AI משנה את עולם ה IT, אבל לא בהכרח בדרך שכולם ציפו. דוח SolarWinds IT Trends 2026 חושף פערים משמעותיים בין הנהלות לאנשי IT, עלייה בעומס לצד אוטומציה, ומעבר ברור מ Operator ל Orchestrator. מה המשמעות עבור ארגונים בישראל ואיך Observability הופכת לבסיס של Autonomous IT?

הצד האנושי של ה-IT האוטונומי: כך AI משנה את עולם ה-IT ב-2026

דוח מגמות ה-IT של SolarWinds לשנת 2026

הבינה המלאכותית כבר אינה רק טכנולוגיה עתידית או ניסוי של מחלקות חדשנות. היא הופכת במהירות לחלק מרכזי מהפעילות היומיומית של צוותי IT – מאוטומציה של משימות ועד ניתוח תקלות, קבלת החלטות, ניהול סיכונים ותזמור מערכות מורכבות.

אבל לצד ההבטחה הגדולה של AI, דוח SolarWinds IT Trends Report 2026 – The Human Side of Autonomous IT חושף תמונה מורכבת הרבה יותר.

מצד אחד, AI מפחיתה עבודה ידנית, מאפשרת לזהות Root Cause מהר יותר ומפנה זמן למשימות אסטרטגיות.

מצד שני, היא גם יוצרת עומס חדש: אנשי IT נדרשים לבדוק את התשובות שה-AI מייצרת, לוודא את אמינותן, להתמודד עם אבטחת מידע, Governance, רגולציה ומספר הולך וגדל של כלי AI.

והנתון שממחיש אולי יותר מכל את הפער הזה הוא הפער בין ההנהלה לבין אנשי השטח.

47% ממנהלי ה C-Suite סבורים שצוותי ה-IT שלהם מוכנים באופן מלא לשינויים שמביאה הבינה המלאכותית.

לעומתם, רק 13% מאנשי ה-IT הטכניים חושבים כך.

הפער הזה בין תפיסת ההנהלה לבין המציאות התפעולית הוא אחד הנושאים המרכזיים בדוח.

המספרים המרכזיים שכדאי להכיר

80%: אנשי IT עוברים ממפעילים למתזמרים

שמונת מכל עשרה אנשי IT מסכימים כי התפקיד הטכני משתנה.

במקום לבצע באופן ידני כל פעולה, אנשי IT הופכים בהדרגה ל-Orchestrators – מתזמרים של מערכות, תהליכים וכלי AI.

הם פחות מבצעים משימות בעצמם ויותר מנהלים, מפקחים ומכוונים מערכות שמבצעות אותן עבורם.

71%: AI הופכת את עבודת ה-IT לתובענית יותר

למרות האוטומציה, רוב העובדים לא מרגישים שהעבודה נעשתה פשוטה יותר.

71% מהמשיבים אומרים שה-AI הפכה את תפקידם לתובעני יותר.

הסיבה היא שה-AI אמנם חוסכת זמן בביצוע משימות מסוימות, אך במקביל יוצרת אחריות חדשה:

• אימות תוצאות AI

• ניהול סיכונים

• Governance

• אבטחת מידע

• אינטגרציה עם מערכות קיימות

• ניהול תהליכים אוטומטיים

• התמודדות עם קצב השינויים המהיר בתחום

71%: הבעיה הגדולה ביותר היא הצורך לבדוק מחדש את ה-AI

אחד החסמים הגדולים ביותר לאימוץ AI הוא אמון.

71% מהמשיבים אומרים שהם נדרשים לבצע Double Check לתוצרים של AI.

בנוסף:

• 62% מתקשים לסמוך על ההמלצות של AI.

• 51% מציינים חוסר בבעלות ברורה או Guardrails.

• 48% מקבלים יותר מדי Insights ללא הקשר מספק.

• 44% מתמודדים עם ריבוי כלי AI וחפיפה בין מערכות.

• רק 24% טוענים שה-AI כלל לא הוסיפה חיכוך או לחץ לעבודה היומיומית שלהם.

