La fiducia della macchina è essenziale per la sua velocità

Kunstmatige intelligentie transformeert de manier waarop IT werkt

Een storing treft een cloudprovider waarop jouw bedrijf vertrouwt, maar je bent voorbereid. Je hebt een AI-workflow opgezet om de storing te detecteren en de workloads onmiddellijk naar een andere provider te verplaatsen. Gaat alles goed, of niet? De geautomatiseerde workflow van kunstmatige intelligentie heeft geen rekening gehouden met belangrijke dataresidency-vereisten en nu heb je een ander probleem om op te lossen, als je het al opmerkt.

Met AgenticOps, een nieuw paradigma voor IT-operaties op basis van AI-gestuurde autonome agenten die problemen detecteren, diagnosticeren en oplossen, kunnen organisaties nu samenwerken met kunstmatige intelligentie om op machtsnelheid te opereren. Problemen die vroeger uren of dagen kostten om op te lossen, kunnen nu in enkele seconden worden opgelost, soms zelfs voordat gebruikers het opmerken. Maar snelheid zonder vertrouwen is een risicovermenigvuldiger. Als we kunstmatige intelligentie sneller laten handelen dan mensen kunnen beoordelen, hoe kunnen we dan bijdragen aan het waarborgen dat beslissingen veilig, nauwkeurig en in lijn zijn met bedrijfsdoelstellingen?

De sleutel ligt in assurance, een vertrouwensstof die continu de acties van AI begeleidt in realtime, zodat de belofte van machine-snelheid wordt ondersteund door het vertrouwen van machine-vertrouwen.

Ontdek meer over het bieden van garanties aan de snelheid van kunstmatige intelligentie in ons e-book.

Het dilemma: kunstmatige intelligentie beweegt sneller dan menselijke verificatie

Moderne bedrijven opereren in uitgebreide hybride omgevingen: campusnetwerken, datacenters, meerdere cloudproviders, SaaS-ecosystemen en het publieke internet. De omvang, complexiteit en snelheid van verandering in deze omgevingen maken het onmogelijk voor mensen om het alleen bij te houden.

Wanneer op AI gebaseerde operaties een anomalie detecteren, analyseren ze de waarschijnlijke hoofdoorzaak en voeren ze in milliseconden een correctie uit, wordt het traditionele model van menselijke beoordeling vóór elke actie onpraktisch. Ongecontroleerd kan dit organisaties dwingen tot een compromis: AI vertragen tot menselijke snelheid en het voordeel verliezen, of het laten handelen zonder toezicht en ongewenste gevolgen riskeren.

Maar het gaat er niet om mensen uit te sluiten, het gaat erom hun rol te evolueren. Menselijke expertise blijft essentieel om grenzen te stellen, acceptabele risico’s te definiëren en resultaten in mission-critical systemen te valideren. Wat verandert is wanneer en hoe mensen betrokken zijn. Ze verschuiven van realtime goedkeuring van elke actie naar het ontwerpen van beleid, het toezicht houden op resultaten en ingrijpen op de meest waardevolle beslismomenten.

De enige duurzame weg voorwaarts is AI de snelheid te geven die het nodig heeft, terwijl tegelijkertijd een continu en geautomatiseerd niveau van garantie wordt ingebouwd om de nauwkeurigheid en veiligheid te verifiëren. Deze balans helpt ervoor te zorgen dat door AI geleide acties voorspelbaar en betrouwbaar blijven zonder menselijk oordeel te verliezen dat automatisering in lijn houdt met bedrijfs- en operationele prioriteiten.

Het definiëren van een “vertrouwensstof”

In de context van op AI-gestuurde operaties is een trust fabric een onderling verbonden laag van continue validatie, transparantie en optimalisatie die organisaties in staat stelt autonome systemen te laten handelen zonder de controle te verliezen. Assurance is de operationele belichaming van deze vertrouwensstof.

Het is gebaseerd op:

• Historische baselines om normale prestaties te begrijpen.
• Real-time telemetrie om afwijkingen onmiddellijk te detecteren.
• Correlatie tussen domeinen om nauwkeurig de diepere oorzaken te identificeren.
• Bedrijfs-SLA’s om acties in lijn te houden met strategische prioriteiten.

Dit is geen passieve monitoring. Het is een actieve en voortdurende feedbacklus die bevordert:

• Nauwkeurigheid: Bevestigt dat anomalieën echt zijn voordat actie wordt ondernomen.
• Veiligheid: Voorspelt en evalueert downstream impact voordat wijzigingen worden toegepast.
• Resultatenverificatie: Bevestigt dat het verwachte resultaat is behaald.
• Transparantie: Biedt een volledige audit trail voor compliance en belanghebbende transparantie.

