ITOps erreicht mit agentischer KI einen Wendepunkt
Eine neue Studie bietet einen detaillierten Einblick in die Prioritäten von ITOps-Teams bei KI-Initiativen – und in die Faktoren, die deren Einführung vorantreiben.
Für viele ITOps-Teams könnte jede Investition in KI besser sein als gar keine, so ein neuer Bericht des Marktforschungsunternehmens Omdia mit dem Titel „Modernisierung von IT-Operationen in der agentischen Ära“.
Der von IBM in Auftrag gegebene Bericht zeigt, dass selbst bei Unternehmen, die weniger als 10 % ihrer ITOps-Aufgaben an KI übertragen, 92 % operative Verbesserungen feststellen. Dieses Ergebnis stärkt eine zunehmend verbreitete Strategie: Beginnen Sie mit einfachen Integrationserfolgen, bevor Sie zu komplexeren KI-Implementierungen übergehen.
Die Entscheidung, welche Bereiche des ITOps Priorität haben sollen, kann jedoch entmutigend sein, vor allem, wenn von IT-Teams bereits erwartet wird, dass sie Kosten senken, die betriebliche Effizienz verbessern und die Bereitstellung über zunehmend verteilte Architekturen und Dienste beschleunigen.
Darüber hinaus haben KI und agentenbasierte Arbeitsabläufe die IT-Implementierung weiter verkompliziert. Einige Teams haben Schwierigkeiten, Modelle mit ausreichenden eigenen Daten zu versorgen. Anderen fehlt das technische Fachwissen, das für die Entwicklung und Wartung neuer Automatisierungen und Workflows erforderlich ist. Unterdessen können Agenten ohne ausreichende Überwachung und Kontrolle unbefugte oder unerwünschte Handlungen vornehmen, wodurch Sicherheits- und Compliance-Risiken entstehen. Und selbst in einfachen Anwendungsfällen können fehlgeleitete Investitionen in KI-Initiativen kostspielige Fehler verursachen.
Trotz dieser Herausforderungen treibt die KI-Integration die Innovation von ITOps mit beispielloser Geschwindigkeit voran. Bei 39 % der Unternehmen übernimmt KI mittlerweile mindestens die Hälfte der ITOps-Aufgaben gemeinsam mit Menschen. Erste Anwender berichten unter anderem von verbesserten Funktionen zur Bedrohungserkennung, vorausschauenden Wartung, Workflow-Automatisierung und Kostenoptimierung.
Ein Zusammentreffen von internem und externem Druck veranlasst Unternehmen laut dem Bericht dazu, maschinelles Lernen und agentische KI in den Mittelpunkt ihrer ITOPS-Strategien zu stellen.
Zu den häufig genannten Herausforderungen gehören die Aufrechterhaltung einer gleichbleibenden Leistung in Multi-Cloud- und Hybridumgebungen, die Bereitstellung von Reaktionszeiten für Benutzer rund um die Uhr und der Betrieb innerhalb knapper Personal- und Budgetbeschränkungen.
53 % der Organisationen geben an, dass Agenten bereits mindestens ein Viertel ihrer ITOps-Aufgaben eigenständig erledigen.
Unterdessen sagen einige IT-Fachkräfte, dass ihre Abteilung auf KI setzt, um unternehmensweite digitale Transformationsinitiativen zu unterstützen oder als Reaktion auf externe Faktoren wie Wettbewerbsdruck, Compliance-Anforderungen und zunehmende Cybersicherheitsbedrohungen.
Bemerkenswert ist, dass 29 % der Befragten angeben, dass ihr Unternehmen IT-Investitionen in KI getätigt hat, um bestehende KI-Programme zu verbessern, die nicht die erwartete Leistung erbracht haben. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass KI-Initiativen nicht immer sofort produktiv sind und möglicherweise längerfristige betriebliche Anpassungen erfordern, um einen Nutzen zu erzielen.
IT-Teams nutzen seit Jahrzehnten die Grundlagen der KI, wie regelbasierte Systeme und statistische Modellierung. Doch multimodale Agenten – die digitale Schnittstellen navigieren und autonom komplexe, mehrstufige Probleme bewältigen können – sind erst kürzlich entstanden.
Trotz der relativen Neuheit der Technologie hat die Akzeptanz von agentischer KI rasant zugenommen: 53 % der Unternehmen geben an, dass Agenten bereits mindestens ein Viertel ihrer ITOps-Aufgaben autonom erledigen (neben von Menschen überwachten Kontrollmechanismen), während 8 % der Unternehmen zwischen 75 und 89 % der ITOps-Aufgaben Agenten zuweisen.
Darüber hinaus nennen IT-Experten agentische Funktionen mittlerweile als oberste Integrationspriorität ihrer Organisation – noch vor anderen Implementierungszielen, wie der Skalierung von Integrationen über alle IT-Domänen hinweg oder der Konzentration auf besonders wirkungsvolle Bereiche.
Die Mehrzahl der Unternehmen geht davon aus, dass ihre Agenten in den nächsten 24 Monaten hochgradig oder vollständig autonom sein werden. Diese Unabhängigkeit ergibt sich zum Teil aus der Fähigkeit der Mitarbeiter, Aufgaben zu delegieren und bei besonders anspruchsvollen IT-Aufgaben zusammenzuarbeiten.
Unternehmen mit weniger entwickelten KI-Programmen konzentrieren sich in der Regel auf die Reduzierung manueller, sich wiederholender Aufgaben, was zu sofortigen Verbesserungen der Effizienz und Genauigkeit führen kann. Unternehmen mit ausgefeilteren KI-Implementierungen (die vermutlich bereits über umfangreiche Automatisierungs-Workflows verfügen) priorisieren komplexere Bereitstellungen, wie z. B. die Verbesserung der Vorhersagefunktionen durch Automatisierung.
