Intelligent, skalierbar und KI-gestützt: Eine neue Ära des Anwendungsmanagements

Während die KI die Geschäftswelt grundlegend verändert, vollzieht sich ein radikaler Wandel in unserem Denken zum Thema Anwendungsmanagement. Die erfolgreichsten Unternehmen im Jahr 2025 passen sich nicht nur der Cloud-Komplexität an, sie nutzen sie als Katalysator für beispiellose operative Intelligenz, um echten Geschäftswert zu generieren.

IT-Führungskräfte in allen Funktionen stehen bei der Nutzung KI-gestützter Erkenntnisse und Automatisierung zur Änderung ihrer Herangehensweise an das Anwendungsmanagement vor komplexen Herausforderungen. Mit dem richtigen Ansatz können Unternehmensleitungen die Servicebereitstellung über den gesamten Anwendungslebenszyklus hinweg deutlich verbessern.

Branchenanalysten haben ihre Erkenntnisse und Prognosen für das Jahr veröffentlicht, und dabei überrascht es nicht, dass der Fokus auf der Optimierung und Stabilisierung bestehender IT-Systeme liegt. Im Bereich der Anwendungsmanagementdienste sind dies die drei wichtigsten Trends:

• Chief Information Officers (CIOs) fokussieren sich auf Resilienz und Innovation – CIOs priorisieren Investitionen in resiliente Architekturen und KI-gestützte Lösungen, um die Geschäftskontinuität sicherzustellen und kontinuierliche Innovation zu fördern.
• Wachsende Bedeutung der Nachhaltigkeit - Nachhaltigkeit wird zum zentralen Thema werden und Unternehmen werden nach umweltfreundlichen Cloud-Lösungen und Praktiken des Anwendungsmanagements suchen, die sich auf Effizienz konzentrieren.
• Extreme Automatisierung – Unternehmen werden sich auf eine extreme Automatisierung konzentrieren, um das Anwendungsmanagement zu optimieren, Kosten zu senken und die operative Effizienz zu steigern. AIOps werden Systeme zur automatischen Fehlerbehebung, vorausschauende Wartung und nahtlose Software-Updates voranbringen.

CIOs stehen unter ständigem Druck, die Betriebsausgaben zu optimieren, benötigen aber mehr Mittel, um Initiativen zur IT-Modernisierung zu starten. IT-Betriebsteams haben mit der zunehmenden Komplexität von Anwendungen in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen zu kämpfen, was zu schlechteren Geschäftsdiensten und steigenden Kosten führt.

Technische Architekten tun sich schwer damit, eine ausgedehnte IT-Umgebung zu pflegen und zu verwalten, während technische Probleme zunehmen. Verantwortliche im Bereich Geschäftskontinuität sorgen sich um die möglichen Auswirkungen von IT-Ausfällen auf den Geschäftsbetrieb und suchen nach Lösungen für Ausfallsicherheit und Geschäftskontinuität. Und schließlich wird es für Bereitstellungs- und Talentmanager zur Herausforderung, Fachpersonal zu finden und zu halten, das über eine passende Kombination aus Kenntnissen zu Geschäftstechnologien und KI-gestütztem AMS-Fachwissen verfügt.

Die Verwaltung und Optimierung von Anwendungen und deren zugrunde liegender Infrastruktur betrifft IT-Verantwortliche in allen Funktionen. Am meisten sind davon jedoch die CIOs betroffen, denen Einblicke in die IT-Abläufe im Zusammenhang mit den Geschäftsprioritäten fehlen. Wenn sie den Ertrag der aktuellen Investitionen nicht nachweisen können, ist das Beantragen weiterer Gelder ebenfalls schwierig.

Die Verwaltung kritischer, individualisierter Anwendungen in hybriden und Multicloud-Umgebungen erfordert anhaltende Bemühungen und Sorgfalt. Einige der größten Herausforderungen, vor denen Unternehmen bei der Verwaltung benutzerdefinierter Anwendungen stehen, sind:

