За свою карьеру в области кибербезопасности и защиты инфраструктуры — как на государственной службе, так и теперь в Google Cloud — я постоянно убеждаюсь, что трение между новыми и существующими технологиями часто становится препятствием на пути к прогрессу. Новая программа или служба может прекрасно работать сама по себе, но попадая в сложную, взаимосвязанную ИТ-среду, она растворяется в операционной инерции.
Сегодня корпоративные технологии переживают историческую трансформацию. Организации по всему миру движутся дальше простой интеграции ИИ и языковых моделей и теперь используют ИИ для поддержки автономных агентных рабочих процессов. Почти 90% компаний из списка Fortune 100 уже используют Gemini Enterprise для создания, масштабирования и управления агентами. Но по мере того как системы ИИ начинают планировать, выполнять многошаговые процессы и работать бок о бок с человеческими командами, лидеры сталкиваются с тем же противоречием между передовыми и устаревшими технологиями.
Чтобы понять, как существующие технологические среды влияют на способность организации использовать ИИ на практике, Google Cloud совместно с Hypothesis Group опросила 1 250 ИТ-директоров и лиц, принимающих бизнес-решения, по всему США. findings выявляют критический парадокс: устаревшие программные системы, на которые предприятия полагаются при предоставлении технологий своим сотрудникам, одновременно функционируют как налог на инновации, активно сдерживая трансформацию в сфере ИИ, к которой стремятся руководители.
Операционные издержки устаревших ИТ
В нашем исследовании мы определили «устаревшую» технологию как ПО, работающее локально на компьютерах и серверах, а не нативно в облаке. Во всех отраслях лица, принимающие решения, отмечают, что поддержание этой инфраструктуры создает постоянное сопротивление их амбициям в области ИИ.
Последствия для ИИ не носят теоретический характер. Почти половина (49%) респондентов сообщают, что зависимость от локального ПО привела к задержке, сокращению масштаба, приостановке или отмене инициатив в области ИИ или других технологий.
Если углубиться, то рутинная установка патчей и обслуживание оказались главным операционным узким местом. По мере того как обнаружение уязвимостей с помощью ИИ ускоряется, скорость появления изъянов в старых кодовых базах превысила возможности команд безопасности по их реальному устранению.
Это создает игру с нулевой суммой между плановым обслуживанием устаревших систем и модернизацией ИИ. Вместо того чтобы направлять ресурсы инженеров на модернизацию ИИ, ИТ-команды тратят свое время и средства на поддержку устаревших систем.
Корпоративная монокультура
Почему организации продолжают полагаться на устаревшие среды, которые сдерживают их модернизацию? Как показывают наши исследования, дело не обязательно в архитектурных предпочтениях, а в результате привязки к поставщику.
Помимо сужения технологического выбора, глубокая зависимость от провайдера влечет за собой коммерческие ограничения. В нашем исследовании 39% лиц, принимающих решения, отмечают, что зависимость от устаревшего программного обеспечения и облачных провайдеров заставляет их разбираться со сложными правилами лицензирования или контрактами, а также ограничивает гибкость при ведении переговоров.
Еще большую тревогу вызывает системный операционный риск, создаваемый концентрацией у одного поставщика. Концентрация операционных систем, приложений для повышения производительности, облачного хостинга и новых моделей ИИ в рамках монокультуры одного вендора создает огромную единую точку отказа. Автономный агент ИИ ровно настолько безопасен, насколько безопасны операционная система и сеть, через которые он проходит. Когда эта базовая инфраструктура уязвима, организации не развертывают устойчивый интеллект, они расширяют свою поверхность атаки.
Выбор клиентов
Решение проблемы привязки к поставщику очевидно: корпоративные заказчики и политики должны гарантировать организациям подлинный выбор и совместимость их программного обеспечения, облачных и ИИ-архитектур.
Кроме того, 80% руководителей согласны с тем, что установленная база провайдера не должна определять, какую технологию ИИ использует организация, а 78% считают, что провайдеры, лидировавшие в предыдущую эпоху корпоративных технологий, могут оказаться не лучшим образом подготовлены к руководству в эпоху ИИ. Организации хотят иметь свободу выбора лучших в своем классе интеллектуальных решений по их собственным достоинствам, а не принимать готовые пакеты по умолчанию, привязанные к устаревшему десктопному ПО.
Ускорение агентных технологий
Обеспечение такого уровня автономной гибкости на уровне предприятия требует современных технологий, созданных для поддержки агентной эры. Вот несколько идей для достижения этой цели:
- Требуйте архитектурного выбора и выбора поставщика: ИИ и облако никогда не должны становиться заложниками устаревшего ПО, управляющего локальными серверами, электронной почтой или десктопными операционными системами. Организациям необходима коммерческая и архитектурная свобода для выбора лучших в своем классе ИТ-решений по их достоинствам.
- Сделайте приоритетом надежные с точки зрения безопасности основы: Индустрия должна отказаться от порочного цикла выпуска небезопасного ПО и его последующего патчинга. Производители программного обеспечения должны разрабатывать долговечные, устойчивые архитектуры, в которых целые классы уязвимостей устраняются до того, как код вообще попадет в релиз, освобождая испытывающие нехватку кадров ИТ-команды от постоянного применения рутинных, но необходимых патчей.
- Развертывание защиты на базе ИИ для устранения устаревших технологических долгов: Для миллионов строк уязвимого устаревшего ПО, уже работающего в продакшене, организации должны перейти от ручной триализации к проактивной защите с помощью ИИ. Развертывая такие платформы, как Security Command Center и аналитику угроз Mandiant, команды могут использовать аналитические данные для непрерывного выявления активных путей атак, расстановки приоритетов для критических уязвимостей и автоматизации исправления в сложных гибридных средах.
Главное обещание агентного ИИ — помочь избавиться от лишнего трения и ускорить человеческую изобретательность. Но это будущее нельзя построить на базе программного обеспечения, разработанного десятилетия назад. Когда ИТ-лидеры планируют свои дорожные карты, самое время задать вопрос: ускоряет ли ваша технологическая база ваше будущее или вы платите налог на обслуживание только для того, чтобы поддерживать работу прошлого?
Узнайте больше об исследовании .
- ИИ и машинное обучение