Zonder deze intrinsieke garantie zijn AI-gebaseerde operaties als rijden in het donker op de snelweg zonder koplampen: snel, maar gevaarlijk.

Waarom dit belangrijk is voor AI-gedreven bedrijven

Kunstmatige intelligentie biedt ongelooflijke mogelijkheden voor IT- en beveiligingsoperaties, maar introduceert ook nieuwe vormen van operationeel risico. Enkele van de meest kritische zijn:

• Data drift: AI-modellen die zijn getraind op verouderde of onvolledige gegevens kunnen anomalieën verkeerd interpreteren.
• Model bias: AI kan overmatig prioriteit geven aan bepaalde parameters ten koste van andere die essentieel zijn voor het bedrijf.
• Cascade failures: Een verkeerde actie die met machtsnelheid wordt toegepast, kan zich verspreiden naar alle systemen voordat menselijke teams kunnen ingrijpen.

Deze risico’s benadrukken het belang van vertrouwen opbouwen in AI-operaties. Om deze uitdagingen aan te gaan, fungeert assurance zowel als regulator als validator, en draagt bij aan het waarborgen dat AI-beslissingen juist en veilig zijn voordat ze zich door de hele organisatie verspreiden.

De inzet is hoog. Snelheid zonder controle kan net zo schadelijk zijn als controle zonder snelheid. Met assurance hoeven bedrijven niet te kiezen tussen snel bewegen en controle behouden, ze kunnen beide moeiteloos doen. En dit is niet alleen een operationele overwinning; het is een element van concurrentievoordeel in markten waar de gebruikerservaring een cruciale factor is voor merkloyaliteit.

Hoe assurance werkt in het AgenticOps-levenscyclus

Assurance is aanwezig in elke fase van de AgenticOps-levenscyclus, en biedt voortdurend toezicht en validatie terwijl kunstmatige intelligentie autonoom werkt. Deze levenscyclus bestaat uit vier onderling verbonden fundamentele fasen:

• Detectie: AI identificeert een anomalie met behulp van realtime telemetrie en basisprestatiegegevens; assurance bevestigt dat de anomalie echt is, materieel en de moeite waard is om actie te ondernemen.
• Diagnose: AI analyseert de waarschijnlijke hoofdoorzaak; cross-domain assurance checks, zoals netwerk, applicatie en cloud, om de nauwkeurigheid van de diagnose te bevestigen.
• Opschonen: AI voert een correctie uit, zoals het omleiden van verkeer of het wijzigen van configuraties; assurance simuleert of voorspelt potentiële impact om te voorkomen dat nieuwe problemen ontstaan.
• Verificatie: AI meet de prestaties na de verandering; assurance valideert de resultaten om ervoor te zorgen dat SLA’s worden nageleefd en er geen nieuwe problemen zijn ontstaan.

Door assurance in elke fase op te nemen, stelt dit gesloten systeem AI in staat om met machtsnelheid te opereren zonder vertrouwen, veiligheid of controle te verliezen.

Real-world scenario’s: assurance in actie

Validatie van SaaS-routingwijziging

Een wereldwijd bedrijf vertrouwt sterk op SaaS-toepassingen zoals Microsoft 365, Salesforce of Zoom. Om de prestaties te verbeteren, identificeert kunstmatige intelligentie automatisch suboptimale routes en stelt voor om het verkeer om te leiden via alternatieve internet service providers (ISP’s) of regionale peering-punten. Hoewel deze actie de responstijden voor veel gebruikers kan verbeteren, brengt het ook het risico met zich mee van het introduceren van nieuwe latentie of pakketverlies in andere regio’s. Assurance biedt het veiligheidsnet door end-to-end prestaties in verschillende geografische gebieden te valideren voordat de wijziging op grote schaal wordt geïmplementeerd. Dit voorkomt dat een goedbedoelde optimalisatie in één markt onbedoeld de gebruikerservaring elders verslechtert.

Multicloud failover

Bedrijven voeren steeds meer mission-critical workloads uit op meerdere cloudproviders om veerkracht te garanderen. Tijdens een onverwachte storing start kunstmatige intelligentie onmiddellijk een failover, waarbij workloads worden verplaatst van de ene provider naar de andere. Hoewel de automatisering snel is, zijn de risico’s aanzienlijk, omdat compliancebeleid, dataresidency-vereisten en service level agreements (SLA’s) in het gedrang kunnen komen. Assurance controleert voortdurend deze parameters, valideert de encryptie, controleert de gegevensintegriteit en vergelijkt de prestaties van applicaties, zowel vóór als na de failover. Op deze manier helpt het om de continuïteit te behouden zonder het bedrijf bloot te stellen aan beveiligingslacunes, compliance-overtredingen of SLA-sancties.

