AI observability - 10 danych z raportu, które zmieniają podejście do IT

Poniżej znajdziesz najważniejsze dane z najnowszego raportu rynkowego - oraz wskazówki, co realnie oznaczają dla organizacji technologicznych.

Pobierz pełny raport TUTAJ!

Czym jest AI observability

AI observability to rozwinięcie klasycznej observability o pełen nadzór nad modelami AI, automatyzacją oraz procesami decyzyjnymi opartymi na danych. Nie dotyczy już wyłącznie aplikacji i infrastruktury, ale także jakości i wiarygodności działania modeli.

AI observability obejmuje m.in.:

• jakość predykcji modeli;
• wykrywanie anomalii w wynikach;
• data drift i zmiany zachowania modeli w czasie;
• koszty i wydajność inferencji;
• bezpieczeństwo decyzji;
• zgodność i audyt działań AI;
• powiązanie z KPI biznesowymi.

Raport rynkowy, na którym opiera się ten artykuł, bazuje na badaniu 842 liderów IT i decydentów technologicznych z organizacji o przychodach powyżej 100 mln USD, co daje solidną podstawę statystyczną do wniosków.

Wniosek: AI observability staje się dziś warstwą operacyjnej inteligencji, a nie tylko monitoringiem.

100% firm używa AI - ale tylko część ma dojrzałe AI observability

Najmocniejsza liczba z badania: 100% badanych organizacji wykorzystuje AI w operacjach.

Zakres zastosowań jest jednak zróżnicowany:

• 57% - zarządzanie danymi;
• 50% - AI governance;
• 46% - security operations;
• 32% - AI observability;
• 30% - DevOps i software delivery;
• 29% - Log management;
• 27% - sustainability.

To pokazuje, że adopcja AI jest powszechna, ale dojrzałe praktyki AI observability dopiero się rozwijają. W wielu firmach nadal są to rozproszone wdrożenia pilotażowe.

W pełnym raporcie znajdziesz szczegółowe rozbicie adopcji AI według obszarów i krajów.

Budżety na AI observability rosną szybciej niż inne obszary IT

Dane inwestycyjne są jednoznaczne:

• 70% organizacji zwiększyło budżet observability w ostatnim roku;
• 75% planuje dalszy wzrost w kolejnym roku.

Co przełomowe - możliwości AI są dziś #1 kryterium wyboru platformy observability!

Kryteria selekcji platformy observability.

Wyprzedzają:

• kompatybilność chmurową;
• łatwość zbierania danych;
• UX platformy;
• workflow automation.

To oznacza przejście rynku w stronę platform projektowanych pod AI observability, a nie tylko monitoring infrastruktury.

Gdzie AI observability daje największy ROI

Respondenci badania wskazali obszary o najwyższym oczekiwanym zwrocie:

• 46% - optymalizacja konfiguracji modeli
• 41% - automatyczna remediacja
• 39% - wykrywanie anomalii w wynikach modeli
• 37% - wykrywanie data drift
• 37% - prognozowanie obciążenia systemów
• 33% - przewidywanie degradacji modelu

To zmienia punkt ciężkości: z obserwacji infrastruktury na kontrolę jakości i stabilności modeli AI.

Najwyższy oczekiwany ROI z inwestycji w AI observability

Pełne zestawienie use case’ów ROI znajdziesz w raporcie Dynatrace.

Zaufanie do AI nadal wymaga kontroli człowieka

Mimo szerokiej adopcji AI organizacje zachowują nadzór decyzyjny:

• 69% decyzji AI jest weryfikowanych przez ludzi;
• 99% liderów AI governance stosuje nadzór human-in-the-loop;
• 70% zwiększa budżety na transparentność i kontrolę AI.

A najczęściej wskazywanymi przez firmy ryzykami są:

• 41% - cyberbezpieczeństwo;
• 36% - prywatność danych;
• 33% - jakość danych;
• 29% - integracja z istniejącymi systemami;
• 26% - brak zaufania do wyników modeli.

AI observability jest tu kluczowa dla audytu, wyjaśnialności i kontroli zachowania modeli.

Dynatrace i konwergencja: AI, security oraz observability

Raport pokazuje silny trend łączenia trzech domen: AI, security i observability.