כיצד ארגונים משתמשים ב-AI – והיכן הוא באמת מייצר ערך?

למרות ההייפ הגדול סביב AI בשנים האחרונות, קצב האימוץ בפועל אינו אחיד.

מחצית מהמשיבים אומרים שהארגון שלהם כבר אימץ AI ואוטומציה במידה כלשהי:

• 34% – אימוץ חלקי

• 16% – אימוץ מלא

לעומת זאת:

• 26% מגלים התנגדות משמעותית

• 11% מתנגדים לחלוטין

• 12% ניטרליים

כלומר, יותר משליש מהארגונים עדיין מגלים התנגדות כלשהי לאימוץ AI.

המשמעות היא שההתלהבות מהטכנולוגיה גבוהה, אך במקרים רבים התשתית, תהליכי העבודה או התמיכה הארגונית עדיין אינם מוכנים לפריסה רחבה.

שוב מתגלה פער בין ההנהלה לבין אנשי השטח

22% ממנהלי C-Suite אומרים שהארגון שלהם אימץ AI באופן מלא.

אצל מנהלי צוותים בקו הראשון הנתון צונח ל-5% בלבד, ואצל עובדים טכניים הוא עומד על 12%.

הפער מצביע על כך שלעיתים החזון של ההנהלה מתקדם הרבה יותר מהר מהמציאות שמתקיימת בפועל במחלקות ה-IT.

איפה AI כבר מספקת תוצאות?

רוב אנשי ה-IT כבר רואים תועלת מעשית משימוש ב-AI.

התחומים שבהם AI מסייעת ביותר הם:

65% – הפחתת עבודה ידנית

היתרון הגדול ביותר כיום הוא אוטומציה של משימות שבעבר בוצעו באופן ידני.

61% – Root Cause Analysis מהיר יותר

AI מאפשרת לצוותים לאתר את שורש התקלה במהירות רבה יותר.

49% – שיפור הביטחון בקבלת החלטות

AI מספקת מידע, קורלציות וניתוחים שמסייעים לאנשי IT לקבל החלטות.

45% – תעדוף אירועים

AI מסייעת לקבוע אילו תקלות דורשות טיפול מיידי ואילו יכולות להמתין.

38% – מניעת תקלות

27% – הפחתת כמות ההתראות

דווקא בתחומים שבהם היינו מצפים לאוטונומיה מלאה – כמו מניעת Outages וצמצום Alert Noise – התרומה עדיין מוגבלת יותר.

המשמעות היא שבשלב הנוכחי AI מתפקדת בעיקר כ-Force Multiplier, כלומר כלי שמעצים את אנשי ה-IT, ולא כמערכת אוטונומית לחלוטין.

ומה עם מי שלא מרגיש את השינוי?

13% מהמשיבים אומרים שה-AI כלל לא עזרה להם בעבודה היומיומית.

זהו נתון חשוב, משום שהוא מראה שהערך של AI אינו אוטומטי.

כדי שהטכנולוגיה באמת תייצר תוצאות, יש צורך בשילוב נכון בין:

AI + תהליכים + Data + Governance + אנשים.

ככל שהארגון מאמץ AI יותר – כך גם התועלת גדלה

בארגונים שאימצו AI ואוטומציה באופן משמעותי יותר נרשמו שיפורים ברורים.

המשיבים בארגונים אלו דיווחו על:

• 67% – פחות עבודה ידנית

• 57% – יכולת טובה יותר למנוע תקלות באופן פרואקטיבי

• 55% – יכולת של כל איש IT לנהל יותר מערכות

• 47% – שיפור בזמן פתרון התקלה (MTTR)

• 28% – ירידה בכמות האירועים

כאשר AI חוסכת זמן, צוותים יכולים להשקיע אותו בפעילות בעלת ערך גבוה יותר.

מבין אלו שדיווחו על חיסכון משמעותי בזמן:

• 61% משקיעים אותו בשיפור תהליכים תפעוליים.

• 57% מתמקדים ביוזמות בעלות ערך גבוה יותר.