Geoptimaliseerde WAN-configuratie voor kunstmatige intelligentie

Wide Area Networks (WAN) zijn zeer dynamisch en dragen van alles, van routinematige bestandsoverdrachten tot mission-critical en latency-gevoelige workloads zoals voice, video, en realtime samenwerking. Kunstmatige intelligentie kan congestie detecteren en autonoom configuraties aanpassen, door Quality of Service (QoS) beleid te wijzigen, bandbreedte toe te wijzen of stromen om te leiden. Maar deze ongecontroleerde veranderingen kunnen gemakkelijk hoog-prioritaire toepassingen verstoren. Assurance fungeert als een verificatieniveau, en helpt ervoor te zorgen dat optimalisaties meetbare verbeteringen opleveren en tegelijkertijd de stabiliteit van kritieke services behouden. Het bevestigt bijvoorbeeld dat een herallocatie ontworpen om congestie van massa-verkeer te verlichten geen jitter of onderbrekingen in gesprekken veroorzaakt voor VoIP-gebruikers (Voice over Internet Protocol).

Samen laten deze scenario’s de kernspanning van kunstmatige intelligentie in operaties zien: de noodzaak van snelheid en schaalbaarheid in evenwicht gehouden door de verantwoordelijkheid om stabiliteit, compliance en gebruikerservaring te handhaven. Assurance vertraagt kunstmatige intelligentie niet, maar biedt de veiligheidsrails die autonomie veilig, voorspelbaar en betrouwbaar maken. Door de resultaten voortdurend te valideren, kunnen bedrijven kunstmatige intelligentie met de snelheid van een machine laten bewegen, terwijl ze menselijke veiligheid behouden om ervoor te zorgen dat elke actie in lijn is met bedrijfsdoelstellingen en risicotolerantie.

De zakelijke impact van vertrouwen in machines

Wanneer assurance is geïntegreerd in AI-operaties, behalen bedrijven tastbare zakelijke voordelen, zoals:

• Verlaagde stilstandskosten: Snellere en nauwkeurige correcties voorkomen omzetverlies en productiviteitsverlies.
• Meer wendbaarheid: Teams kunnen veilig grootschalige wijzigingen implementeren zonder angst voor onderbrekingen.
• Regelgevingsnaleving: Verifieerbare en transparante acties voldoen aan governancevereisten.
• Medewerkersproductiviteit: IT-personeel besteedt minder tijd aan het blussen van branden en meer tijd aan innovatie.

Assurance gaat niet alleen over operationele veiligheid, het is een hoogrenderende investering.

Van machine-snelheid naar voorspellende veerkracht

De volgende stap is voorspellende veerkracht, een fase waarin assurance niet alleen acties controleert en valideert, maar proactief AI-modellen informeert om problemen te voorkomen voordat ze zich voordoen. Door geverifieerde en hoogwaardige gegevens terug te voeren in AI-trainingscycli, creëert assurance de voorwaarden voor systemen om onderbrekingen te voorspellen en volledig te vermijden.

In de praktijk betekent dit het identificeren van vroege anomaliepatronen die serviceonderbrekingen of cloudservices voorspellen, waardoor operationele teams kunnen ingrijpen voordat gebruikers worden getroffen. Het maakt ook proactieve omleiding van verkeer mogelijk om verwachte congestie te omzeilen, waardoor wordt gegarandeerd dat prestaties stabiel blijven, zelfs bij fluctuerende vraag. Naast netwerkgedrag strekt voorspellende veerkracht zich uit tot infrastructuur, waarbij computer- en netwerkresources worden vooraf toegewezen voor verwachte pieken in AI-workload.

Deze evolutie markeert een fundamentele verschuiving van eenvoudigweg sneller problemen oplossen naar helpen ervoor te zorgen dat ze nooit optreden.

Het competitieve imperatief

Machine-snelheid zonder machine-vertrouwen is een recept voor vermijdbare risico’s. In door AI aangedreven bedrijven is assurance niet langer een optionele beveiliging, maar een strategische facilitator die autonomie duurzaam maakt. Door garanties in elke fase van de AgenticOps-levenscyclus op te nemen, kunnen organisaties AI krachtig laten handelen zonder controle te verliezen. Ze kunnen opereren op het tempo van innovatie met behoud van prestaties, compliance en merkvertrouwen.

Bedrijven die in staat zijn dit evenwicht te beheersen, zullen het competitieve voordeel bepalen in het komende decennium, waarbij ze hoogwaardige digitale ervaringen bieden op machtsnelheid, ondersteund door vertrouwen in machine-vertrouwen.

Leid uw organisatie naar de toekomst van op AI gebaseerde assurance. Ontvang het e-book voor meer inzichten.