Wie bei den meisten transformativen Technologien erfordert die KI-Integration erhebliche technische, personelle und finanzielle Investitionen. IT-Experten geben an, dass die Aufrüstung der Infrastruktur zur Unterstützung von KI-Workloads zu ihren größten Ausgaben zählt. Auch die Kosten für Plattformlizenzen und Abonnements stellen einen wichtigen Budgetfaktor dar.
Im Durchschnitt nutzen Unternehmen drei Finanzquellen, um die Kosten für die KI-Integration zu decken, anstatt sich auf einen einzigen Finanzierungspool zu verlassen. Ähnlich verhält es sich mit Ausgabenentscheidungen im Bereich KI: In der Regel sind während der Forschungs- und Bewertungsphase drei oder vier Parteien beteiligt, darunter ITOps-Management, Chief AI Officers und Sicherheitsverantwortliche.
Mehr als die Hälfte der Befragten gibt an, bereits Verbesserungen bei autonomer Überwachung, Problemlösung und Sicherheitsbedrohungserkennung erlebt zu haben (oder zu erwarten).
Unabhängig von der Branche weist der Bericht auf einige Gemeinsamkeiten hin, auf die Unternehmen bei der Bewertung ihrer idealen KI-Lösung achten.
An der Spitze der Liste stehen für mehr als ein Drittel der Unternehmen Plattformen, die sich nahtlos in ihre bestehenden Überwachungs- und Verwaltungstools integrieren lassen. Weitere gefragte Funktionen umfassen prädiktive und prognostische Fähigkeiten, Unterstützung von hybriden und Multi-Cloud-Lösungen sowie automatisierte Vorfallreaktionen.
Während die Integration von KI eine Vielzahl langfristiger Vorteile bieten kann, kann die Einbettung KI-gesteuerter Arbeitsabläufe in bestehende IT-Prozesse operativ komplex sein.
Mehr als ein Drittel der IT-Führungskräfte nennen den „Mängel an qualifiziertem Personal“ als ein großes Hindernis, was darauf hindeutet, dass IT-Fachleute mit KI-Kenntnissen einen Wettbewerbsvorteil erzielen können – auch wenn sich die Branche in Richtung KI-gestützter Pipelines verlagert. Um die Kompetenzlücken im Bereich KI zu schließen, könnten Organisationen Schulungs- und Mentoringprogramme sowie Entwickler-Sandboxes einführen, in denen IT-Fachleute sicher mit agentischen Arbeitsabläufen experimentieren können.
Eine weitere weit verbreitete Sorge ist, dass neue KI-Plattformen nicht mit aktuellen IT-Komponenten kommunizieren können, was zu Inkompatibilitäten und Engpässen führt.
Außerdem können KI-Modelle Schwierigkeiten haben, Informationen aus Data Lakes und Data Warehouses aufzunehmen, was zu ungenauen oder voreingenommenen Ausgaben führt. Folglich können Organisationen, die unstrukturierte Daten erfolgreich für das Modelltraining nutzen, einen Wettbewerbsvorteil erlangen, was zu präziseren Prognosen und Arbeitsabläufen führt.
Die meisten Befragten nennen kein einziges, gemeinsames operatives Hindernis, was darauf hindeutet, dass Unternehmen eher vor einer Vielzahl von Herausforderungen bei der KI-Integration stehen als vor einem universellen Problem.
Trotz anfänglicher operativer Hürden hat KI laut dem Bericht das Potenzial, nahezu jeden Aspekt von ITOps neu zu gestalten. Zum Beispiel gibt mehr als die Hälfte der Befragten an, dass sie bereits Verbesserungen in den Bereichen autonome Überwachung, Problemlösung und Erkennung von Sicherheitsbedrohungen erlebt haben (oder erwarten).
Trotz unterschiedlicher Investitionsansätze und operativer Prioritäten bleiben die meisten IT-Führungskräfte der Ansicht, dass die Einführung von KI in den nächsten 12 bis 24 Monaten immer wichtiger werden wird. Der Bericht legt nahe, dass für die Mehrheit der IT-Abteilungen jede Art von KI-Investition besser ist, als KI ganz zu vermeiden.
IT-Führungskräfte sind auch zuversichtlich, dass KI und Agenten die Produktivität von Berufseinsteigern steigern und zur Verbesserung der Systemzuverlässigkeit beitragen werden. Unterdessen sind 86 % der Befragten der Ansicht, dass die menschliche Aufsicht „auch weiterhin von entscheidender Bedeutung sein wird“, selbst wenn KI-Systeme immer ausgefeilter und autonomer werden.
Künstliche Intelligenz verändert bereits AIOps, ITAM/SAM, Kapazitätsplanung und Wissensmanagement. Die Studie beschreibt aber auch einige überraschende Bereiche, in denen KI noch nicht ausreichend genutzt wird, was auf zukünftige ITOps-Trends hindeutet.
Gleichzeitig birgt die Integration von KI wie jede Investition Risiken, und eine hohe Investition in die falsche Initiative kann sich als kostspieliger Fehler erweisen. Der Bericht bietet einen detaillierten Einblick, wie ITOps-Teams KI-Ressourcen einteilen – und vor allem, welche Investitionsbereiche messbare Ergebnisse bringen.
Zusammengenommen können diese Erkenntnisse als Leitfaden sowohl für junge Integratoren, die ihre erste KI-Investition tätigen, als auch für fortgeschrittene ITOps-Teams dienen, die ihre KI-Präsenz ausbauen wollen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.