• 48% ממשיכים להשקיע באוטומציה ובהרחבת השימוש ב-AI.

כך נוצר מעגל שבו AI מאפשרת לארגון להפוך יעיל, פרואקטיבי ועמיד יותר.

יותר תפוקה – אבל לא בהכרח פחות עומס

AI משפיעה משמעותית על התפוקה של מחלקות IT.

בארגונים שאימצו AI:

33% אומרים ש-AI הגדילה את התפוקה מבלי להוסיף עובדים.

42% אומרים שהיא אפשרה לשמור על אותה רמת ביצועים עם פחות משאבים.

אבל יש גם צד אחר:

20% אומרים שה-AI פשוט העלתה את הציפיות מהם – מבלי להפחית את עומס העבודה.

5% עדיין לא רואים השפעה תפעולית משמעותית.

אצל מנהלי צוותים בקו הראשון המצב בולט במיוחד:

41% מהם אומרים שה-AI העלתה את הציפיות מבלי להפחית את עומס העבודה.

לעומת:

• 18% ממנהלי C-Suite

• 19% מההנהלה הבכירה

כלומר, מי שנמצא קרוב יותר לעבודה היומיומית מרגיש את העומס החדש בצורה חזקה יותר.

האם קצב ההתפתחות של AI מהיר מדי?

הדעות חלוקות.

כאשר נשאלו אנשי IT כיצד הם מרגישים לגבי קצב ההתפתחות:

• 22% – נלהבים מהיכולות החדשות ומהעדכונים התכופים.

• 32% – הקצב מאתגר, אבל בסופו של דבר מועיל.

• 18% – הקצב מהיר מכפי שהם מסוגלים לעקוב אחריו בנוחות.

• 17% – מאמצים גישה מדודה ומחושבת.

• 6% – מתעלמים מההייפ ומתמקדים באחריות הקיימת.

• 3% – AI עדיין לא השפיעה משמעותית על התפקיד שלהם.

• 2% – מוקדם מדי לדעת.

מנהלים בכירים נוטים לראות את קצב השינוי בצורה חיובית יותר מאנשי השטח.

איפה AI יוצרת הכי הרבה חיכוך?

בטווח הארוך AI אמורה להפוך את עבודת ה-IT לפשוטה ויעילה יותר.

אבל בטווח הקצר היא יוצרת סוג חדש של עומס.

והאתגר הגדול ביותר הוא כאמור – אמון.

אנשי IT נאלצים לבדוק שוב ושוב האם ההמלצה שהתקבלה מה-AI נכונה.

בארגונים קטנים מ-250 עובדים הבעיה אפילו חמורה יותר:

• 78% נדרשים לבדוק מחדש את תוצרי ה-AI.

• 75% מתקשים לסמוך על ההמלצות.

AI טובה רק כמו ה-Data שהיא מקבלת

אחת התובנות החשובות ביותר בדוח היא הקשר בין איכות הנתונים לבין איכות הבינה המלאכותית.

83% מהמשיבים מסכימים כי AI יעילה רק בהתאם לרוחב ולאיכות המידע שאליו היא חשופה.

במילים פשוטות:

Garbage In – Garbage Out.

אם המידע מפוזר בין מערכות שונות, לא עקבי, חסר או לא אמין – גם AI מתקדמת לא תוכל לספק תוצאות איכותיות.

לכן בניית אמון ב-AI מתחילה קודם כל בבניית אמון ב-Data.

AI והעומס הקוגניטיבי

האם AI מפחיתה את העומס על העובד?

התשובה מורכבת.

19% אומרים שה-AI הפחיתה את העומס הקוגניטיבי.

34% אומרים שהיא הפחיתה את העומס בתחומים מסוימים אך הגדילה אותו בתחומים אחרים.

36% אומרים שה-AI דווקא הגדילה את העומס הקוגניטיבי הכולל.

למה AI מגדילה עומס?

