Kurumsal Ağlarda Gözlemlenebilirlik Açığı Yapay Zeka Operasyonlarını Riski Atıyor

Modern işletmelerin dijital altyapıları, siber saldırılar veya hatalı güncellemeler gibi kesintilere karşı oldukça hassas bir yapıda bulunuyor. NETSCOUT tarafından paylaşılan veriler, kurumların %81'inin yetersiz veri nedeniyle olaylara müdahale süresinin uzadığını ve saatlik kesinti maliyetlerinin 500 bin ile 999 bin dolar arasında değişebildiğini gösteriyor. Bu durum, gözlemlenebilirliği yönetim kurulu seviyesinde bir öncelik haline getiriyor.

Kurumlar uzun süredir metrikler, olaylar, günlükler ve izlemelerden oluşan MELT veri temelini kullanıyor. Ancak bu yapı, günümüzün karmaşık ve dağıtık dijital altyapılarında yeterli bağlamı sunamıyor. Araştırmalar, kurumların %96'sının metrik ve günlük kullanmasına rağmen %82'sinin görünürlük boşlukları yaşadığını ortaya koyuyor. Özellikle şirket içi sistemler ile bulut arasındaki geçiş noktalarında veya uç noktalarda veri kaybı yaşanması, kök neden analizini imkansız kılıyor.

Otonom yapay zeka sistemleri, makine hızında karar alırken yüksek sadakatli ve adli düzeyde veriye ihtiyaç duyuyor. Ancak MELT süreçlerinde kullanılan veri örnekleme ve soyutlama teknikleri, bu sistemlerin hatalı korelasyonlar kurmasına neden olabiliyor. NETSCOUT strateji direktörü Jack Callahan, yapay zeka ajanlarının insan muhakemesiyle değil, kendisine sunulan verilerle çalıştığını belirterek, eksik veya örneklenmiş verilerin belirsizliği hızla ölçeklendirme riski taşıdığını vurguluyor.

Kurumların sadece %41'i yapay zeka destekli içgörüleri tutarlı bulurken, %28'i otomasyon çıktılarının güvenilirliğinden şüphe duyuyor. Bu boşluğu kapatmak için kurumların, mevcut altyapı yatırımlarını tamamlayacak şekilde, paket verisi gibi gerçek zamanlı ve kapsamlı veri kaynaklarıyla zenginleştirilmiş yeni bir gözlemlenebilirlik yaklaşımına geçmesi gerekiyor.