91Ô­´´

K¨¹nstliche Intelligenz (KI) steht an der Schwelle zur Revolutionierung der Zukunft der Arbeit. Laut wird der KI-Markt bis 2026 voraussichtlich 202,57 Mrd. USD wert sein, gegen¨¹ber 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 nat¨¹rliche Sprachverarbeitung (NLP) wird neue M?glichkeiten er?ffnen und Gesch?ftsbereiche neu definieren. In Anbetracht der Lehren aus der COVID-19-Pandemie wird KI f¨¹r Unternehmen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung eines zukunftssicheren, notfalltauglichen Arbeitsmodells spielen.

Unter den vielen Vorteilen von KI f¨¹r Unternehmen ist AIOps wohl einer der wichtigsten. Einfach ausgedr¨¹ckt, 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 f¨¹r 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 Eventualit?ten jeglicher Art vor.

Stolpersteine f¨¹r AIOps

Alle Organisationen befinden sich in unterschiedlichen Stadien ihrer digitalen Transformation, und es gibt sowohl branchenspezifische als auch unternehmensspezifische Herausforderungen zu bew?ltigen. W?hrend 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 Ger?ten erzeugten Daten w?chst exponentiell. Dieses erh?hte 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 versch?rft das Problem des Einsatzes selbstlernender Tools und bremst den maschinengest¨¹tzten Fortschritt. Bis zu einem gewissen Grad ist auch das mangelnde Vertrauen in selbst?ndige Maschinen und Prozesse eine Ursache f¨¹r die langsame Einf¨¹hrung von AIOps.

Ein weiteres Problem, das sich auf Unternehmen auswirkt, die sich f¨¹r 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 k?nnen. In den meisten F?llen, selbst wenn Unternehmen KI einsetzen, bleiben die Auswirkungen und gesch?ftlichen Folgen der KI nur eine Vermutung. Der Mangel an Demonstration und Evaluierung der Entscheidungsf?higkeit von KI-Systemen ist eindeutig ein Schmerzpunkt f¨¹r Unternehmen.

Dar¨¹ber hinaus bestehen weitere Zweifel hinsichtlich des Datenschutzes und der Sicherheit, da diese KI-Systeme Zugang zu Daten ben?tigen, um Entscheidungen treffen zu k?nnen. Cybersicherheitsprobleme k?nnen 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 einschr?nken, um sie sicherer und verst?ndlicher zu machen.

Vorteile der Operationalisierung von KI

Obwohl die Herausforderungen relevant sind, ist es f¨¹r Unternehmen von gr??ter Bedeutung, diese Herausforderungen anzugehen und ihre AIOps-Initiative voranzutreiben. Schlie?lich ist die Operationalisierung von KI der Schl¨¹ssel zur Synergie zwischen Mensch und Maschine und zu einer intelligenteren Zukunft. Wenn wir ¨¹ber die Vorteile von AIOps sprechen, ist der wichtigste davon die effiziente Probleml?sung. AIOps versetzt IT-Teams in die Lage, mit Hilfe von Echtzeit-Datenanalysen schnell auf Betriebsst?rungen zu reagieren. AIOps hilft auch bei der proaktiven Erkennung von Systemanomalien und bietet eine umfassendere Ursachenanalyse.

Datengest¨¹tzte Erkenntnisse helfen AIOps, bessere Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig die IT-Kompetenzen zu verbessern. Gemeinsam sorgen all diese von AIOps angebotenen Funktionen f¨¹r eine verbesserte Reaktionsf?higkeit des Unternehmens und eine h?here Effizienz. Hier sind einige der entscheidenden Vorteile von AIOps:

• Situatives Verst?ndnis: Die Aggregation und Analyse von Daten ist eine der Schl¨¹sselfunktionen von AIOps. Die KI-gesteuerte Erstellung von Kausalit?ten und Beziehungen hilft der IT-Abteilung, Situationen besser zu verstehen und die notwendigen Ma?nahmen zu ergreifen, um sie zu bew?ltigen.
• Intelligente Alarmierung: Dank AIOps k?nnen aussagekr?ftige und relevante Daten aus der IT-Umgebung identifiziert und je nach Bedarf genutzt werden. Dies verhindert eine Erm¨¹dung bei der Alarmierung und eine Priorisierung von Benachrichtigungen auf der Grundlage der Gesch?ftsauswirkungen.
• Kohortenanalyse: Die Flut an strukturierten und unstrukturierten Daten in modernen Architekturen macht es f¨¹r Menschen praktisch unm?glich, 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 erm?glichen.
• Automatisierte Probleml?sung: Mit Hilfe von KI-gest¨¹tzter Ursachenanalyse k?nnen Probleme priorisiert und angegangen werden. Ebenso hilft AIOps bei der raschen Behebung bekannter Probleme. Durch die Analyse historischer Daten schl?gt AIOps den besten Ansatz zur Probleml?sung vor.

Eine autarke Zukunft

Der AIOps Exchange ist ein Forum, das die Fortschritte im Bereich AIOps genau beobachtet. Bei der Er?ffnungsveranstaltung wurden etwa 100 f¨¹hrende 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 durchgef¨¹hrt werden, w?hrend etwa 50 % der Befragten die Verbesserung der Kundenzufriedenheit als Hauptziel f¨¹r den Einsatz von AIOps nannten. ?hnliche Studien haben auch festgestellt, dass die Implementierung von AIOps bereits gro?e 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-L?sungssuite zielt darauf ab, die IT-Bed¨¹rfnisse unserer Kunden zu erf¨¹llen und die Herausforderungen, mit denen sie konfrontiert sind, in M?glichkeiten zu verwandeln, die sie optimieren k?nnen.

Unser Ansatz zur ?berwachung der Anwendungsleistung (Application Performance Monitoring, APM) konzentriert sich auf einen service- und nutzerzentrierten Ansatz f¨¹r 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 Zuverl?ssigkeit der Anwendungen insgesamt zu verbessern und die Benutzerfreundlichkeit zu erh?hen.

Unser dynamischer Base-Lining-Ansatz erleichtert die Problemanalyse und pr?ventive Ma?nahmen. Mithilfe des Verhaltenslernens kann AIOps IT-Umgebungen zu verschiedenen Zeiten und in verschiedenen Zust?nden analysieren. Die Erkenntnisse aus diesen Analysen helfen dabei, aussagekr?ftige Einsichten zu gewinnen, auf deren Grundlage die IT-Systeme Warnungen generieren k?nnen. Fr¨¹hzeitige Erkennung und Warnungen erm?glichen ein vorausschauendes Incident Management und die Vermeidung potenzieller Probleme, die den Betrieb st?ren k?nnen. Die Automatisierung der Ausf¨¹hrung von standardisierten Triage- und Behebungsaufgaben ist das gemeinsame Merkmal all unserer L?sungen.

Die durch eine Pandemie verursachte globale St?rung 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 eingesch?tzt werden, da sich Unternehmen auf die neue Normalit?t vorbereiten.