasında dengeli bir yaklaşım sürdürmeli, AI’yı düşük riskli alanlara tanıtmalı ve performansını sürekli olarak izlemelidir.