• Kompatibilität mit Public Clouds – Kundenspezifische Anwendungen erfordern in der Regel eine umfangreiche Neukonfiguration, um nahtlos auf Public-Cloud-Plattformen und in Verbindung mit Public-Cloud-Services zu funktionieren. Cloud-Provider verfügen über benutzerdefinierte Protokolle, Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und Konfigurationen, die die Verwaltung der Kompatibilität noch komplexer machen.
• Multicloud – Die meisten Unternehmen nutzen heutzutage mehrere Cloud-Provider wie AWS, Azure und Google Cloud. Um eine konstante Leistung und Integration über diese Plattformen zu gewährleisten, sind qualifizierte und dedizierte Ressourcen erforderlich, die eine 24-Stunden-Überwachung ermöglichen, effektive Automatisierung bereitstellen und für die Governance verantwortlich sind.
• Skalierbarkeit und Leistungsoptimierung  – Die dynamische Skalierung benutzerdefinierter Anwendungen über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg kann zur Herausforderung werden. Die Leistungsoptimierung wird zu einer komplexen Gleichung aus Ressourcenzuweisung, Latenzmanagement und Kosteneffizienz.
• Operationelle Silos und Tool-Verbreitung – Der Einsatz unterschiedlicher Tools und Prozesse über Cloud-Plattformen hinweg hat oft operative Silos zur Folge. Dies führt auch dazu, dass redundante Ressourcen auf verschiedenen Plattformen für dieselben Aufgaben eingesetzt werden, was die Komplexität und Kosten erhöht. Diese fehlende Standardisierung und Integration kann die betriebliche Gesamteffizienz beeinträchtigen und die Talentlücke weiter vergrößern.
• Talentlücke  – Die Verwaltung kundenspezifischer Anwendungen in einer hybriden Multicloud-Umgebung erfordert spezialisierte Kenntnisse in Cloud-Technologien, Anwendungsentwicklung und Infrastrukturmanagement. Der Mangel an solchem Fachwissen stellt eine anhaltende Herausforderung für Unternehmen dar.

Die Komplexität der Verwaltung von Anwendungen in hybriden Umgebungen nimmt stetig zu und traditionelle Methoden haben Schwierigkeiten, mit modernen IT-Umgebungen Schritt zu halten. Die KI-basierte Verwaltung stellt einen transformativen Durchbruch dar, indem sie intelligente, datengesteuerte Lösungen bereitstellt, um die Anwendungsleistung zu optimieren, die Sicherheit zu erhöhen und die Betriebsabläufe zu rationalisieren.

Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und vorausschauenden Analysen kann die KI Muster erkennen, Herausforderungen vorhersehen und proaktive Abhilfemaßnahmen anbieten, um die nahtlose Integration und Funktionalität aller Cloud-Plattformen zu gewährleisten. Die KI hat die Art und Weise, wie Unternehmen angepasste Anwendungen in hybriden Multicloud-Umgebungen verwalten, mit den folgenden Funktionen revolutioniert:

• Intelligente Überwachung und Erkenntnisse  – KI-gestützte Tools können Anwendungen über mehrere Clouds hinweg in Echtzeit überwachen, Anomalien erkennen und umsetzbare Erkenntnisse liefern, um Ausfallzeiten zu verhindern.
• Vorausschauende Analyse für proaktives Management – KI ermöglicht vorausschauende Analysen, sodass Unternehmen potenzielle Probleme vorhersagen und proaktiv beheben können, wodurch ungeplante Ausfälle reduziert werden.
• Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben  – Die KI-gestützte Automatisierung eliminiert sich wiederholende Aufgaben wie Patch-Management, Ressourcenzuweisung und Leistungsoptimierung und setzt so wertvolle Ressourcen frei.
• Dynamische Skalierung — KI ermöglicht die dynamische Skalierung von Ressourcen basierend auf Workload-Anforderungen und trägt so dazu bei, eine optimale Leistung zu gewährleisten und gleichzeitig die Kosten zu minimieren.

Die Branche beobachtet bereits, dass Multicloud-Anbieter generative KI in ihre Angebote einbetten, und wir können davon ausgehen, dass wir im Jahr 2025 noch mehr davon zu sehen bekommen.

Die Kombination eines Asset-orientierten Ansatzes mit einer Low-Touch-Verwaltungsmethodik, die Automatisierung einbezieht, hat sich als bahnbrechend für die Optimierung des Managements geschäftskritischer Anwendungen erwiesen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie KI/ML und cloudnativer Tools ermöglicht diese Methode den Kunden, ihre betriebliche Effizienz durch die Nutzung von Self-Service-Modellen zu steigern. Dadurch verringert sich der Bedarf an manuellen Eingriffen und somit auch die Anzahl menschlicher Fehler.