Kluczowe dane:

• 98% liderów bezpieczeństwa używa AI w compliance;
• 69% zwiększa budżety na AI-driven threat detection;
• do 2030 roku 50% firm wdroży AI-driven encryption i risk analytics.

Najbardziej rosnące scenariusze automatyzacji:

• real-time anomaly detection
• wykrywanie i redukcja ryzyk
• predictive maintenance
• automatyzacja integracji danych

To obszar, w którym platformy takie jak Dynatrace pozycjonują AI observability jako rdzeń operacji.

AI observability wspiera także cele kosztowe i energetyczne

Coraz silniejszy trend dotyczy powiązania observability z efektywnością energetyczną i kosztową.

Priorytety organizacji:

1. 56% - poprawa efektywności;
2. 50% - redukcja kosztów;
3. 45% - cele ESG.

Dane wdrożeniowe:

• 70% firm używa observability do monitorowania energii;
• 64% zwiększa budżety na inicjatywy sustainability;
• 45% optymalizuje efektywność data center;
• 41% prowadzi programy optymalizacji energii.

AI observability pozwala powiązać metryki techniczne z kosztami i zużyciem zasobów.

Podsumowanie - co te dane oznaczają w praktyce

Dane z raportu pokazują wyraźnie, że AI przestała być eksperymentem technologicznym, a stała się standardowym elementem działania nowoczesnych organizacji. Wraz z jej upowszechnieniem rośnie jednak potrzeba kontroli, przejrzystości i przewidywalności - i właśnie tę rolę zaczyna pełnić AI observability. Nie jest ona już jedynie rozszerzeniem monitoringu IT, ale fundamentem umożliwiającym bezpieczne skalowanie systemów opartych na sztucznej inteligencji.

Rosnące budżety oraz zmiana kryteriów wyboru platform technologicznych pokazują, że organizacje traktują AI observability jako inwestycję strategiczną, a nie operacyjny koszt. Firmy oczekują przede wszystkim mierzalnego efektu biznesowego: lepszej jakości modeli, szybszego wykrywania problemów, automatyzacji reakcji oraz ograniczenia ryzyka operacyjnego i bezpieczeństwa.

Jednocześnie wyniki badania jasno wskazują, że AI nie działa jeszcze w pełni autonomicznie - decyzje generowane przez modele nadal wymagają nadzoru człowieka. To właśnie połączenie automatyzacji z kontrolą staje się nowym standardem operacyjnym. AI observability umożliwia organizacjom zachowanie równowagi między innowacją a odpowiedzialnością, łącząc dane techniczne z realnym wpływem na biznes, koszty i stabilność działania.

Dlatego firmy, które już dziś inwestują w rozwój AI observability, budują przewagę nie tylko technologiczną, ale przede wszystkim operacyjną - przygotowując się na środowisko, w którym systemy AI będą podejmować coraz więcej decyzji w czasie rzeczywistym.

Pobierz pełny raport "The State of Observability 2025" i zobacz komplet danych!

W pełnej wersji raportu znajdziesz:

• szczegółowe statystyki globalne
• dane per kraj
• prognozy 5-letnie
• mapę use case’ów AI observability
• trendy budżetowe
• modele adopcji
• metodykę badania

Pobierz raport „The State of Observability 2025” i sprawdź pełne wyniki.

FAQ

Czym jest AI observability w praktyce?

To nadzór nad modelami AI, ich jakością, stabilnością, kosztami i ryzykiem - w czasie rzeczywistym.

Czy AI observability różni się od klasycznej observability?

Tak - obejmuje modele AI, automatyczne decyzje oraz metryki jakości predykcji, nie tylko systemy.

Dlaczego Dynatrace podkreśla rolę AI observability?

Bo modele AI wymagają mierzalności, audytu i kontroli ryzyka operacyjnego.

Czy AI observability dotyczy tylko dużych firm?

Nie - każda organizacja korzystająca z modeli AI potrzebuje widoczności ich działania.

Czy AI observability pomaga w compliance?

Tak - wspiera audyt, wyjaśnialność i kontrolę decyzji podejmowanych przez modele.

Doświadczeni konsultanci, analitycy i programiści, którzy ciągle podnoszą swoje kompetencje i chętnie dzielą się swoją wiedzą!