לפי סיסקו, 51% מהארגונים שנסקרו כבר מפעילים סוכני AI שנוקטים פעולות בסביבת ייצור; 95% אומרים שכלי ה־AIOps הקיימים אינם עומדים בעומס. 84% מצפים לעבור למודל תפעול בהובלת AI בתוך שנה — ציפייה לעתיד, לא נתון על הטמעות שכבר הושלמו.
פורסם על ידינערך באמצעות GPT-6 Solהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 2
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Cisco’s Omdia-conducted survey of 1,000 IT and network operations leaders at enterprises with at least 500 employees across North. Article summary: Cisco’s Omdia-conducted survey suggests that network operations are moving from AI that flags problems to agents that can act on production networks. That shift is being driven by alert volume and complexity, but respond. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
המעבר מ־AI שמתריע על תקלה ל־AI שגם מסוגל לחקור אותה ולפעול כבר אינו רק תוכנית לעתיד. בסקר שערכה Omdia בקרב 1,000 מנהלי IT ותפעול רשתות, סיסקו מדווחת על שימוש נרחב במערכות כאלה בסביבת ייצור. השאלה מבחינת מפעילי הרשתות היא לא רק מה הסוכן יודע לעשות, אלא כיצד אפשר להבין ולשלוט במה שהוא עושה.2
3
לפי סיסקו, 75% מהארגונים שנסקרו כבר הטמיעו AI בתפעול רשתות. 51% מפעילים סוכני AI שנוקטים פעולות בסביבת ייצור, ולא רק מציעים המלצות. עוד 84% מצפים להגיע למודל תפעול בהובלת AI בתוך 12 חודשים; זהו יעד שהמשיבים צופים, לא מדידה של מעבר שכבר הושלם.2
7
סיסקו מכנה את הגישה הזו AgenticOps. לעומת כלי AIOps, המשתמשים ב־AI כדי לנתח פעילות IT ולהציג התראות או המלצות, סוכן יכול לבחון בעיה ולפעול בעקבותיה, תחת פיקוח מפעילים אנושיים. עם זאת, עצם השימוש בו בסביבת ייצור אינו אומר שניתנה לו הרשאה בלתי מוגבלת.5
95% מהארגונים שנסקרו אומרים שכלי ה־AIOps הקיימים שלהם אינם מצליחים לעמוד בקצב. הארגון הממוצע מדווח על כ־4,100 התראות ניטור ביום, יותר ממחציתן קשורות לרשת. לפי חישוב של סיסקו, טיפול ידני בחלק של התראות הרשת לבדו היה דורש כ־100 אנשי IT, בהנחה שאיש מקצוע מטפל בכ־21 התראות כאלה ביום.2
3
28
הקושי אינו רק הכמות: כדי לברר מה השתבש, צוות עשוי להזדקק למידע מהרשת, משירותי ענן, מחיבורי אינטרנט וממערכות אבטחה. סוכן שמחבר בין האותות האלה עשוי לסייע בחקירה ובהחלטה מה לעשות; כלי שמייצר עוד התראות נפרדות לא יפתור את בעיית התמונה החלקית.5
7
במקום למיין התראות ולעבור ידנית בין מערכות, המפעיל עשוי לפקח על תהליך שבו סוכן מזהה חריגה, מצליב נתוני ניטור, ממליץ על תגובה או מבצע אותה, ואז בודק את התוצאה. סיסקו מציגה זאת כיכולת של גישת AgenticOps שלה — לא כהוכחה לכך שכל הארגונים בסקר כבר חסכו זמן או כוח אדם.7
8
במקביל, עומסי AI עלולים להגדיל את הדרישות מהרשת עצמה. בתחזית נפרדת מהסקר, סיסקו מעריכה כי עם אימוץ AI מבוסס סוכנים, תעבורת הרשת הארגונית עשויה לגדול פי תשעה עד 2035. זו תחזית, ולא גידול שנמדד בקרב משתתפי הסקר.10
ארבעה מכל חמישה משיבים חשים בנוח להעניק לסוכנים רמת עצמאות גבוהה או מלאה, ובהם כמעט רבע שהיו מאפשרים פעולה ללא אדם בתהליך. מנגד, יותר משני שלישים דורשים הסברים מפורטים לפעולות הסוכן, ו־86% סבורים שפלטפורמה משולבת אחת יעילה יותר מהוספת כלי נפרד נוסף.3
4
מבחינת צוות התפעול, המשמעות היא היכולת לראות מה הסוכן זיהה, על מה ביסס את ההמלצה, האם נדרש אישור, מה בוצע והאם הפעולה הצליחה. גבולות שנקבעים במדיניות, נקודות אישור ואפשרות לעצירת חירום מאפשרים לשמור על שליטה גם כשהסוכן פועל באופן עצמאי יותר; לפי סיקור עצמאי של הסקר, המשיבים מצפים ברובם המכריע לאמצעי הגנה כאלה.8
17
בשורה התחתונה: הסקר מצביע על אימוץ מדווח ומשמעותי של סוכנים שפועלים ברשתות פעילות, על רקע עומס שכלים קיימים מתקשים לנהל. הוא אינו מוכיח שכל הטמעה כבר קיצרה תקלות או צמצמה צורך בכוח אדם. המבחן הבא יהיה אם הצוותים יוכלו לבדוק את החלטות הסוכנים ולשמור על שליטה מתאימה ככל שאלה ייטלו על עצמם יותר עבודת תפעול.2
3
8
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
לפי סיסקו, 51% מהארגונים שנסקרו כבר מפעילים סוכני AI שנוקטים פעולות בסביבת ייצור; 95% אומרים שכלי ה־AIOps הקיימים אינם עומדים בעומס.
לפי סיסקו, 51% מהארגונים שנסקרו כבר מפעילים סוכני AI שנוקטים פעולות בסביבת ייצור; 95% אומרים שכלי ה־AIOps הקיימים אינם עומדים בעומס. 84% מצפים לעבור למודל תפעול בהובלת AI בתוך שנה — ציפייה לעתיד, לא נתון על הטמעות שכבר הושלמו.
ככל שהסוכנים מקבלים יותר עצמאות, המשיבים מבקשים לדעת מדוע פעלו, לראות את התוצאה ולשמור על אפשרות להתערבות אנושית.