– La démarche vers la neutralité carbone est un objectif commercial clé en 2024.
– De nombreux calculateurs de carbone sont cependant vagues et d’une valeur limitée.
– Dynatrace s’efforce de fournir des informations claires et concrètes sur la neutralité carbone.
Pour atteindre la neutralité carbone et fournir à GenAI les informations idéales : nous avons discuté avec Stefan Greifeneder, vice-président de la gestion des articles chez Dynatrace. , à propos des vagues que l’entreprise fait au Perform 2024.
Stefan Greifeneder, Dynatrace.
Une déclaration majeure a été l’ajout de l’observabilité de l’IA à la pile Dynatrace, tandis que Davis, l’option d’IA existante chez Dynatrace, a bénéficié d’une mise à niveau GenAI.
Pouvez-vous résumer ce qui distingue L’IA de Davis depuis 2015, c’était uniquement une question d’IA ?
La principale distinction est que dans notre domaine de stabilité, l’un des principaux défis est le cas des erreurs, la détermination des causes profondes, les choses qui nécessitent de la précision. Avant GenAI, nous utilisions notre option Davis AI pour faire exactement cela.
La distinction ici est que nous intégrons des parties de l’IA que nous utilisons actuellement, que nous appelons IA prédictive et causale. Le cœur de Davis AI est cette question de causalité, car lorsqu’on discute de clients confrontés à des problèmes dans d’énormes environnements cloud en matière d’informatique et de logiciels, c’est extrêmement complexe, il y a de nombreux points de données, de nombreux éléments divers.
Si quelque chose se produit échoue, si quelque chose casse, alors ce n’est pas seulement une chose endommagée mais une série d’événements.
Ce que nous avons, D’une part, grâce à notre IA causale et à la manière dont nous collectons les informations, il y a une compréhension des dépendances entre les parties. Nous comprenons comment les choses sont liées les unes aux autres. Et nous pouvons suivre cette voie ; c’est quelque chose qui n’est possible que si vous comprenez ces dépendances, si ces informations vous sont proposées.
Cela ne peut pas être fait, et pas avec cette précision, avec des techniques GenAI pures. C’est pourquoi nous utilisons ce que nous appelons l’IA hypermodale, ce qui signifie que nous mélangeons trois types [d’IA]. C’est l’IA prédictive pour des prédictions précises basées sur les données disponibles, l’IA causale qui suit des chemins et ensuite l’IA générative, que nous utilisons à l’avenir, par exemple. , recommandations de suppression.
Quelle est votre réponse au manque de dépendance envers l’IA ? Pensez-vous que l’observabilité peut résoudre ce problème ?
Excellente question. Ce que nous faisons aujourd’hui pour aider nos clients à résoudre les problèmes ne consiste pas encore à utiliser l’IA générative.
Ce que nous faisons avec les parties prédictives et causales de l’IA suit une approche de livre blanc. Nous avons en fait enregistré avec précision ce que nous faisons. Nous révélons même esthétiquement dans l’élément comment nous nous rapportons à chaque conclusion – vous pourriez le considérer comme une IA explicable.
Ce que nous faisons aujourd’hui peut être facilement reconstruit ou reproduit. ; c’est une sorte de résultat déterministe. C’est le résultat exact, pas seulement la connexion. C’est pourquoi nous accordons une grande confiance à ces cas d’utilisation dans notre clientèle. Tous nos clients utilisent Davis AI parce que nous l’avons réellement eu : la confiance y est extrêmement élevée.
Maintenant, si nous en discutons en particulier, je pense que cela a à voir avec l’instauration de la confiance. . Il s’agit également de disposer des informations idéales proposées pour que l’IA générative puisse tirer d’excellentes conclusions. Imaginez demander à l’IA générative « montrez-moi mes revenus de l’application XYZ l’autre jour ». Il serait difficile d’obtenir une réponse exacte. Si vous intégrez les informations que nous avons réellement combinées avec notre IA causale, nous pouvons alors élaborer des réponses opportunes et poser des questions beaucoup plus précises.
En fin de compte, si vous l’utilisez efficacement plusieurs fois, alors la confiance existera. L’IA générative est plus une boîte noire que l’IA prédictive et causale, donc en les mélangeant, je pense que la confiance est plus grande.
Dynatrace est une entreprise très technique. Pensez-vous que vous améliorez la traction auprès des ingénieurs système par rapport aux personnes non techniques ?
Nous observons le mouvement du marché, les discussions de vente, à différentes altitudes. Cela dépend vraiment à qui vous parlez. Pour les spécialistes, les ingénieurs, les techniciens, nous avons naturellement des histoires plus techniques sur la valeur instantanée de Dynatrace lorsqu’ils commencent à l’utiliser pour leur cas d’utilisation particulier.
Lorsque nous augmentons le cycle alimentaire dans le entreprise, le message change. Notre véritable force est d’aider les personnes responsables de nombreux domaines. Cela profite à l’ingénieur, mais la véritable force réside dans le DSI, qui peut résoudre un grand nombre de problèmes au sein de l’organisation.
Je pense que pour des messages intéressants, aucune compréhension technique n’est nécessaire, car le retour sur investissement et le coût total de possession sont importants. les discussions ou la satisfaction du client se font toutes sans connaissances techniques. Là où la technologie entre en jeu, c’est dans la compréhension de notre différenciation.
Certains des messages que nous transmettons et ceux de certains concurrents sont assez similaires, pour être honnête : tout le monde parle d’IA, etc. Pour vraiment comprendre ce qu’est la distinction Dynatrace, il faut une certaine compréhension technique.
Le partenariat avec le groupe bancaire Lloyds pour aider à réduire les émissions de carbone : où voyez-vous cela mener ?
Nous le savons tous L’ESG est un sujet critique à l’échelle mondiale. Tout le monde envisage de nouvelles politiques et c’est un problème extrêmement, vraiment essentiel. Dans notre clientèle, je pense qu’il y a 2 angles. L’un d’entre eux est l’aspect ESG, la neutralité carbone par exemple. L’autre concerne les dépenses liées au cloud : ces éléments sont connectés ensemble de manière sécurisée, n’est-ce pas ?
Ce que nous terminons avec Lloyds est un exemple de ce que les consommateurs peuvent choisir de faire ; s’ils utilisent actuellement Dynatrace à grande échelle, ils obtiennent [les données sur l’effet carbone] en plus – ce n’est pas un produit à prix supplémentaire.
Par rapport à d’autres options, l’utilisation de Dynatrace suggère non seulement de comprendre l’impact carbone, mais aussi en l’optimisant. Vous pouvez voir où vous en êtes, mais également explorer et comprendre quelles applications, quelles parties de l’infrastructure de votre cloud contribuent de quelle manière à votre empreinte carbone.
Nous constatons une formidable envie chez notre clientèle de l’appliquer à leur propre entreprise.
Si vous vous rendez sur le site Dynatrace, vous pouvez voir la démonstration Carbon Impact par vous-même.
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