מחקר גלובלי של F5: בתקופת הקורונה שיעור האימוץ של טכנולוגיות AI ולמידת מכונה בארגונים גדל פי יותר משלושה והגיע ל-56%


מאת יחיאל ינאי


מגפת הקורונה הגבירה מודרניזציה של יישומים ואימוץ של טכנולוגיות AI (בינה מלאכותית) ולמידת מכונה ברחבי העולם. כך על פי דוח מצב אסטרטגיית היישומים (SOAS – State of Application Strategy) האחרון של F5 . 
בשנתו השביעית, המחקר מציג סקר הכולל 1,500 משיבים ממגוון רחב של תעשיות, תפקידים מקצועיים וסדרי גודל של ארגונים.

שיעור האימוץ של טכנולוגיות AI ולמידת מכונה בארגונים גדל פי יותר משלושה והגיע ל- 56% מאז פרסום דוח ה-SOAS הקודם בתחילת 2020. יתרה מכך, על פי המחקר, יותר ממחצית מהנשאלים אימצו הרחבה דיגיטלית. מדובר בגידול משמעותי לעומת שנה שעברה, המעיד על התמקדות גוברת באוטומציה של תהליכים עסקיים, תזמורת הליכי עבודה דיגיטליים ושילוב יישומים ליצירת חוויות דיגיטליות חלקות.

"ההתקדמות הטכנולוגית שהייתה אמורה להתקיים בעשור הקרוב, התבצעה תוך פחות משנה", אמר ארן אראל, מנהל הפעילות של F5 בישראל, יוון וקפריסין. "תוך זמן קצר, ארגונים ביצעו מודרניזציה ליישומים והפיצו אותם באופן מאובטח.למגמה זאת ניתן להוסיף גם את השימוש במחשוב קצה, וכך אנחנו מתחילים לראות את הופעתם של יישומים אדפטיביים שיכולים לגדול, להתכווץ, להתגונן ולתקן את עצמם בהתאם לסביבה בה הם נמצאים ואופן השימוש בהם".

ארן אראל                     צילום: גבריאל בהרליה

עוד על פי המחקר, 76% מהארגונים שנסקרו טוענים כי יישמו או מתכננים באופן פעיל פריסות מחשוב קצה, לצד הפעלת כלי אנליטיקה. יתר על כן, 39% מאמינים כי מחשוב קצה יהיה חשוב לארגון שלהם מבחינה אסטרטגית בשנים הקרובות, ו-15% כבר מארחים בקצה טכנולוגיית אבטחת והעברת יישומים. 

במקביל להתקדמות הנרשמת במחשוב קצה, חל שינוי בהתפלגות סגנון העבודה המודרני. יותר משליש מהמשיבים (42%) יתמכו בכוח עבודה מרוחק לחלוטין בעתיד הנראה לעין. רק 15% מהארגונים מתכננים לדרוש מכל העובדים לחזור למשרד.

 "ארגונים בהחלט מתחילים להסתכל על מחשוב קצה באופן תכליתי יותר",  הסביר אראל. "מחשוב הקצה מאפשר לארגונים לספק יישומים קרוב יותר למשתמשים. במובנים רבים, מחשוב קצה הוא השלב הבא בעולם מתרחב של יישומים מבוזרים".

 לארגונים יש נתונים אך חסרים להם תובנות איכותיות וכוח אדם מתאים באופן מדאיג. 95% מהמשיבים טוענים, כי הם מחמיצים תובנות מפתרונות הניטור שלהם.המשיבים הסכימו כי הנתונים הנאספים משמשים בעיקר לפתרון בעיות וקבלת אזהרות לגבי בעיות זמינות וביצועים. רק 12% מדווחים על הנתונים ליחידות העסקיות. לעומת זאת, בכל הנוגע לניטור רכיבים המבצעים מודרניזציה של אפליקציות, כמעט שני שלישים מהנשאלים (62%) מודדים ביצועיזמן תגובה. 
"רק ארגונים עם שילוב נכון של אוטומציה ויכולות הפקת תובנות יוכלו למיין נתונים, לזהות בעיות זמינות וביצועים לפני שהן מתרחשות, ולפעול מספיק מהר כדי למנוע אותן", הוסיף אראל, "עד אז רבים לא יוכלו לנצל את מלוא היתרונות הטמונים בטרנספורמציה דיגיטלית ולא יוכלו להתקדם במהירות לעבר עולם האפליקציות האדפטיביות, מבוססות AI".   
בהיותם מודעים לצורך לשפר את המצב, למעלה מ-80% מהנשאלים אמרו כי הנתונים והטלמטריה "חשובים מאוד" לתוכניות האבטחה שלהם, ולמעלה ממחציתם "מצפים" להשפעות המועילות של AI. משיבי הסקר גם סימנו פלטפורמות המשלבות ביג דאטה ולמידת מכונה (המכונה גם AIOps) כמגמה השנייה בחשיבותה האסטרטגית בשנתיים עד חמש השנים הבאות. יחד עם זאת, ההתלהבות הזו יכולה להימחק על ידי היעדר מערכי כישורים חדשים ורלוונטיים בשוק. זה נכון במיוחד עבור אלה שמזהים AIOps כמגמה האסטרטגית העיקרית שלהם. 
מחצית מהנשאלים ציינו את מיעוט אנשי המקצוע המיומנים כאתגר מספר אחד שלהם.


להורדת הדוח המלא לחצו כאן