- 95% dos desenvolvedores dizem que a IA deveria explicar seu raciocínio para validar suas respostas
- Eles estão preocupados que explicar o contexto manualmente não economizará tempo
- A IA pode desbloquear dados observáveis, mas os silos devem ser trabalhados primeiro
Uma nova pesquisa do Grafana Labs sugere que os desenvolvedores estão interessados em adotar a inteligência artificial, com 92% considerando-a útil para detectar problemas antes do tempo de inatividade e 91% valorizando-a para previsão e análise de causa raiz.
Embora os benefícios sejam claros, os desenvolvedores ainda não têm confiança quando se trata de usar IA: 15% não confiam em ações autônomas e uma esmagadora maioria (95%) prefere que a IA explique seu raciocínio para que possam entender como ela chegou ao seu resultado.
E enquanto as empresas lutam com segurança, conformidade e infra-estruturas inadequadas, os próprios programadores preocupam-se mais em ter de fornecer contexto manualmente, o que prejudica as promessas de eficiência da IA.
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Os desenvolvedores estão prontos para quando a IA puder realmente aumentar a produtividade
“Os profissionais desejam uma IA confiável que reduza a fadiga e os ajude a se mover mais rapidamente”, escreveu o vice-presidente de produtos emergentes, Marc Chipouras.
Delineando o roteiro daqui para frente, Grafana Labs explicou que os desenvolvedores desejam que o suporte e a transparência da IA cheguem antes que a autonomia se torne uma prioridade.
Noutras partes, o relatório destaca que as empresas estão a lutar com a observabilidade. Três quartos (77%) das pessoas com visibilidade centralizada dizem que economizaram tempo ou dinheiro, mas muitos ainda lutam com configurações complexas e isoladas.
É esta observabilidade que impulsionará os gastos no próximo ano, uma vez que os líderes esperam operações mais eficientes.
O relatório também aponta como a inteligência pode ajudar nesta área, com um terço (30%) dos trabalhadores citando a fadiga dos alertas como a maior barreira para uma resposta mais rápida a incidentes.
Olhando para o futuro, é evidente que estas duas prioridades empresariais estão intimamente ligadas. Com uma observabilidade eficaz gerada por grandes volumes de dados, uma camada de IA no topo pode facilitar aos trabalhadores a identificação de padrões e reduzir o tempo de inatividade.
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