הסיבות המרכזיות הן:

• 60% – פיקוח ואימות של תוצרי AI

• 58% – ניהול Governance, Risk ו-Compliance

• 56% – שילוב AI במערכות ובתהליכים קיימים

• 51% – ניסיון לעמוד בקצב ובמורכבות של כלי AI חדשים

הדוח מצביע על ארבעה חסמים מרכזיים נוספים.

פרטיות ואבטחת מידע

עובדים לא תמיד יודעים איזה מידע מותר להזין לכלי AI ומהם גבולות השימוש.

פיצול בין פלטפורמות

ארגונים משתמשים במספר גדול של כלי AI שאינם מחוברים זה לזה.

היעדר Human Guardrails

עובדים לא תמיד יודעים מתי אפשר לסמוך על AI ומתי צריך להתערב.

חוסר בזמן

לעובדים אין מספיק זמן ללמוד, להתנסות ולבנות AI Literacy אמיתי.

מאופרטור ל-Orchestrator

אחד השינויים החשובים ביותר בעולם ה-IT הוא המעבר מ-Operator ל-Orchestrator.

בעבר אנשי IT הקדישו חלק גדול מזמנם לביצוע פעולות.

כיום הם עוברים בהדרגה לניהול של מערכות שמבצעות את הפעולות עבורם.

80% מהמשיבים מסכימים שהתפקיד הטכני עובר מאופרטור למתזמר.

החלוקה:

• 28% – מסכימים מאוד

• 52% – מסכימים במידה מסוימת

• 14% – ניטרליים

• 4% – לא מסכימים במידה מסוימת

• 2% – לא מסכימים כלל

מעניין שגם כאן קיים פער בין הנהלה לעובדים.

41% ממנהלי C-Suite מסכימים מאוד שהמעבר כבר מתרחש.

אבל רק 7% מהעובדים הטכניים מביעים אותה רמת הסכמה.

תפקידי IT הופכים אסטרטגיים יותר

כאשר נשאלו כיצד התפקידים הטכניים השתנו בשנים האחרונות:

• 52% – הפכו אסטרטגיים יותר

• 52% – מבוססי אוטומציה יותר

• 47% – Cross-Functional יותר

• 41% – מורכבים יותר

• 32% – ריאקטיביים יותר

• 10% – כמעט שלא השתנו

כלומר, למרות שהטכנולוגיה מפשטת ביצוע של פעולות מסוימות, היא אינה בהכרח מפשטת את תפקידו של איש ה-IT.

להפך.

התפקיד הופך רחב, עסקי ואסטרטגי יותר.

AI משנה בעיקר את הדרך שבה אנחנו עובדים

81% מהמשיבים מסכימים ש-AI משנה יותר את האופן שבו צוותי IT עובדים מאשר את כמות העבודה שלהם.

הזמן שמתפנה ממשימות ידניות פשוט מוקצה מחדש למשימות אחרות.

הציפיות מאנשי IT רק עולות

רוב העובדים אומרים שהציפיות מהם גדלו בעקבות AI.

• 35% – התפקיד הפך משמעותית לתובעני יותר

• 36% – מעט תובעני יותר

• 14% – ללא שינוי

• 7% – מעט פחות תובעני

• 4% – משמעותית פחות תובעני

• 4% – מוקדם לדעת

בסך הכול:

71% אומרים שהתפקיד הפך תובעני יותר.

האחריות החדשה של אנשי IT

ככל שה-AI מתרחבת, אנשי IT מקבלים אחריות חדשה.

55% – פירוש Insights שנוצרו על ידי AI

52% – ניהול השימוש והסיכונים של AI

45% – תכנון Workflow אוטומטי

44% – ניהול Incident Response בין צוותים

39% – חיבור השקעות טכנולוגיות לתוצאות עסקיות מדידות

33% – דיווח להנהלה על בריאות המערכות

32% – הדרכת עובדים אחרים בשימוש בכלים החדשים

ההנהלה רוצה לראות ROI

ככל שה-IT הופך אסטרטגי יותר, הארגון דורש ממנו להוכיח את הערך העסקי.

