北京
SolarWinds发布的一份新报告显示，人工智能正在重塑IT职能角色，80%的从业者表示，其工作重心已逐渐从亲手操作转向监督自动化系统与工作流程。
根据《2026年SolarWinds IT趋势报告：自主IT的人性化面》，随着企业持续扩大AI驱动工具与自动化技术的应用，IT从业人员正越来越多地承担起协调统筹的职责。该报告基于对1048名IT专业人员的调查，重点探讨了企业环境中AI应用所带来的机遇与挑战。
报告指出："十分之八的IT从业者认同，技术人员正在从执行者转型为协调者——花费在直接执行任务上的时间减少，而用于管理系统、工作流程及AI工具的时间显著增加。"
报告揭示层级认知差距
报告发现，企业高层管理者与一线技术人员在AI准备程度上存在明显认知落差。约47%的C级高管认为所在组织已"极为充分"地准备好应对AI带来的变革，而持相同看法的一线技术人员仅占13%。
与此同时，受访者也反映了AI在日常IT运营中带来的可量化收益：
65%的受访者表示手动工作量有所降低；61%的受访者表示根因分析速度加快；49%的受访者表示AI提升了决策信心。
然而，收益的背后也伴随着更高的工作要求。71%的受访者表示AI使其工作变得更具挑战性，部分原因在于需要核验AI生成的输出内容并管理相关风险。信任问题同样不容忽视——71%的IT专业人员表示需要对AI输出结果进行二次核查，62%的人表示难以完全信赖AI的建议。
在AI采用率方面，各组织情况不尽相同。50%的受访者表示所在组织已接受AI（其中34%表示"较为接受"，16%表示"完全接受"），而37%的受访者反映组织内部存在阻力，主要原因涉及基础设施、预算限制或实施复杂度等方面的挑战。
IT角色走向战略化与跨职能化
报告指出，IT职能正朝着更具战略性和自动化驱动的方向演进，52%的受访者表示这两方面均有所提升。与此同时，岗位职责也日趋跨职能化（47%）和复杂化（41%），反映出AI正深度融入更广泛的业务流程之中。
AI还在改变IT团队的时间分配方式。受访者表示，用于制定战略和分析系统性能等主动性工作的时间有所增加，而故障排查等被动响应类任务的占比则有所下降。
构建AI采用的支撑体系
报告重点指出了企业在推动AI采用时需要重点解决的若干领域。超过半数的受访者（56%）表示，更清晰的AI政策与管控规范将有助于他们适应变革，50%的受访者则指出正规化培训的必要性。
数据质量同样是关键因素之一。83%的受访者认为，AI的效能取决于其所能获取的数据的广度与质量。受访者还提到，工具碎片化和缺乏系统集成是有效使用AI的主要障碍。
受访者预计，AI与自动化在IT运营中将扮演越来越重要的角色。超过四分之三的受访者（77%）表示，在自动化水平提升和数据洞察深化的支撑下，所在组织将在未来两到三年内变得更具前瞻性。与此同时，技能缺口、治理合规要求，以及确保AI驱动系统的准确性与可靠性，也将是企业需要持续应对的挑战。
SolarWinds首席技术官Krishna Sai在声明中表示："AI并没有让IT工作变得更简单，而是让它变得更加举足轻重。在这一环境中表现出色的团队，往往不是拥有最多AI工具的那些，而是那些已建立起完善治理机制与管理框架、真正做到信任并用好AI的团队。"
Q&A
Q1：SolarWinds报告中提到IT角色转变具体指什么？
A：根据报告，IT从业者正从直接执行任务的"操作者"转变为监督和管理自动化系统及AI工具的"协调者"。80%的IT专业人员确认了这一趋势，他们花在手动执行任务上的时间减少，更多精力用于治理系统、管理工作流程和监督AI工具的运行结果。
Q2：企业高管和一线技术人员对AI准备程度的看法为何差距这么大？
A：报告显示，47%的C级高管认为组织已"极为充分"地准备好应对AI变革，而持相同看法的一线技术人员仅有13%。这种认知落差可能源于高管更关注战略层面的AI部署，而技术人员则直面AI输出核验、数据质量、工具碎片化等实际操作层面的挑战，感受到的压力和复杂程度更高。
Q3：IT团队在使用AI时面临的主要障碍有哪些？
A：根据报告，主要障碍包括以下几个方面：一是信任问题，71%的IT人员需要对AI输出进行二次核查，62%难以信赖AI建议；二是数据质量不足，83%的受访者认为AI效能高度依赖数据的广度与质量；三是工具碎片化和缺乏系统集成；四是基础设施、预算限制及实施复杂度方面的挑战；五是正规培训不足，50%的受访者认为需要更系统的培训支持。
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