AIOps: Operationalisierung künstlicher Intelligenz zur Belebung der IT

Künstliche Intelligenz (KI) steht an der Schwelle zur Revolutionierung der Zukunft der Arbeit. Laut einer aktuellen Studie wird der KI-Markt bis 2026 voraussichtlich 202,57 Mrd. USD wert sein, gegenüber 20,67 Mrd. USD im Jahr 2018. Diese Verzehnfachung des Marktvolumens wird im Zeitraum von 2018 bis 2026 mit einer CAGR von 33,1 % erfolgen. Die zunehmende Bedeutung von KI in Verbindung mit Technologien wie Computer Vision, maschinelles Lernen (ML) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) wird neue Möglichkeiten eröffnen und Geschäftsbereiche neu definieren. In Anbetracht der Lehren aus der COVID-19-Pandemie wird KI für Unternehmen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung eines zukunftssicheren, notfalltauglichen Arbeitsmodells spielen.

Unter den vielen Vorteilen von KI für Unternehmen ist AIOps wohl einer der wichtigsten. Einfach ausgedrückt, ist AIOps die Anwendung von KI auf den IT-Betrieb und die Entwicklung einer Synergie zwischen menschlicher und algorithmischer Intelligenz. AIOps bietet nicht nur einen besseren Einblick in die Leistung und den Zustand von IT-Systemen, sondern ist auch ein wichtiges Element von Initiativen zur digitalen Transformation. Die Operationalisierung von KI ist für Unternehmen unabdingbar, um neue Wertangebote zu schaffen und schnell und nahtlos zu skalieren. Automatisierte ML-Modelle helfen bei der Operationalisierung von KI in Unternehmen und bereiten Unternehmen auf Eventualitäten jeglicher Art vor.

Stolpersteine für AIOps

Alle Organisationen befinden sich in unterschiedlichen Stadien ihrer digitalen Transformation, und es gibt sowohl branchenspezifische als auch unternehmensspezifische Herausforderungen zu bewältigen. Während sich Unternehmen der Chancen bewusst werden, die eine erfolgreiche Implementierung von AIOps bietet, sind sie sich auch der Herausforderungen auf dem Transformationspfad bewusst und entwickeln entsprechende Strategien.

Die Menge der von intelligenten Geräten erzeugten Daten wächst exponentiell. Dieses erhöhte Datenvolumen stellt Unternehmen vor Herausforderungen bei der Verarbeitung. Der derzeitige Stand des Cloud Computing behindert die automatische Erstellung von Algorithmen, die auf Deep Learning basieren. Auch der Mangel an qualifiziertem Personal verschärft das Problem des Einsatzes selbstlernender Tools und bremst den maschinengestützten Fortschritt. Bis zu einem gewissen Grad ist auch das mangelnde Vertrauen in selbständige Maschinen und Prozesse eine Ursache für die langsame Einführung von AIOps.

Ein weiteres Problem, das sich auf Unternehmen auswirkt, die sich für den Einsatz von KI entscheiden, ist das Fehlen einer umfassenden KI-Vision. Es bestehen nach wie vor Zweifel an KI-basierten Produkten und daran, was sie leisten können. In den meisten Fällen, selbst wenn Unternehmen KI einsetzen, bleiben die Auswirkungen und geschäftlichen Folgen der KI nur eine Vermutung. Der Mangel an Demonstration und Evaluierung der Entscheidungsfähigkeit von KI-Systemen ist eindeutig ein Schmerzpunkt für Unternehmen.

Darüber hinaus bestehen weitere Zweifel hinsichtlich des Datenschutzes und der Sicherheit, da diese KI-Systeme Zugang zu Daten benötigen, um Entscheidungen treffen zu können. Cybersicherheitsprobleme können AIOps-Initiativen zunichte machen, weshalb die Unternehmen manchmal zu vorsichtig sind. Es gibt auch Probleme, die durch den Mangel an Daten verursacht werden. Dies liegt vor allem daran, dass Unternehmen die Kennzeichnung von Daten einschränken, um sie sicherer und verständlicher zu machen.

Vorteile der Operationalisierung von KI

Obwohl die Herausforderungen relevant sind, ist es für Unternehmen von größter Bedeutung, diese Herausforderungen anzugehen und ihre AIOps-Initiative voranzutreiben. Schließlich ist die Operationalisierung von KI der Schlüssel zur Synergie zwischen Mensch und Maschine und zu einer intelligenteren Zukunft. Wenn wir über die Vorteile von AIOps sprechen, ist der wichtigste davon die effiziente Problemlösung. AIOps versetzt IT-Teams in die Lage, mit Hilfe von Echtzeit-Datenanalysen schnell auf Betriebsstörungen zu reagieren. AIOps hilft auch bei der proaktiven Erkennung von Systemanomalien und bietet eine umfassendere Ursachenanalyse.

