Blogg

Agentisk AI møter observability: Fra innsikt til handling på minutter

Agentisk AI gjør det mulig å gå fra data til handling på rekordtid. Ved å kombinere observabilitetsplattformer som Splunk med åpne standarder som MCP kan virksomheter hente innsikt på naturlig språk, automatisere arbeidsflyter og skape mer verdi av dataene de allerede sitter på.

Organisasjoner har aldri hatt mer data tilgjengelig enn i dag. Samtidig opplever mange at verdifull innsikt fortsatt er vanskelig å hente ut. Dataene finnes, men de ligger spredt på tvers av systemer, applikasjoner og infrastrukturen som holder organisasjonen i gang.

Kunstig intelligens er i ferd med å endre dette. Ikke bare ved å gjøre det enklere å analysere data, men ved å la AI utføre oppgaver og arbeidsprosesser på vegne av brukeren.

Resultatet er en ny måte å arbeide med observabilitet, drift og sikkerhet på.

Hvorfor er det fortsatt så krevende å få verdi ut av data?

De fleste organisasjoner sitter på enorme mengder maskindata. Loggfiler fra nettverk, applikasjoner, sikkerhetsløsninger og skytjenester inneholder svarene på mange av spørsmålene IT-organisasjonen stiller hver dag.

Problemet er sjelden mangel på data. Utfordringen er å finne relevant informasjon raskt nok til å kunne ta gode beslutninger.

Tradisjonelt har dette krevd spesialkompetanse. Analytikeren må vite hvilke data som finnes, hvordan de er strukturert, hvilke søk som må kjøres og hvordan resultatene skal tolkes. Selv erfarne brukere kan bruke betydelig tid på å komme frem til riktig svar.

Fra spørsmål til svar med naturlig språk

Moderne AI-modeller gjør det mulig å samhandle med data på en helt annen måte. I stedet for å bygge komplekse søk kan brukeren stille spørsmål på vanlig språk:

• Hvorfor var nettverket utilgjengelig i går formiddag?
• Hvilke tjenester genererer flest feil akkurat nå?
• Hvordan påvirker disse feilene forretningen?

AI-agenten kan analysere spørsmålet, utføre nødvendige søk og presentere resultatet i en form som er lett å forstå.

Dermed senkes terskelen for å hente innsikt dramatisk. Flere kan få tilgang til dataene uten å måtte beherske tekniske søkespråk eller kjenne detaljene i datastrukturen.

Agentisk AI handler om mer enn analyse

Mange forbinder fortsatt AI med chatboter og innholdsgenerering. Agentisk AI representerer et nytt steg. Forskjellen er at AI ikke bare svarer på spørsmål, men også kan utføre handlinger.

Dette gjør det mulig å automatisere arbeidsflyter som tidligere krevde manuell oppfølging på tvers av flere systemer.

Når systemene begynner å samarbeide

En av de mest interessante utviklingene er fremveksten av åpne standarder som gjør det mulig for AI-agenter å kommunisere med ulike systemer.

Dette er ikke lenger bare et fremtidsscenario. Plattformer som Splunk gjør det allerede mulig å kombinere observability-data med AI-agenter gjennom åpne standarder som MCP (Model Context Protocol). Dermed kan brukere hente innsikt fra store datamengder ved hjelp av naturlig språk, samtidig som eksisterende tilgangskontroll og sikkerhetsmekanismer ivaretas.

Gjennom standardiserte integrasjoner kan AI hente informasjon fra observability-plattformer, databaser, dokumentasjonssystemer og saksbehandlingsverktøy samtidig. Det åpner for brukstilfeller som tidligere var vanskelig å realisere.

Dersom en kritisk applikasjon opplever problemer, kan AI-agenten identifisere årsaken, samle relevant dokumentasjon, opprette en sak i organisasjonens arbeidsflytverktøy og foreslå tiltak uten at brukeren må hoppe mellom flere løsninger.

Verdien ligger ikke bare i raskere analyse, men i at hele prosessen fra problem til handling forkortes betydelig.

Fra tekniske målinger til forretningsverdi

En annen viktig utvikling er at tekniske data i større grad kan kobles sammen med forretningsdata.

Tidligere kunne et driftsteam oppdage at en nettside genererte mange feil, uten å vite hva det betydde for organisasjonen. Ved å kombinere observability-data med informasjon om produkter, kunder eller inntekter kan du få et mer helhetlig bilde.

Plutselig handler ikke analysen bare om antall feil eller responstid, men om hvilke konsekvenser hendelsen kan ha for kundetilfredshet, omsetning eller leveranseevne.

Det gjør det enklere å prioritere innsatsen der den skaper størst verdi.

Sikkerhet må bygges inn fra starten

Samtidig som AI får tilgang til mer data, øker også kravene til sikkerhet og kontroll. Organisasjoner må sikre at tilgangsstyring, logging og etterlevelse fungerer på samme måte som ved tradisjonell bruk av systemene.

AI bør ikke få større rettigheter enn brukeren representerer, og alle aktiviteter må kunne spores og revideres.

For mange organisasjoner blir derfor spørsmålet ikke om AI skal tas i bruk, men hvordan den kan implementeres på en måte som ivaretar krav til sikkerhet, personvern og compliance.

Fremtidens brukergrensesnitt for data

I mange år har utviklingen innen observability handlet om å samle mer data og bygge bedre dashbord. Neste fase handler om noe annet.

Når AI kan forstå spørsmål, hente informasjon, analysere sammenhenger og utføre oppgaver på tvers av systemer, blir målet ikke lenger bare å visualisere data. Målet blir å gjøre dataene handlingsorienterte.

For organisasjoner som ønsker å få mer verdi ut av informasjonen de allerede sitter på, kan kombinasjonen av observability og agentisk AI bli et viktig konkurransefortrinn i årene som kommer.

Ønsker du å vite mer?

Ta kontakt med våre eksperter

Kontakt