Звіт Splunk State of Observability 2026: як долають приховані витрати AI-агентів

Глобальний звіт Splunk State of Observability 2026 виявив, що агентний штучний інтелект (AI) призводить до непередбачуваних результатів та витрат, що вимагає від практик спостережуваності (observability) їх контролю. Особливо актуальним стає моніторинг самих AI-агентів, адже майже 90% опитаних вважають це пріоритетом, проте понад половина не можуть ефективно оцінити їхню якість.

«AI-криза витрат» полягає не лише у розмірі рахунків, а й у несподіваних нарахуваннях. Більше половини компаній не можуть точно контролювати витрати на AI. Натомість, спільне використання даних командами, відповідальними за спостережуваність та безпеку, є ключовим для довіри до AI. Понад три чверті респондентів зазначили, що моніторинг AI сприяв посиленню співпраці з командами безпеки.

Ключові висновки звіту

• Приорітетність моніторингу AI: 87% компаній вважають моніторинг AI пріоритетом, але лише 54% мають чітко визначені бізнес-результати, пов’язані з цим.
• Оцінка якості AI: 56% респондентів не можуть виміряти метрики навантаження AI, такі як якість відповідей великих мовних моделей (LLM), що є ключовим для оцінки успішності AI-агентів.
• Непередбачувані витрати на AI: 55% компаній не можуть контролювати витрати на AI через зростання споживання та складність відстеження використання. 60% опитаних вважають несподівані сплески рахунків більш обтяжливими, ніж високі базові витрати.
• Зростання співпраці: 81% компаній відзначають посилення співпраці між командами спостережуваності та безпеки під час моніторингу AI-навантажень.

«Більшість компаній незабаром матимуть набагато більше агентів, ніж людей. Керування агентами у великих масштабах вимагає переосмислення як безпеки, так і спостережуваності. Чи були наші агенти скомпрометовані? Чи добре вони виконують свою роботу? У світі агентного AI ці питання нероздільні, і вони вирішуються на швидкості машини», — зазначив Джіту Пател, президент і головний директор з продуктів Cisco.

Звіт також виділяє групу компаній-лідерів, які успішно впроваджують передові практики спостережуваності для керування AI. Вони активно використовують AI-агентів для виправлення та запобігання проблемам, ретельно моніторять якість моделей, витрати, використання, безпеку та приватність AI, а також пов’язують показники з бізнес-впливом. Ці лідери в 2,4 рази частіше повідомляють про те, що ROI їхніх платформ спостережуваності значно перевищує очікування.

Звіт, який охопив 2050 фахівців з ITOps та інженерії з 10 країн, підкреслює, що Україна, як і інші країни, стикається з викликами щодо прогнозованості витрат та контролю за AI-агентами, але спостережуваність стає ключовим інструментом для відновлення стабільності в епоху AI.

джерело: Cisco