Дебора Камбе, менеджер по маркетингу продуктов компании PagerDuty, рассказывает на портале The New Stack о том, как операционный долг разрушает стратегии в области искусственного интеллекта, и предлагает четыре важнейших шага для построения долгосрочной операционной устойчивости.

Давление, требующее быстрых действий, никогда не было таким сильным. Однако скорость без устойчивости — это обуза. По мере перехода ИИ от пилотных проектов к производству, он не просто увеличивает преимущества; он увеличивает количество точек отказа.

Согласно опросу PagerDuty «AI Resilience Survey», 84% компаний уже столкнулись как минимум с одним сбоем, связанным с ИИ. Тем не менее, большинство по-прежнему справляются с этими сбоями с помощью процессов, разработанных для более медленной, ориентированной на человека эпохи. Финансовые риски делают это неприемлемым: в отчете PagerDuty «2026 PagerDuty State of AI-First Operations» говорится, что 68% организаций теряют более 300 тыс. долл. в час, когда системы выходят из строя. И по мере роста сложности ИИ радиус поражения каждого сбоя также увеличивается.

В спешке внедрения новых инструментов и функций организации рискуют оказаться в уязвимом положении, когда их операционная инфраструктура не справляется. Успех ИИ-инициативы зависит от понимания того, где может накапливаться операционный долг. Первая проблема: признание того, что эти сбои обнаружить сложнее, чем ожидает большинство команд.

Почему сбои ИИ сложнее обнаружить

Большинство организаций знают, что что-то идет не так: фактически, 85% говорят, что им нужны более эффективные способы обнаружения сбоев в инструментах ИИ. Но осведомленность — это не действие.

Сбои ИИ ведут себя не так, как традиционные инциденты. Модели дрейфуют. Агенты неправильно интерпретируют контекст. Первопричины сложнее отследить, а окно для локализации ущерба короче. Организации, которые по-прежнему рассматривают ИИ-инциденты как частные случаи, накапливают технический долг, который они не заложили в бюджет. Специальные процессы управления инцидентами, разработанные специально для режимов сбоев ИИ, больше не являются необязательными.

Чтобы справиться с этим эффективно, сначала нужно знать, где скрывается долг.

Три типа операционного долга, замедляющего ваш прогресс

1. Технический долг и долг автоматизации. Устаревшие инструменты, ручные операции, которые никогда не были автоматизированы, нестандартизированные процессы в разных командах — они накапливаются незаметно и быстро увеличиваются в размерах. Но именно здесь ИИ и приносит свои плоды. При правильном применении ИИ может анализировать рабочие процессы, выявлять возможности автоматизации и постепенно устранять рутинную работу, а не просто отмечать её.

«Постепенно» — ключевое слово. Организации, получающие наиболее быструю отдачу, не внедряют ИИ сразу повсюду. Они начинают с хорошо понятных, повторяющихся задач, укрепляют уверенность и расширяются дальше.

Но одной автоматизации недостаточно. Если лежащие в её основе системы не связаны, выгода остаётся локальной.

2. Долг интеграции. Это тихий множитель. Встройте инструменты ИИ в изолированные среды, и вы не сможете сопоставлять сигналы, обмениваться контекстом или действовать на основе полной картины. Без надлежащей интеграции между инструментами, сервисами и источниками данных даже лучшие инвестиции в ИИ не смогут масштабироваться или обеспечивать ожидаемую рентабельность инвестиций.

Вместо того чтобы добавлять больше инструментов, попробуйте улучшить связи между ними. Серверы Model Context Protocol (MCP) стали практичным решением, предоставляющим агентам ИИ безопасный доступ в режиме реального времени к источникам данных без многомесячных проектов интеграции. Данные опроса подтверждают это: 54% организаций связывают повышение отказоустойчивости с инструментами, поддерживающими полный жизненный цикл инцидента, а 51% — с объединением нескольких инструментов в единую платформу.

Тем не менее, улучшенная интеграция инструментов все равно не спасет вас, если не решен вопрос с человеческим фактором.

3. Долг партнерства человека и ИИ. Самые дорогостоящие ошибки ИИ — не технические, а организационные. Если команды не определили, какие решения должны приниматься машинами, а какие людьми, они либо чрезмерно автоматизируют процесс и теряют контроль, либо недостаточно автоматизируют и теряют ценность.

Решить эту проблему помогает трехуровневая модель:

• Рутинные, хорошо понятные задачи могут быть полностью автоматизированы.

• Частично понятные задачи выигрывают от сотрудничества ИИ и человека, где ИИ занимается анализом и рекомендациями, но окончательное решение остается за людьми.

• Новые или сложные задачи требуют глубоких человеческих знаний, а ИИ играет лишь вспомогательную роль.

Команды, которые могут четко определить эти границы, создают убедительное обоснование для более широких инвестиций в ИИ.

Четыре шага к повышению операционной устойчивости

Определение долга — это половина работы. Другая половина — это четкий план устранения проблем.

1. Создайте систему управления инцидентами, специфичную для ИИ. Четко определите ответственность и пути эскалации и разработайте инструкции специально для режимов отказа ИИ, а не занимайтесь адаптацией устаревших правил. Рассматривайте управление инцидентами как межфункциональную дисциплину, а не как второстепенную ИТ-задачу.

2. Определите операционные границы ИИ. Используйте трехуровневую модель, описанную выше, чтобы определить, какие задачи ИИ может безопасно автоматизировать, а какие требуют человеческого суждения. Это основа для более быстрых операций и устойчивой ценности ИИ.

3. Инвестируйте в мониторинг ИИ. Традиционные инструменты мониторинга не были созданы для выявления деградации моделей или непреднамеренных решений агентов. Специализированные LLMOps-решения могут обнаруживать эти предупреждающие знаки до того, как проблемы достигнут клиентов.

4. Внедрите непрерывное обучение в процесс. Каждый инцидент должен предоставлять обратную связь для руководств по устранению неполадок, правил автоматизации и логики эскалации. Именно так организации снижают риски с течением времени, а не просто реагируют на них.

Операционная устойчивость как конкурентное преимущество

По мере роста внедрения ИИ во все большее число критически важных процессов растет и стоимость сбоев. Поэтому вот что стоит сделать: перестаньте рассматривать устойчивость как средство минимизации ущерба и начните рассматривать ее как накапливающийся актив. Каждый устраненный инцидент становится оперативной аналитикой. Каждый выявленный шаблон становится основой для будущей автоматизации.

Со временем это обеспечит не просто более быстрое восстановление: это основа автономных операций, где машины выполняют рутинные задачи, а люди сосредотачиваются на том, что действительно продвигает бизнес вперед. Организации, которые начинают заниматься этим раньше, первыми достигают цели.