Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ‑инфраструктуры, но лишь каждая шестая (около 16%) использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Такие данные приводит исследование, опубликованное в отраслевом издании IKS Media.
Основными препятствиями для внедрения ИИ в мониторинг компании называют нехватку внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. Эти барьеры мешают бизнесу перейти от традиционного мониторинга к интеллектуальному анализу.
По данным IKS Media, несмотря на высокий уровень использования базовых инструментов, лишь небольшая доля организаций готова инвестировать в машинное обучение для прогнозирования сбоев и поиска аномалий. Эксперты отмечают, что для преодоления этих барьеров компаниям потребуется развивать компетенции в области данных и выстраивать четкие метрики эффективности.