Stale rosnąca złożoność ekosystemów cyfrowych w organizacjach przekłada się na ryzyko wystąpienia problemów związanych z wydajnością i jakością oprogramowania. Odpowiedzią na te wyzwania jest zwiększenie zakresu wykorzystania obserwowalności i monitoringu IT. Badania z 2025 roku pokazują, że dla 45 proc. liderów wyższego szczebla główną siłą napędową do zmian w tym zakresie jest właśnie rozwój narzędzi AI[1]. Czynnik ten okazuje się bardziej znaczący nawet od takich opcji jak większy nacisk na bezpieczeństwo (34 proc. odpowiedzi) czy zarządzanie kosztami (26 proc.). W jakim zakresie sztuczna inteligencja przyczynia się do wzrostu zainteresowania rozwiązaniami z zakresu obserwowalności i monitoringu IT?
Liderzy: AI usprawni reakcję na incydenty
W 2025 roku 54 proc. organizacji wykorzystywało monitoring IT oparty na AI – to wzrost o 12 punktów procentowych względem roku poprzedniego[2]. Liderzy wyższego szczebla są zdania, że sztuczna inteligencja poprawia reagowanie na incydenty i wzmacnia praktyki obserwacyjne w ich organizacji. Najwięcej osób widzi potencjał w rozwiązywaniu problemów i awarii przy pomocy AI – taką odpowiedź wskazało 38 proc. badanych. Wielu liderów zwraca również uwagę na możliwości w zakresie automatycznej analizy przyczyn źródłowych (33 proc. odpowiedzi) oraz wspomagania działań naprawczych (31 proc.)[3]. Sztuczna inteligencja może ponadto okazać się pomocna w przypadku generowania przeglądów po incydentach czy instrukcji działania.
Jak wyjaśnia Piotr Piętka, Solution Architect w Linux Polska, wszystkie te działania zwiększają odporność organizacji i przyczyniają się do obniżenia kosztów związanych z wystąpieniem incydentów.
– Złożoność współczesnych systemów IT w zasadzie uniemożliwia człowiekowi sprawne wykrycie usterek i ich szybką naprawę. Tymczasem nawet drobny, trudny do wychwycenia błąd w oprogramowaniu może doprowadzić do degradacji usługi, a w konsekwencji do strat finansowych i wizerunkowych. Właśnie dlatego organizacje powinny wdrożyć narzędzia do obserwacji i monitoringu. Wykorzystanie AI w tym obszarze może skrócić czas potrzebny do analizy dużej ilości danych w czasie rzeczywistym, a w razie wystąpienia awarii – przyspieszyć jej identyfikację i naprawę. I faktycznie to się dzieje – według szacunków, rozwiązania obserwowalności wspierane AI mogą przetwarzać i analizować ponad 100 tys. zdarzeń na sekundę, czyli 10 razy więcej niż standardowe narzędzia monitoringu[4]. To ułatwia powrót do sprawnego funkcjonowania systemów, minimalizując ryzyko przestojów – mówi Piotr Piętka, Linux Polska.
Przewidzieć obciążenia systemu
Usprawnienie dotychczasowych możliwości obserwowalności i monitoringu nie jest jedyną zmianą, którą przyniosły rozwiązania AI. Firmy mogą bowiem ponadto prognozować potencjalne problemy w systemach IT. Z analityki predykcyjnej korzysta już 32 proc. organizacji[5], a dokładność wykonywanych przez nie prognoz anomalii systemowych do 30 minut przed wystąpieniem sięga nawet 85 proc.[6]
– Rozwiązania AI umożliwiają modelowanie wykorzystania zasobów i prognozowanie obciążenia systemu, dzięki czemu zespoły mogą przygotować się do związanych z tym wyzwań. Identyfikacja błędów z wyprzedzeniem jest możliwa dzięki analizie danych historycznych przy pomocy zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego. Badania pokazują, że w efekcie tych działań organizacjom udało się zredukować nieplanowane przestoje o 60 proc., co oczywiście przekłada się na spore oszczędności i wzrost zadowolenia klientów[7] – dodaje Piotr Piętka, Linux Polska.
Organizacje planują dalej inwestować w AI
Korzyści wynikające z zastosowania sztucznej inteligencji w obserwacji i monitoringu IT nie umykają uwadze liderów na całym świecie. Aż 96 proc. organizacji wskazuje, że albo już wdrożyła takie rozwiązania, albo wdroży je w najbliższej przyszłości[8]. Zainteresowanie to nie jest efektem wyłącznie mody na sztuczną inteligencję – specjaliści widzą w niej realną szansę na usprawnienie działań i budowanie przewagi konkurencyjnej. Świadczy o tym fakt, że funkcje AI/ML do analizy danych i automatyzacji są jednym z głównych kryteriów wyboru dostawców rozwiązań do monitoringu IT. Bierze je pod uwagę aż 55 proc. firm[9]. Jak zauważa Tomasz Dziedzic, CTO Linux Polska, wynika to z chęci osiągnięcia większych korzyści biznesowych i organizacyjnych.
– Przyspieszenie wykrywania anomalii, natychmiastowa naprawa błędów, możliwość przewidywania przyszłych obciążeń systemu – wszystkie aspekty, które dzięki AI zwiększają skuteczność obserwowalności i monitoringu, oznaczają w praktyce ograniczenie kosztów ponoszonych przez organizację. Dużą zaletą jest także zmniejszenie obciążenia zespołów, które zaoszczędzony czas mogą efektywnie wykorzystać w innych obszarach. Choć korzyści są znaczące, badania wskazują, że organizacje z różnych sektorów wdrażają rozwiązania observability oparte na AI w różnym tempie. Jeszcze w 2024 roku na krok ten zdecydowało się zaledwie 22 proc. jednostek z sektora publicznego i 38 proc. z finansowego[10], podczas gdy w usługach IT, handlu detalicznym i opiece zdrowotnej odsetek ten wynosił już co najmniej 50 proc. – wyjaśnia Tomasz Dziedzic, Linux Polska.
Intensywny rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wprowadził obserwowalność i monitoring IT w nową erę. Tempo wdrożeń rozwiązań wspieranych AI i ML pokazuje, jak bardzo była ona potrzebna – zwłaszcza organizacjom z bardzo złożonymi, rozproszonymi systemami IT
[1] New Relic, 2025, Observability Forecast
[2] Jw.
[3] Jw.
[4] Sharma A., 2025, The Evolution of Observability: From Monitoring to AI-Driven Insights
[5] New Relic, 2025, Observability Forecast
[6] Sharma A., 2025, The Evolution of Observability: From Monitoring to AI-Driven Insights
[7] Jw.
[8] New Relic, 2025, Observability Forecast
[9] Jw.
[10] New Relic, 2024, AI and observability
