AI搭載のインシデント対応ツールは、ルーチンアラートや修復を自動化することで、サイト信頼性工学を変革している。これらのシステムは、アラートを検査し、仮説を形成し、テレメトリを照会し、独立して修正を実装することができる。これは標準的な問題の平均修復時間を短縮するが、重大なスキルギャップを生み出す。エンジニアが自動化に依存するほど、複雑でかつてないインシデントを処理するためのルーチン練習を失う。これは、人間工学の研究者Lisanne Bainbridgeが特定したパラドックスを反映している：自動化は、異常な状況で最も必要とされるときにオペレーターの能力を低下させる。この記事は、平均的なインシデント解決時間は短縮される可能性があるが、エンジニアが制御を回復するのに苦労するため、複雑なイベントの処理は苦しむだろうと警告している。この低下に対抗するために、組織はリアルなインシデントシミュレーションに目を向けている。RootlyのようなプラットフォームはUptime Labsと提携し、エンジニアに制御された環境で「インシデントコマンダー」の経験を提供している。これらのシミュレーションは、対応者が不完全な情報を調査し、明確にコミュニケーションを取り、チームを調整することを強制し、自動化では解決できないまれな緊急事態を効果的にリハーサルする。これらの重要なスキルを練習することで、エンジニアは高重大度の障害を管理するために必要な直感と調整を維持し、自動化が人間の専門知識を置き換えるのではなく、それを強化することを確実にする。