Majoritatea echipelor IT nu sunt pregatite pentru sarcini AI
Transformarea digitala accelereaza, dar departamentele IT raman in urma
Pe masura ce tendintele AI devin o componenta centrala a strategiilor de transformare digitala, echipele IT sunt din ce in ce mai solicitate sa implementeze si sa sustina initiative bazate pe inteligenta artificiala. Cu toate acestea, un nou studiu publicat recent arata ca majoritatea echipelor IT nu sunt pregatite sa faca fata acestor cerinte complexe. In ciuda entuziasmului crescut pentru automatizare si AI, realitatea operationala indica un decalaj semnificativ intre aspiratii si capacitatile tehnice curente.
Studiul arata o lipsa critica de pregatire in AI si machine learning
Un sondaj amplu realizat de Dell Technologies si publicat de DevOps.com a evidentiat faptul ca:
- Numai 19% dintre profesionistii IT considera ca organizatia lor este “foarte pregatita” pentru AI
- Peste 71% spun ca echipele lor se afla intr-un stadiu incipient de adoptare AI
- Peste 60% sunt de parere ca infrastructurile IT existente nu sunt potrivite pentru sarcini AI intensive
Aceste date confirma sentimentul general din industrie: adoptarea AI este in crestere, dar capacitatea de a sustine aceasta schimbare ramane limitata la nivel de organizatie.
Principalele provocari: infrastructura, expertiza si agilitate organizationala
1. Infrastructura invechita
Multe companii se confrunta cu infrastructuri IT fragmentate, distribuite in medii hibride si multicloud, care nu sunt optimizate pentru a rula sarcini AI, ce presupun un consum semnificativ de resurse. Fie ca vorbim despre lipsa GPU-urilor pentru antrenarea modelelor AI sau timp de raspuns ridicat al aplicatiilor, acestea influenteaza negativ performanta si adoptarea.
2. Lipsa abilitatilor in AI si DevOps
Unul dintre cele mai mari obstacole ramane deficitul de competente digitale. Specialistii IT, desi bine pregatiti in domenii traditionale precum retele sau securitate, nu au cunostintele suficiente despre:
- Dezvoltarea si operarea modelelor de machine learning
- Fluxuri MLOps si integrarea AI in pipeline-urile DevOps existente
- Arhitecturi moderne bazate pe date mari si AI cloud-native
3. Probleme de colaborare si cultura organizationala
Un alt aspect important il reprezinta lipsa colaborarii intre echipele IT si departamentele de business sau data science. In multe organizatii, AI este tratat ca o initiativa izolata sau exclusiv a echipei de data science, fara o integrare clara in strategia de produs sau IT. Acest lucru franeaza progresul si extinderea proiectelor AI.
Rolul DevOps in pregatirea pentru AI
Pentru a face fata noilor provocari tehnologice, echipele IT trebuie sa adopte o strategie axata pe cloud, automatizare si DevOps. DevOps, in special, joaca un rol esential in sustinerea ciclului de viata al solutiilor AI si machine learning.
- Implementarea conceptelor de MLOps (Machine Learning Operations) permite versiuni automate, rapide si sigure ale modelelor AI intr-o maniera continua
- Automatizarea deployment-ului si monitorizarea continua sunt vitale pentru prevenirea derivarilor modelelor AI
- Pipeline-urile CI/CD pot include si componente AI, eliminand barierele intre dezvoltatori, operationisti si data scientists
Tehnologii la cheie pentru a sustine AI in DevOps
1. Containere si orchestratori (Kubernetes)
Majoritatea sarcinilor AI moderne sunt implementate in containere, deoarece acestea ofera flexibilitate si portabilitate. Kubernetes devine astfel esential pentru orchestrarea acestor containere in medii de productie scalabile.
2. Platforme de tip AI DevOps
Platforme precum MLflow, Kubeflow sau SageMaker aduc structura si rigurozitate in procesul de dezvoltare si deployment AI. Acestea implementeaza concepte DevOps clasice in mediul AI, urmarind reproducabilitatea, testarea si integrarea continua.
3. Observabilitatea si AI Ops
O alta componenta critica o reprezinta observabilitatea. AI nu este o tehnologie fire-and-forget – modelele necesita recalibrare si ajustare constanta. Utilizarea instrumentelor AIOps precum Datadog, Dynatrace sau New Relic pot semnala degradarea performantelor sau driftul modelelor AI in timp real.
Cum pot echipele IT sa se pregateasca mai bine
1. Investitii in abilitati si formare continua
Organizatiile ar trebui sa isi antreneze echipele existente si sa recruteze talente cu specializare in AI/ML. Cursurile de tip hands-on si academiile DevOps pot accelera trecerea la o cultura data-driven si AI-ready.
2. Adoptarea unei arhitecturi moderne
Este necesara migrarea catre infrastructuri moderne, bazate pe microservicii, containere si servicii cloud scalabile. In acest context, cloud-ul devine un catalizator pentru AI, permitand acces la scalabilitate elastica si unelte AI preintegrate.
3. Cultura colaborativa si schimbarea mentalitatii
AI nu este doar o responsabilitate tehnologica, ci o oportunitate strategica. IT-ul trebuie sa colaboreze activ cu echipele de business pentru a identifica cele mai valoroase cazuri de utilizare. O cultura axata pe experimentare, feedback continuu si invatare accelereaza adoptarea AI.
Concluzie: AI si DevOps – un parteneriat esential
In mod evident, AI si DevOps nu mai pot evolua independent. Fiecare element din lantul DevOps traditional (planificare, construire, testare, livrare, operare, monitorizare) va trebui sa fie adaptat pentru a sustine capabilitati bazate pe inteligenta artificiala.
Organizatiile care reusesc sa combine devreme expertiza DevOps cu AI vor beneficia de un avantaj competitiv considerabil. Scopul nu este doar dezvoltarea de modele AI, ci operationalizarea acestora la scara, intr-un mod sigur, reproductibil si eficient.
Insa pentru asta este esential ca echipele IT sa depaseasca limitele actuale – tehnologia evolueaza rapid, dar capacitatea de adaptare organizationala si umana trebuie sa tina pasul.
Cu siguranta ai inteles care sunt noutatile din 2025 legate de devops, daca esti interesat sa aprofundezi cunostintele in domeniu, te invitam sa explorezi gama noastra de cursuri structurate pe roluri din DevOps HUB. Indiferent daca esti la inceput de drum sau doresti sa iti perfectionezi abilitatile, avem un curs potrivit pentru tine.