מבין אלו שנדרשים לחבר השקעות IT לתוצאות עסקיות:

46% אומרים שהאתגר הגדול ביותר הוא כימות ההשפעה הכספית – כגון ROI או חיסכון בעלויות.

41% מתקשים לקשור באופן ישיר בין השקעה טכנולוגית לתוצאה עסקית.

39% מציינים חוסר יכולת לראות את ההשפעה העסקית downstream.

פחות כיבוי שריפות, יותר אסטרטגיה

זה אולי אחד השינויים החיוביים ביותר שמביא AI.

אנשי IT מדווחים שהם משקיעים יותר זמן בתחומים פרואקטיביים.

אסטרטגיה פרואקטיבית

69% משקיעים בכך יותר זמן.

ניתוח מידע וביצועי מערכות

66% יותר זמן.

ניהול כלים ופלטפורמות

67% יותר זמן.

מניעת תקלות מראש

66% יותר זמן.

שיתוף פעולה בין צוותים

66% יותר זמן.

ובתחום של טיפול בתקלות ובעיות בלתי צפויות:

23% כבר מדווחים שהם משקיעים בכך פחות זמן.

הכיוון ברור:

מ-Reactive IT ל-Proactive IT.

ומה צפוי בשנים הקרובות?

הדעות לגבי השנתיים-שלוש הקרובות חלוקות.

12% – אופטימיים מאוד

רואים ב-AI ובאוטומציה הזדמנות משמעותית.

32% – אופטימיים בזהירות

היתרונות ברורים, אך עדיין קיימים אתגרים.

16% – ניטרליים

עדיין לא ברור מה תהיה ההשפעה.

22% – זהירים

חוששים שהסיכונים עלולים לגבור על היתרונות בטווח הקצר.

18% – מודאגים מאוד

רואים סיכונים משמעותיים.

בסך הכול:

44% חיוביים לגבי העתיד, בעוד 40% זהירים או מודאגים.

77% צופים IT פרואקטיבי יותר

למרות החששות, רוב אנשי ה-IT מאמינים שהטכנולוגיה תשפר את יכולת הארגון לפעול מראש.

בתוך שנתיים עד שלוש:

• 32% – IT יהפוך להרבה יותר פרואקטיבי

• 45% – מעט יותר פרואקטיבי

• 12% – ללא שינוי

• 7% – מעט יותר ריאקטיבי

• 4% – הרבה יותר ריאקטיבי

כלומר:

77% מאמינים שה-IT יהפוך לפרואקטיבי יותר.

העתיד יהיה אוטומטי יותר – אבל לא בלי בני אדם

כיצד ייראה עולם ה-IT בעוד שנתיים-שלוש?

• 10% – כמעט כולו יישאר מנוהל על ידי בני אדם.

• 17% – בעיקר בני אדם עם מעט אוטומציה.

• 36% – איזון בין עובדים לבין אוטומציה.

• 25% – בעיקר אוטומציה עם פיקוח אנושי.

• 10% – אוטומציה גבוהה, כאשר בני האדם יתמקדו ב-Governance ובאסטרטגיה.

לכן העתיד אינו בהכרח AI במקום אנשים.

הוא נראה יותר כמו:

AI שמבצעת + בני אדם שמפקחים, מכוונים ומנהלים.

מהם הסיכונים של עולם אוטומטי יותר?

בקרב מי שמאמינים שה-IT יהפוך אוטומטי במידה משמעותית, החששות המרכזיים הם:

65% – איכות ודיוק

43% – פערי מיומנויות והיעדר הכשרה

40% – עלייה במורכבות התפעולית

37% – אמינות וביצועים

37% – ציפיות גבוהות יותר ללא תוספת משאבים

מנהלי צוותים בקו הראשון מודאגים במיוחד.

60% מהם חוששים שהציפיות יעלו ללא תוספת משאבים.

ומה לגבי החלפת עובדים?

בארגונים הקטנים החשש הזה משמעותי יותר.

44% מהמשיבים בארגונים הקטנים חוששים משינוי או פגיעה בתפקידים כתוצאה מאוטומציה.

