- Generative AIとLLMsは、マーケティングからエンジニアリングまでのさまざまな業界やドメインで生産性を大幅に向上させている。
- AIは生産性を向上させる優れたツールであるが、オンコールエンジニアやSREが本番の問題をデバッグするのにはまだ対応できない。
- エンジニアのAI/MLに対する願望：「可観測性」ライフサイクルの一部の問題を解決するためのプロトタイプを開発。
- CAGEフレームワークを使用したデバッグおよび本番調査。
- 実験結果に基づく洞察と学び。
- 自動化フレームワークに重点を置くことで、開発者の生産性を最大70％向上させた。
- AI/MLは可観測性領域に多くの機会をもたらすが、特定の狭いコンテキストに設計されている。
- AI/MLは特定のスコープでエンジニアを支援するためのツールとして設計されており、エンジニアの全般的な「置き換え」ではない。
この記事では、AIと機械学習が生産性を向上させるための重要性や、実際のプロダクションのデバッグにおける課題について述べられています。自動化フレームワークの重要性やAI/MLが特定のコンテキストでエンジニアを支援することが強調されています。エンジニアリングにおけるAIの活用は大きな潜在力を持っていますが、特定のスコープに限定されることが示唆されています。
元記事: https://thenewstack.io/why-ai-cant-fix-your-production-issues/