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2026-03-19 11:10:00
- 開発者の 95% は、応答を検証できるように AI がその推論を説明する必要があると述べています
- 彼らは、手動でコンテキストを説明することで時間の節約ができなくなるのではないかと心配しています。
- AI は可観測性データのロックを解除できるかもしれないが、最初にサイロに対処する必要がある
Grafana Labs の新しい調査によると、開発者は人工知能の導入に非常に熱心であり、92% がダウンタイム前に問題を検出することに人工知能の価値を見出しており、91% が予測と根本原因分析に人工知能を高く評価しています。
メリットは明らかですが、開発者は AI の使用に関して依然として信頼を欠いています。15% は自律的な動作を信頼しておらず、圧倒的多数 (95%) は、AI がどのように出力に到達したかを理解できるように、AI がその推論を説明することを好みます。
そして、企業がセキュリティ、コンプライアンス、不適切なインフラストラクチャに苦戦している一方で、開発者自身が手動でコンテキストを提供しなければならないことを最も懸念しており、これにより AI の効率性の約束が損なわれてしまいます。
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開発者は AI が実際に生産性を向上させる準備ができています
「実務家は、労力を軽減し、より迅速な行動を支援する信頼できる AI を望んでいます」と新興製品担当副社長の Marc Chipouras 氏は書いています。
Grafana Labs は今後のロードマップを示し、開発者は自律性がデフォルトになる前に AI 支援と透明性が成熟することを望んでいると説明しています。
このレポートは他の箇所でも、企業が可観測性に関して苦戦していることを強調しています。一元的な可観測性を備えた企業の 4 分の 3 (77%) は、時間またはコストを節約できたと主張していますが、多くは依然として複雑でサイロ化されたセットアップに苦労しています。
この観察力こそが来年の支出拡大につながり、指導者らは運営の効率化を期待している。
レポートでは、この分野で AI がどのように役立つかも示しており、従業員の 3 分の 1 (30%) が、迅速なインシデント対応に対する最大の障害としてアラート疲労を挙げています。
今後を見据えると、これら 2 つのビジネスの優先事項が密接に絡み合っていることは明らかです。大量のデータを生成する効果的な可観測性により、その上の AI レイヤーにより、作業者がパターンを識別しやすくなり、ダウンタイムが削減されます。
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