Nexign: Bisnis Rusia Lambat Adopsi AI untuk Deteksi Anomali
Sebuah studi oleh Nexign mengungkapkan bahwa meskipun 79% perusahaan Rusia menggunakan alat pemantauan infrastruktur IT, hanya 17% yang menggunakan model machine learning untuk deteksi anomali. Hambatan utama meliputi kurangnya keahlian internal, kualitas data yang buruk, dan kesulitan dalam menghitung ROI. Sektor keuangan menunjukkan minat lebih besar, sementara usaha kecil dan menengah tertinggal.
Riset Nexign menunjukkan bahwa pemantauan infrastruktur TI telah menjadi standar bagi bisnis Rusia, dengan 79% perusahaan yang disurvei menggunakan perangkat lunak khusus untuk melacak status sistem. Metrik yang paling banyak diminati meliputi beban CPU, memori, dan jaringan (89%), kesalahan dan kegagalan aplikasi (86%), serta penundaan respons layanan (70%). Namun, hanya 17% yang menggunakan alat pembelajaran mesin untuk deteksi anomali otomatis, meskipun mereka mengakui konsekuensi seperti denda regulasi, kerusakan reputasi, dan hilangnya pelanggan. Sektor keuangan lebih proaktif, menjalankan proyek percontohan, sementara industri lain menerapkan pendekatan 'tunggu dan lihat', dan usaha kecil paling tidak siap, sebagian karena kurangnya proses pemantauan dasar. Para ahli mencatat bahwa hambatannya bersifat organisasional dan ekonomis, bukan teknologis. Alat pembelajaran mesin yang tersedia ada, tetapi implementasinya membutuhkan proses yang matang, staf khusus, dan data berkualitas tinggi yang dinormalisasi. Selain itu, banyak proyek gagal mendapatkan pendanaan karena sulitnya menghitung manfaat ekonomi. Maxim Nartov, Direktur Pengembangan Bisnis di Nexign, menekankan bahwa seiring dengan semakin kompleksnya lanskap TI dengan lebih banyak layanan dan infrastruktur terdistribusi, deteksi anomali tradisional menjadi semakin sulit, dan integrasi pembelajaran mesin ke dalam platform pemantauan akan semakin dalam di tahun-tahun mendatang.
Sumber: CNews —
asli