Kann künstliche Intelligenz Cloud-Computing-Architekten ersetzen?

KI-Systeme sind jeden Tag aufs Neue beeindruckend. Die heutige künstliche Intelligenz kann viele Aufgaben von Information Workern automatisieren, sodass diejenigen, die im Cloud Computing arbeiten, befürchten, dass sie der Nächste sein werden.

Das Interesse der Menschen an künstlicher Intelligenz und ihren Anwendungen hat sich vor etwa fünf Jahren verändert. Dann kam die Pandemie und einige Budgets wurden in Richtung einer schnellen Cloud-Migration verlagert. Jetzt ist alles wieder normal und die künstliche Intelligenz ist zurück. Die meisten Unternehmen haben die grundlegenden Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz erkannt und wollen diese Technologie für ihr eigenes Unternehmen nutzen.

Dabei wird die Technik noch beeindruckender. Mit dem Aufkommen generativer KI-Dienste wie ChatGPT hat sich generative KI beispielsweise von einer Doktorarbeit zu einer zugänglichen und kostenlosen Realität entwickelt.

Generative KI ist eine Art von KI, die auf der Grundlage von Eingabedaten und erlernten Mustern neue und einzigartige Ausgaben wie Text, Bilder oder Audio generiert. Dazu können Aufgaben wie Texterstellung, Bildsynthese und Musikkomposition gehören.

Über Chatbot oder API können verschiedenste Eingaben gemacht werden, die zu beeindruckenden Antworten führen. Die Reaktionen waren so beeindruckend, dass ich Anrufe von Reportern entgegennahm, die Geschichten darüber schreiben, wie KI Arbeitskräfte ersetzt. Das ist eine Frage, die ich schon seit 20 Jahren höre, aber jetzt mit einer modernen Wendung. Hochschulen und Universitäten haben neue Bedenken hinsichtlich der Nutzung von ChatGPT oder ähnlichen Diensten durch College-Studenten, um Aufsätze für sie zu schreiben. Die durch künstliche Intelligenz erzeugten Ergebnisse können von Plagiatserkennungssystemen nicht schnell identifiziert werden, da es sich nicht um Plagiate handelt.

Bei bestimmten Arten von Lerndaten können Probleme mit der KI-Ethik und Voreingenommenheit auftreten. Könnten diese Vorurteile zu unbeabsichtigten negativen Folgen führen, wie zum Beispiel, dass automatisierte Modelle bestimmten Personengruppen Kredite verweigern?

Ich höre einige Kernfragen: Welche Arten menschlicher Aufgaben kann KI jetzt oder bald ersetzen? Jobs, die nicht durch künstliche Intelligenz automatisiert werden können? Ist es sicher, Cloud-Architekt, Cloud-Entwickler, Cloud-Betriebsingenieur, Devops-Ingenieur, Cloud-Projektleiter usw. zu werden? Sind Sie gefährdet?

Ich denke, die Realität ist, dass wir viele menschliche Aufgaben durch KI-gesteuerte Automatisierung ersetzen. Dies geschieht einfach mit dem technologischen Fortschritt und ist nichts Neues. Die Entwicklung der Technologie bedeutet, dass wir im Herbst nicht mehr Dutzende Menschen brauchen, um auf einem Feld zu ernten. Kann im Supermarkt auschecken, ohne mit einem Menschen zu interagieren. der Pkw und Lkw können selbstständig fahren.

Eine Sache, die mich frustriert, ist der Mangel an nützlicher Automatisierung im gesamten IT-Design- und Bereitstellungsprozess. Natürlich verfügen wir über eine Fülle von Tools, Prozessen, Methoden und anderen Ressourcen, um unseren Prozess der Optimierung der Cloud-Architektur und -Bereitstellung zu beschleunigen. Sie treffen jedoch keine kritischen Entscheidungen für den Architekten. Die Cloud-Architektur muss oft durch eine eingehende Analyse und Beurteilung bestimmt werden, die nur durch Erfahrung erreicht werden kann. Darüber hinaus sind weiterhin Kreativität und Innovation gefragt – diese Rollen können Menschen spielen.

Natürlich machen Menschen viele Architekturfehler, wie zum Beispiel die Wahl der falschen Plattformen, Tools und Dienste. Von Menschen geschaffene Architekturen sind völlig unoptimiert und bringen keinen Mehrwert für das Unternehmen. Ich habe kürzlich über dieses Problem gesprochen.

