Иван Хрулев, ведущий менеджер продукта Astra Automation, о том, как ИИ-агенты изменят управление корпоративной инфраструктурой
Развитие искусственного интеллекта постепенно меняет подходы к управлению корпоративной инфраструктурой. Если раньше автоматизация предполагала, что инженер самостоятельно выбирает и запускает нужный сценарий, то теперь часть этих задач можно передать ИИ-агентам.
«Мы постепенно приближаемся к модели, в которой специалисту достаточно сформулировать задачу на естественном языке, а ИИ-агент самостоятельно определит, какие действия необходимо выполнить: проверить состояние сервера, собрать диагностическую информацию или инициировать изменение конфигурации. Это следующий логичный этап развития автоматизации, который позволит сократить количество ручных операций и ускорить решение инфраструктурных задач», — отмечает Иван Хрулев.
Однако вместе с новыми возможностями возникают и дополнительные риски. Современные языковые модели способны анализировать большие объёмы информации и предлагать решения, но их ответы не всегда предсказуемы. В корпоративной инфраструктуре, где одна некорректная команда может повлиять на работу критически важных сервисов, прямой доступ ИИ-агентов к системам управления становится серьёзным фактором риска.
«Главная проблема заключается в том, что ИИ может ошибаться. Если предоставить агенту прямой доступ к CLI или API инфраструктуры, любая такая ошибка потенциально превращается в реальное изменение работающей системы. Поэтому ИИ должен отвечать за интерпретацию задачи и выбор необходимых действий, а их непосредственное выполнение должно оставаться за специализированной платформой автоматизации», — объясняет эксперт.
По его словам, именно такой подход будет определять развитие корпоративной автоматизации в ближайшие годы. Между ИИ-агентами и управляемыми системами должен находиться доверенный исполнительный слой, который позволяет использовать возможности искусственного интеллекта без передачи ему неограниченных полномочий.
В этой архитектуре ИИ-агент выбирает подходящий сценарий из заранее подготовленного каталога, а платформа проверяет доступность операции, полномочия инициатора и корректность переданных параметров. Все действия выполняются по определённым правилам, а результаты фиксируются в журнале аудита. При этом компания сохраняет возможность самостоятельно определять, какие операции могут выполняться автоматически, а какие требуют дополнительных ограничений.
«Для крупных организаций принципиально важно, чтобы появление ИИ в инфраструктуре не приводило к потере контроля над ней. Проверенные сценарии, ролевая модель, валидация параметров и аудит должны оставаться обязательными элементами процесса. Тогда ИИ становится удобным интеллектуальным интерфейсом к автоматизации, а сама инфраструктура продолжает работать по предсказуемым правилам», — подчёркивает Иван Хрулев.
По мнению эксперта, распространение подобных решений постепенно изменит и роль инфраструктурных специалистов. Вместо постоянного выполнения типовых операций инженеры смогут уделять больше внимания разработке сценариев, определению правил автоматизации и контролю результатов. При этом накопленная экспертиза команд останется востребованной, поскольку именно специалисты будут определять допустимые действия и условия их выполнения.
«В перспективе мы движемся к более автономной ИТ-инфраструктуре, где значительная часть повседневных задач сможет выполняться по инициативе ИИ-агентов. Но автономность не должна означать бесконтрольность. Наоборот, чем больше решений будет инициироваться искусственным интеллектом, тем важнее станет наличие надёжной платформы, которая отвечает за их безопасное и предсказуемое выполнение», — резюмирует ведущий менеджер продукта.