Eine Low-Touch-Methode eignet sich gut für Vorgänge wie:

• Automatisierte Bereitstellung und Konfiguration von Anwendungen – Dies geschieht durch die Automatisierung der Prozesse zur Bereitstellung und Konfiguration von Anwendungen. Zum Beispiel kann Software für neue Mitarbeiter automatisch mit vordefinierten Einstellungen installiert werden, sobald diese dem Unternehmen beitreten.
• Skalierung cloudbasierter Anwendungen – Durch die Low-Touch-Automatisierung können IT-Teams schwankende Workloads bewältigen, indem cloudbasierte Anwendungen automatisch nach oben oder unten skaliert werden. So kann beispielsweise eine E-Commerce-Plattform, die während eines Schlussverkaufs einen starken Anstieg des Datenverkehrs verzeichnet, automatisch mehr Server oder Ressourcen zuweisen, um die Nachfrage zu bewältigen und eine reibungslose Benutzererfahrung zu gewährleisten.
• Echtzeitüberwachung und Problembehebung – Anomalien und Engpässe bei der Leistung einer Anwendung können schnell und ohne manuelles Eingreifen erkannt werden. Wenn beispielsweise ein entscheidend Dienst aufgrund von hohem Datenverkehr langsamer wird, skaliert das System automatisch die Ressourcen oder wendet Korrekturen an, um die Betriebszeit und Leistung des Dienstes aufrechtzuerhalten.
• Kontinuierliches Sicherheits- und Compliance-Management – Routinevorgänge wie das Scannen von Schwachstellen, Patch-Management und die Durchsetzung von Richtlinien können problemlos automatisiert werden. Wenn beispielsweise eine neue Sicherheitsbedrohung auftaucht, kann das System automatisch und ohne menschliche Eingabe Patches für betroffene Anwendungen bereitstellen und so das Risiko minimieren.
• Automatische Fehlerbehebung für Anwendungen – Im Falle von Anwendungsausfällen können Zero-Touch-Systeme Probleme selbständig diagnostizieren und beheben. Wenn beispielsweise ein Server abstürzt, der eine entscheidend Anwendung hostet, kann das System automatisch auf einen Backup umsteigen, Dienste wiederherstellen und Stakeholder benachrichtigen – und das alles ohne manuelles Eingreifen.
• Self-Support-Systeme  – Auf generativer KI basierende Self-Support-Systeme ermöglichen es Benutzern, Tickets zu erstellen und automatisierte Fixes einzuleiten, ohne mit einem Support-Mitarbeiter sprechen zu müssen. Dies führt zu einer schnelleren Problemlösung und einer optimierten Nutzung der personellen Ressourcen.

IBM hat einem internationalen Fertigungsunternehmen geholfen, einen Asset-first-AMS Ansatz zu nutzen, um eine plattformunabhängige und toolunabhängige, datengesteuerte Strategie für IT-Abläufe bereitzustellen. Der KI-gestützte Service bietet rund um die Uhr Überwachung und Observability in der gesamten IT-Umgebung.

Er bietet außerdem ein KI-gestütztes IT-Servicemanagement, was einen bedeutenden Fortschritt in puncto betrieblicher Effizienz, Transparenz und Effektivität darstellt. Dies hat dem Unternehmen geholfen, über 50 Probleme vor der Produktion zu erkennen und monatlich über 83.000 USD an IT-Ausgaben einzusparen, zusätzlich zu weiteren Einsparungen durch den reduzierten manuellen Aufwand.

Bei IBM nutzen wir unser umfangreiches Portfolio proprietärer Tools in einer Asset-First-Methodik , die es uns ermöglicht, unsere AMS-Dienstleistungen zu beschleunigen und zu optimieren sowie unseren Kunden Vorteile zu bieten. Das Portfolio an Assets und Beschleunigern umfasst unter anderem Manage on Mainframe, Transition Engine und PRISM.

Zusammengenommen tragen diese Tools und Ressourcen maßgeblich zur Verbesserung der Servicebereitstellung über den gesamten Anwendungslebenszyklus hinweg bei. Darüber hinaus werden die Assets von IBM Consulting Advantage betrieben, einer KI-Lieferplattform, die rollen- und domainspezifische KI-Assistenten, Agenten und Anwendungen bereitstellt. Es geht nicht nur um die Verwaltung von Anwendungen, sondern um die Optimierung von Geschäftsabläufen für nachhaltiges Wachstum und kontinuierliche Verbesserung.

Für einen eingehenden Einblick in IBM Consulting nehmen Sie an unserem kommenden Webinar teil: Nutzung der KI, um die Verwaltung zu vereinfachen und Kosten für benutzerdefinierte Anwendungen in Hybrid-Clouds zu optimieren.