Wenn wir die Lösungsfindung der künstlichen Intelligenz überlassen, treffen wir vielleicht bessere Entscheidungen. Stellen Sie sich vor, ein KI-System hätte Trainingsdaten, die gleichzeitig das Wissen Tausender talentierter Cloud-Architekten widerspiegeln. Solche KI-Systeme können Wissen effizient in Lösungen verarbeiten, die auf den bereitgestellten geschäftlichen und technischen Anforderungen basieren. Es gibt Ihnen vielleicht nicht die endgültige Antwort, die Sie brauchen, um etwas zu bauen, aber es kann nah genug sein, um viel Arbeit und potenzielle Fehler zu vermeiden.

Der wahrscheinlichste Weg ist, dass weiterhin taktische KI-Tools auftauchen werden. Diese Tools konzentrieren sich auf bestimmte Architekturbereiche wie Netzwerkdesign, Datenbankdesign, Plattformauswahl, Cloud-natives Design, Sicherheit, Governance, Verwendung von Containern usw. Das Ergebnis sollte genauso gut sein wie das, was wir heute sehen, wenn nicht sogar besser, da diese Tools nahezu perfekte Daten nutzen und nicht über die lästigen menschlichen Schwächen – Emotionen und Gefühle – verfügen, die manche Architekturentwürfe bestimmen. Natürlich gibt es heute bereits einige solcher KI-Tools (erzähl mir nicht deine) und sie bewegen sich in diese ideale Richtung. Ihr Nutzen hängt jedoch von der Aufgabenstellung ab.

Taktische KI-Tools müssen weiterhin von sachkundigen Menschen bedient werden, die wissen, wie man die richtigen Fragen stellt und die von den Tools erstellten Designs und Empfehlungen validiert. Auch wenn möglicherweise weniger Personen für den Entwurf der taktischen Komponenten einer großen Cloud-Architektur erforderlich sind, ist es unwahrscheinlich, dass dieser Prozess alle Mitarbeiter ausschaltet. Bedenken Sie, dass viele dieser Fehler passieren, weil Unternehmen Schwierigkeiten haben, qualifizierte Cloud-Computing-Experten zu finden. Taktische KI-Tools können ebenfalls zur Lösung dieses Problems beitragen, indem sie die Nachfrage und das Angebot an Talenten besser synchronisieren.

Es ist leicht vorherzusagen, wie es sich entwickeln wird, und nichts Weltbewegendes. Design-, Entwicklungs- und Bereitstellungstools werden sich weiterentwickeln. Sie bieten mehr Wert und Nutzen. Insgesamt werden möglicherweise weniger Leute benötigt, aber diese Werkzeuge erfordern talentierte Bediener, um richtig arbeiten zu können. Sie konzentrieren sich hauptsächlich auf das taktische Design von Cloud-Architekturkomponenten wie Netzwerk und Sicherheit.

Man muss sich also immer noch darauf verlassen, dass Menschen solide Cloud-Lösungen entwickeln. Für kleinere Probleme gibt es möglicherweise Lösungen mit künstlicher Intelligenz, aber das größere Problem besteht darin, dass die Automatisierung der Cloud-Architektur auf poetische Weise ein ungelöstes Problem bleibt.

Ich denke, dass wir noch einige Zeit menschliche Cloud-Architekten und Lösungsdesigner brauchen werden, die all dies zusammenbringen und sicherstellen, dass wir optimierte Lösungen bereitstellen, die den größten Mehrwert für das Unternehmen bieten. Ich glaube nicht, dass dies etwas ist, das vollständig durch künstliche Intelligenz ersetzt werden kann, aber ich mache mir keine Illusionen, dass es niemals ersetzt werden kann.

Aber fragen wir ChatGPT: „Wird KI Cloud-Architekten ersetzen?“

Künstliche Intelligenz wird Cloud-Architekten in naher Zukunft wahrscheinlich nicht vollständig ersetzen, denn obwohl KI Cloud-Architekten bei der Durchführung automatisierter Aufgaben wie Bereitstellung, Überwachung und Ressourcenskalierung unterstützen kann , aber es erfordert immer noch menschliche Aufsicht und Entscheidungsfindung, um sicherzustellen, dass das System richtig konfiguriert ist und die KI wie erwartet funktioniert. Cloud-Architekten spielen auch eine wichtige Rolle bei der Gesamtstrategie und dem Design von Cloud-Computing-Umgebungen und Aufgaben, die mit aktuellen KI-Technologien nur schwer vollständig zu automatisieren sind. Allerdings hat KI das Potenzial, einige der sich wiederholenden und routinemäßigen Aufgaben, die Cloud-Architekten derzeit ausführen, zu automatisieren, sodass sie sich auf strategischere und übergeordnete Aufgaben konzentrieren können.

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