Datengestützte Erkenntnisse helfen AIOps, bessere Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig die IT-Kompetenzen zu verbessern. Gemeinsam sorgen all diese von AIOps angebotenen Funktionen für eine verbesserte Reaktionsfähigkeit des Unternehmens und eine höhere Effizienz. Hier sind einige der entscheidenden Vorteile von AIOps:

• Situatives Verständnis: Die Aggregation und Analyse von Daten ist eine der Schlüsselfunktionen von AIOps. Die KI-gesteuerte Erstellung von Kausalitäten und Beziehungen hilft der IT-Abteilung, Situationen besser zu verstehen und die notwendigen Maßnahmen zu ergreifen, um sie zu bewältigen.
• Intelligente Alarmierung: Dank AIOps können aussagekräftige und relevante Daten aus der IT-Umgebung identifiziert und je nach Bedarf genutzt werden. Dies verhindert eine Ermüdung bei der Alarmierung und eine Priorisierung von Benachrichtigungen auf der Grundlage der Geschäftsauswirkungen.
• Kohortenanalyse: Die Flut an strukturierten und unstrukturierten Daten in modernen Architekturen macht es für Menschen praktisch unmöglich, diese zu sichten, zu sortieren und zu analysieren. AIOps kann jedoch Daten verarbeiten und analysieren, die von mehreren Anwendungen gleichzeitig generiert werden, und so eine Entscheidungsfindung in Echtzeit ermöglichen.
• Automatisierte Problemlösung: Mit Hilfe von KI-gestützter Ursachenanalyse können Probleme priorisiert und angegangen werden. Ebenso hilft AIOps bei der raschen Behebung bekannter Probleme. Durch die Analyse historischer Daten schlägt AIOps den besten Ansatz zur Problemlösung vor.

Eine autarke Zukunft

Der AIOps Exchange ist ein Forum, das die Fortschritte im Bereich AIOps genau beobachtet. Bei der Eröffnungsveranstaltung wurden etwa 100 führende IT-Mitarbeiter aus verschiedenen Branchen befragt, um zu erfahren, wohin sich AIOps kurz- und mittelfristig entwickeln wird. Fast 68 % der Befragten gaben an, dass in ihren Unternehmen bereits aktive AIOps-Projekte durchgeführt werden, während etwa 50 % der Befragten die Verbesserung der Kundenzufriedenheit als Hauptziel für den Einsatz von AIOps nannten. Ähnliche Studien haben auch festgestellt, dass die Implementierung von AIOps bereits große Erfolge zeigt, insbesondere im Banken- und Finanzdienstleistungssektor, im Einzelhandel und im Gesundheitswesen.

Die Welt nach der Pandemie wird nicht mehr dieselbe sein, und der Einsatz digitaler Tools und Methoden wird die Spitzenreiter von den Verlierern unterscheiden. Unsere AIOps-Lösungssuite zielt darauf ab, die IT-Bedürfnisse unserer Kunden zu erfüllen und die Herausforderungen, mit denen sie konfrontiert sind, in Möglichkeiten zu verwandeln, die sie optimieren können.

Unser Ansatz zur Überwachung der Anwendungsleistung (Application Performance Monitoring, APM) konzentriert sich auf einen service- und nutzerzentrierten Ansatz für die Anwendungsleistung. Dies hilft IT-Teams bei der Optimierung von Daten, indem sie diese verarbeiten, um Probleme zu identifizieren und Probleme bei der Endbenutzererfahrung zu diagnostizieren. Ziel ist es, die Zuverlässigkeit der Anwendungen insgesamt zu verbessern und die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen.

Unser dynamischer Base-Lining-Ansatz erleichtert die Problemanalyse und präventive Maßnahmen. Mithilfe des Verhaltenslernens kann AIOps IT-Umgebungen zu verschiedenen Zeiten und in verschiedenen Zuständen analysieren. Die Erkenntnisse aus diesen Analysen helfen dabei, aussagekräftige Einsichten zu gewinnen, auf deren Grundlage die IT-Systeme Warnungen generieren können. Frühzeitige Erkennung und Warnungen ermöglichen ein vorausschauendes Incident Management und die Vermeidung potenzieller Probleme, die den Betrieb stören können. Die Automatisierung der Ausführung von standardisierten Triage- und Behebungsaufgaben ist das gemeinsame Merkmal all unserer Lösungen.

Die durch eine Pandemie verursachte globale Störung hat uns gezeigt, wie wichtig die Synergie zwischen Mensch und Maschine ist, und KI wird diese Suche weiter vorantreiben. Die Bedeutung von AIOps kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden, da sich Unternehmen auf die neue Normalität vorbereiten.