В рамках крупнейшей отраслевой конференции, посвященной ИТ-инфраструктуре и цифровым решениям, Андрей Орлов, руководитель отдела клиентского опыта GMONIT и лидеры рынка обсудили, где заканчивается мода и начинается практическая отдача от нейросетей, а главное — кто несет ответственность, когда ИИ ошибается.

Главные выводы: 🔹 Рынок на переходном этапе: классические ML-модели уже стали базой мониторинга, генеративные LLM — пока в пилотах. 🔹 ИИ не заменяет инженера, а дает ему контекст и ускоряет анализ. Рутину (постмортемы, первичный разбор алертов) закрывает хорошо, но весь поток логов «скормить» модели нельзя — лимиты токенов и риски безопасности. 🔹 Ответственность за решения в критической ситуации остается на человеке. ИИ — советчик, но не диктатор. 🔹 Гибридный подход: ИИ там, где он дает реальную отдачу. Для простых задач с детерминированными правилами тяжелые модели экономически нецелесообразны.

Также поговорили о том, какие боли сегодня закрывает ИИ и как правильно распределять зоны ответственности между вендором, платформой и дежурным инженером.

📎 Подробнее — по ссылке.