יחד עם זאת, התמונה שמצטיירת מהדוח אינה של היעלמות אנשי ה-IT, אלא של שינוי משמעותי במה שהם עושים.

עולם ה-IT החדש דורש מיומנויות חדשות

המיומנויות החשובות ביותר הופכות להיות אלו שמאפשרות לאדם לעבוד לצד AI.

59% – פירוש Data ו-AI Insights

57% – הערכה ואימות של תוצרי AI

56% – תכנון תהליכים חכמים מבוססי AI

אלו כבר אינן מיומנויות "נחמד שיהיו".

הן הופכות לחלק מהותי מתפקיד ה-IT.

האם הארגונים מוכנים?

באופן כללי התשובות חיוביות.

• 30% – מוכנים מאוד

• 42% – מוכנים היטב

• 19% – מוכנים במידה בינונית

• 8% – מוכנים מעט

• 1% – כלל לא מוכנים

כלומר, כ-91% מאמינים שהארגון שלהם לפחות מוכן במידה בינונית להתמודדות עם דרישות המיומנויות החדשות.

אבל שוב – ההנהלה והעובדים אינם מסכימים.

47% ממנהלי C-Suite אומרים שהצוות מוכן בצורה יוצאת מן הכלל.

לעומתם:

רק 13% מהעובדים הטכניים חושבים כך.

מה אנשי IT צריכים מהארגון?

המשיבים נשאלו מהם הדברים החשובים ביותר שיסייעו להם להסתגל.

56% – מדיניות AI ו-Guardrails ברורים יותר

50% – הכשרה פורמלית

47% – יותר אוטומציה

43% – תשתית טובה יותר

41% – תיאום בין ההנהלה לגבי סדרי העדיפויות

29% – יותר מעורבות ופיקוח אנושי על עבודת AI

23% – פחות כלים

מכאן עולה מסר ברור:

אי אפשר פשוט לרכוש כלי AI ולצפות שהארגון ישתנה לבד.

נדרש שינוי ארגוני מסודר.

שלושה צעדים שמנהלי IT צריכים לבצע עכשיו

1. להפוך את ההכשרה לחלק מהמבנה הארגוני – לא לאופציה

קיים פער משמעותי בין ההנהלה לבין אנשי השטח.

61% ממנהלי הקו הראשון ומהעובדים הטכניים רואים בהכשרה פורמלית מרכיב קריטי לפיתוח הכישורים.

לעומתם רק 39% ממנהלי C-Suite רואים בכך עדיפות מרכזית.

וזהו לא רק פער בתפיסה.

זהו סיכון עסקי.

כאשר ההנהלה מעריכה בחסר את עקומת הלמידה, אנשי השטח נאלצים להתמודד לבד עם טכנולוגיות חדשות ואחריות חדשה.

הנושא חשוב במיוחד כאשר אנחנו עוברים מ-Generative AI ל-Agentic AI.

כאשר AI כבר לא רק מציעה תשובות אלא מסוגלת:

• לסכם תקלות

• להציע צעדים

• לבצע פעולות

• להפעיל Remediation

• לקבל החלטות במסגרת שהוגדרה לה

אנשי ה-IT חייבים להבין:

מתי לסמוך על AI.

מתי לעצור אותה.

מתי להתערב.

ואיך לנהל אותה.

המטרה אינה להפוך כל עובד למומחה AI.

המטרה היא שאף עובד לא ייאלץ להבין הכול לבד.

2. לבנות Governance לפני שבאמת זקוקים לו

71% מהעובדים אומרים שהחיכוך הגדול ביותר הוא הצורך לבדוק תוצרי AI.

43% אומרים שחששות לגבי פרטיות ואבטחת מידע מונעים מהם להשתמש ב-AI בצורה אפקטיבית.

שני הנתונים מצביעים על אותה בעיה:

ארגונים מטמיעים AI מהר יותר מכפי שהם מגדירים את הכללים לשימוש בו.

Governance טוב אינו מאט את האימוץ.

להפך.

