66% firm pozwala sztucznej inteligencji automatycznie zmieniać polityki i konfiguracje

Z badania F5 2026 State of Application Strategy Report wynika, że 67% organizacji wykorzystuje AI do przyspieszania automatyzacji, a 66% pozwala jej automatycznie dostosowywać polityki i konfiguracje w celu spełniania SLA i SLO. Jednocześnie 59% firm korzysta z rekomendacji generowanych przez AI jako podstawy działań podejmowanych przez ludzi.

Firm, które w ogóle nie wykorzystują AI w automatyzacji, jest już zaledwie 2%.To pokazuje, że sztuczna inteligencja przestaje działać poza operacyjną pętlą decyzyjną. Coraz częściej staje się jej częścią – analizuje środowisko, rekomenduje działania, a w określonych sytuacjach również je wykonuje.

– Wchodzimy w etap, w którym AI nie tylko analizuje środowisko IT i podpowiada administratorowi możliwe rozwiązanie, ale coraz częściej może samodzielnie wykonać konkretną operację. Kluczowe pytanie dla organizacji przestaje więc brzmieć: czy AI potrafi podjąć właściwą decyzję? Znacznie ważniejsze jest określenie, gdzie może działać samodzielnie, kiedy musi przekazać decyzję człowiekowi i jak szybko można cofnąć skutki jej działania – mówi Bartłomiej Anszperger, Dyrektor Techniczny w F5.

Dane nie oznaczają jednak, że przedsiębiorstwa są gotowe przekazać AI pełną kontrolę nad środowiskiem IT. Największa autonomia pojawia się tam, gdzie skutki błędu są ograniczone, wyniki łatwo zmierzyć, a decyzję szybko odwrócić. Dotyczy to m.in. zarządzania ruchem, optymalizacji wydajności czy kosztów infrastruktury.

Znacznie ostrożniejsze podejście firmy zachowują w obszarach związanych z bezpieczeństwem, zgodnością regulacyjną i krytycznymi politykami biznesowymi. Tam nadzór człowieka nadal pozostaje kluczowy. W praktyce powstaje więc model kontrolowanej autonomii: AI otrzymuje prawo do wykonywania określonych operacji, ale tylko w granicach ustalonych wcześniej przez organizację.

Dane dotyczące oczekiwanych korzyści z GenAI pokazują, że przedsiębiorstwa nie stawiają pełnej autonomii na pierwszym miejscu. Najczęściej wskazywaną korzyścią jest szybsze podejmowanie decyzji – 33%, a tuż za nią wzrost produktywności dzięki adaptacyjnemu uczeniu się – 32%. Dopiero dalej znajdują się oszczędności, planowanie strategiczne i compliance.

To sugeruje, że największą wartością AI nie jest samodzielność, lecz szybsze przetwarzanie sygnałów, identyfikowanie problemów i skracanie czasu reakcji. Autonomia jest więc zdobywana stopniowo: najpierw AI rekomenduje działania, a dopiero później – po zbudowaniu zaufania i zabezpieczeń – może otrzymać prawo do ich automatycznego wykonania.

F5 wskazuje również, gdzie firmy widzą największy wpływ nowych mechanizmów związanych z AI. W obszarze dostarczania aplikacji na pierwszym miejscu znajduje się warstwa promptów – 29%, a w bezpieczeństwie wskazuje ją 25% badanych. Tuż za nią znajdują się warstwy tokenów i kontroli – po 23% w obu obszarach.

To istotna zmiana architektoniczna. Prompt przestaje być jedynie pytaniem zadawanym modelowi. Staje się punktem, w którym można definiować intencję, kontekst, uprawnienia i ograniczenia działania systemu. Kontrola przesuwa się więc przed sam model – do warstwy, która decyduje, jakie dane otrzyma AI, do czego będzie miała dostęp i jakie działania będą wymagały zgody człowieka.

– Im więcej decyzji operacyjnych powierzamy AI, tym ważniejsza staje się architektura otaczająca sam model. Model może być wymienny, natomiast organizacja musi zachować kontrolę nad kontekstem, dostępem do danych, politykami bezpieczeństwa, obserwowalnością i możliwością zatrzymania lub odwrócenia działania. To właśnie ta warstwa będzie decydować, czy przedsiębiorstwa będą w stanie skalować AI bez równoczesnego skalowania ryzyka – podkreśla Bartłomiej Anszperger.

Wyniki badania pokazują, że przedsiębiorstwa zaczynają traktować AI jak nowego uczestnika procesów operacyjnych. Może wykrywać problemy, rekomendować rozwiązania, optymalizować konfiguracje, a w części przypadków również samodzielnie ingerować w działanie infrastruktury.

Nie oznacza to jednak przekazania jej pełnej odpowiedzialności. Najważniejszym zadaniem dla zespołów IT staje się dziś zaprojektowanie granic działania AI: określenie, jakie decyzje mogą być podejmowane automatycznie, które muszą zostać zaakceptowane przez człowieka oraz jak działania AI będą monitorowane i cofane.

W takim modelu AI staje się operatorem, ale nie właścicielem środowiska. Kolejny SRE w przedsiębiorstwie rzeczywiście może więc być maszyną. Nie zastąpi jednak zespołu – będzie działać obok niego, szybciej reagując na część zdarzeń, ale w ramach reguł zaprojektowanych przez ludzi.

Źródło: F5