Инструменты реагирования на инциденты на базе ИИ трансформируют инженерию надежности сайтов, автоматизируя рутинные оповещения и ремонты. Эти системы могут самостоятельно проверять оповещения, формулировать гипотезы, запрашивать телеметрию и внедрять исправления. Хотя это сокращает среднее время восстановления для стандартных проблем, это создает значительный разрыв в навыках. По мере того как инженеры все больше полагаются на автоматизацию, они теряют рутинную практику, необходимую для обработки сложных и ранее не встречавшихся инцидентов. Это отражает парадокс, выявленный исследователем человеческих факторов Lisanne Bainbridge: автоматизация снижает компетентность оператора именно тогда, когда она наиболее необходима для аномальных ситуаций. Статья предупреждает, что среднее время устранения инцидентов может сократиться, но обработка сложных событий пострадает, поскольку инженеры будут бороться за восстановление контроля. Для борьбы с этим спадом организации обращаются к реалистичным симуляциям инцидентов. Платформы, такие как Rootly, сотрудничают с Uptime Labs, чтобы предоставлять инженерам опыт «командира инцидента» в контролируемых средах. Эти симуляции заставляют реагирующих расследовать неполную информацию, четко коммуницировать и координировать команды, эффективно отрабатывая редкие чрезвычайные ситуации, которые автоматизация не может решить. Отрабатывая эти критические навыки, инженеры могут сохранить интуицию и координацию, необходимые для управления сбоями высокой серьезности, обеспечивая тем самым, что автоматизация улучшает, а не заменяет человеческую экспертизу.