הוא מאפשר לארגון להתרחב בבטחה.

צריך להגדיר מראש:

• איפה AI יכולה לפעול באופן אוטונומי.

• איפה נדרש Human Approval.

• לאיזה מידע מותר לה לגשת.

• מי אחראי על פעולות AI.

• כיצד מתעדים החלטות.

• כיצד מטפלים בתוצאות שגויות.

• כיצד Data עוברת בצורה מאובטחת.

• מתי אדם חייב לבצע Override.

במיוחד בעולם של Agentic AI, כל פעולה חייבת להתבצע בתוך Guardrails ברורים.

3. לאחד את התשתיות – כי AI טובה רק כמו המידע שהיא רואה

אחת הבעיות הגדולות של ארגוני IT כיום היא Fragmentation.

67% מהמשיבים מדווחים על לפחות רמה בינונית של פיצול בסביבת ה-IT שלהם.

רמות ה-Fragmentation:

• 9% – ללא פיצול

• 22% – פיצול קל

• 29% – פיצול בינוני

• 28% – פיצול גבוה

• 10% – פיצול קיצוני

במקביל:

83% מסכימים ש-AI טובה רק בהתאם לרוחב ולאיכות ה-Data שהיא יכולה לראות.

והמשוואה פשוטה:

מערכות מפוצלות → Data מפוזרת → Insights חלקיים → צורך ביותר בדיקות ידניות.

לכן Consolidation אינה רק פרויקט תשתיות.

היא תנאי בסיסי להצלחה של AI.

Unified Observability: הבסיס ל-Autonomous IT

אחד הכיוונים המרכזיים שהדוח מצביע עליהם הוא הצורך ב-Unified Observability.

הכוונה היא ליצירת תמונה מאוחדת של סביבת ה-IT:

• Cloud

• On-Premises

• Hybrid IT

• אפליקציות

• שרתים

• Databases

• Networks

• Services

• Incident Management

כאשר כל המידע נמצא בקונטקסט אחד, AI יכולה:

• לבצע Correlation בין אירועים.

• להבין קשרים בין מערכות.

• לזהות חריגות.

• לצמצם Alert Noise.

• לבצע Root Cause Analysis.

• לתעדף אירועים.

• להמליץ על פעולות.

• ובהמשך גם לבצע פעולות באופן אוטונומי.

SolarWinds והמעבר ל-Autonomous IT

הדוח מציג את החזון של SolarWinds למעבר מ-IT Operations מסורתי אל Autonomous Orchestration.

בבסיס הגישה נמצאות פלטפורמות Unified Observability ו-Autonomous IT, יחד עם SolarWinds AI Agent – SW1.

SW1 מתואר כ-Digital Teammate מודע להקשר, המסוגל לחבר בין סביבות Self-Hosted לבין SaaS באמצעות Platform Connect.

המטרה היא לרכז מידע ולהשתמש בו כדי לסייע לצוותי IT לעבור מניהול ריאקטיבי לתזמור ברמה גבוהה יותר.

לפי SolarWinds, הגישה יכולה בין היתר לסייע באוטומציה של 40%–60% מההתראות, לצמצם Alert Noise ולשפר את יכולת הצוותים להתמקד באירועים החשובים באמת.

יכולות AI נוספות בעולם SolarWinds

AI Query Assist

סיוע באופטימיזציה של Queries בסביבות:

• SQL Server

• Oracle

Anomaly Detection

זיהוי דפוסים חריגים לפני שהם מתפתחים לתקלה משמעותית.

Root Cause Assist

סיוע באיתור הגורם האמיתי לתקלה במקום טיפול בסימפטומים בלבד.

Incident Response + Service Desk + Observability

חיבור המידע בין המערכות מאפשר לקבל תמונת Incident מקצה לקצה.

העתיד של IT הוא לא Autonomous במקום Human – אלא Autonomous יחד עם Human

המסקנה המרכזית מדוח SolarWinds אינה שבינה מלאכותית תחליף את אנשי ה-IT.

בפועל, ההפך קורה.

ככל שהמערכות הופכות אוטונומיות יותר, התפקיד האנושי נעשה אסטרטגי יותר.

אנשי IT עוברים:

מביצוע → לפיקוח

מתפעול → לתזמור

מתגובה לתקלות → למניעה

מניהול מערכות → לניהול תוצאות עסקיות

מ-Operator → ל-Orchestrator

שלושת היסודות של Autonomous IT

כדי להגיע לעולם של Autonomous IT באופן בטוח ומוצלח, ארגונים צריכים לבנות שלושה יסודות מרכזיים:

1. אנשים

הכשרה, AI Literacy, שינוי מיומנויות והבנה כיצד לעבוד עם מערכות אוטונומיות.

2. Governance

מדיניות, אבטחה, הרשאות, Human Oversight ו-Guardrails ברורים.

3. Data ותשתית אחודה

Unified Observability שמספקת ל-AI קונטקסט רחב, איכותי ואמין.

כאשר שלושת המרכיבים האלו מתחברים – אפשר להתחיל לנצל באמת את הפוטנציאל של AI בעולם ה-IT.

השורה התחתונה

AI כבר משנה את עולם ה-IT.

אבל השינוי האמיתי אינו בכך שמכונות יבצעו יותר פעולות.

השינוי הוא בכך שתפקידו של איש ה-IT עצמו משתנה.

הוא הופך מאדם שמפעיל מערכות לאדם שמתזמר אותן.

ומה שיכריע מי יצליח בעידן החדש לא יהיה רק מי ירכוש את כלי ה-AI המתקדמים ביותר.

הארגונים המובילים יהיו אלו שיצליחו לחבר בין:

אנשים + Data + Observability + Automation + AI + Governance.

הדוח של SolarWinds מצביע על כך ש-80% מאנשי ה-IT כבר מזהים את המעבר מ-Operator ל-Orchestrator.

העתיד של עולם ה-IT כבר התחיל.

והשאלה המרכזית עבור ארגונים אינה עוד האם להשתמש ב-AI.

השאלה היא כיצד לבנות סביבת IT שבה אפשר לסמוך על AI מספיק כדי לתת לה לפעול.

אודות המחקר

המחקר בוצע על ידי SolarWinds בשיתוף UserEvidence וכלל 1,048 אנשי IT.

הארגון הממוצע שהשתתף במחקר כלל 2,422 עובדים.

המשיבים הגיעו ממגוון תפקידים:

• 42% – IT Operations / Infrastructure

• 25% – IT Service Management

• 20% – IT Leadership

• 8% – Application / Platform Engineering

• 3% – Security / SecOps

• 2% – Network Operations

מבחינת סביבת העבודה:

• 60% – Hybrid

• 19% – בעיקר On-Premises

• 16% – בעיקר Cloud

• 5% – Multi-Cloud / Distributed

גם רמות הבכירות היו מגוונות:

• 16% – C-Suite / Board

• 36% – הנהלה בכירה

• 29% – מנהלי מחלקות וצוותים

• 5% – מנהלי קו ראשון

• 14% – אנשי מקצוע טכניים

הדבר מאפשר להשוות בין תפיסת ההנהלה לבין המציאות היומיומית של אנשי ה-IT – ומסביר מדוע הפער ביניהן הוא אחד הנושאים הבולטים ביותר בדוח.

אודות SolarWinds

SolarWinds היא ספקית גלובלית של פתרונות Observability וניהול IT, המיועדים לסביבות IT מודרניות, מבוזרות והיברידיות.

פתרונות החברה משמשים אנשי IT Operations, IT Service Management, DevOps, SecOps ומנהלי בסיסי נתונים לצורך ניהול, ניטור, ניתוח ושיפור הביצועים והזמינות של תשתיות, אפליקציות, רשתות ומסדי נתונים.

החזון שמציגה החברה לשנים הקרובות הוא מעבר מ-IT Operations אל Autonomous IT ו-Autonomous Orchestration – תוך שילוב בין AI, אוטומציה, Unified Observability ופיקוח אנושי.