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Autonomer IT-Betrieb

Observability als Grundlage für eine zuverlässige KI

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Dynatrace GmbH
d.velop AG
Esker Software Entwicklungs-und Vertrieb
Yorizon GmbH & Co. KG

Observability schafft die Basis für Kontext

KI-Agenten können Code schreiben, Systeme analysieren und große Informationsmengen verarbeiten. Doch sie wissen nicht von selbst, was in einer laufenden IT-Umgebung geschieht. Ohne Observability bleibt die KI gegenüber der realen Welt blind. Observability erfasst und ordnet den laufenden IT-Betrieb. Entscheidend ist nicht die Menge der Daten, sondern ihr Zusammenhang. Unternehmen benötigen eine einheitliche Kontextgrundlage in Echtzeit, die Betriebsdaten mit Topologie, kausalen Abhängigkeiten, geschäftlichen Auswirkungen und Governance verknüpft. Nur dann können Agenten auf der Grundlage des aktuellen Zustands der Umgebung effektiv Schlussfolgerungen ziehen, anstatt sich auf isolierte Signale zu stützen.

Ein solches Fundament macht KI zuverlässiger und leistungsfähiger. Es stellt ihr den notwendigen Kontext zur Verfügung. Denn Sprachmodelle können große Mengen heterogener Observability-Daten nicht direkt verarbeiten. Ihre Kontextfenster sind begrenzt. Je näher die Eingabemenge an die maximale Länge kommt, desto stärker kann ihre Leistung sinken. Unternehmen müssen deshalb die wichtigsten Informationen auswählen, verdichten und klar aufbereiten. Ein kurzer, hochwertiger Kontext liefert der KI das notwendige Wissen für präzise Entscheidungen. So wird Observability zur Grundlage für zuverlässige agentische KI.

KI-Agenten können Code schreiben, Systeme analysieren und große Informationsmengen verarbeiten. Doch sie wissen nicht von selbst, was in der IT-Umgebung geschieht

Bernd Greifeneder

FAQ: Autonomie trifft auf Observability 

Warum reicht generative KI für den IT-Betrieb nicht aus?Wahrscheinlichkeiten allein sichern keine reproduzierbaren IT-Entscheidungen. Welche Betriebsdaten und welches faktenbasierte System dafür nötig sind, zeigt das Kapitel „Observability: Zwei Seiten der KI“.
 Was leistet Observability? Nicht die Datenmenge entscheidet, sondern ihre Auswahl und Einordnung. Welche Abhängigkeiten die KI dafür kennen muss, beschreibt der Abschnitt „Observability schafft die Basis für Kontext“.
 Wie beginnt der Weg zur Autonomie? Mit einer begrenzten Freigabe statt vollständiger Selbststeuerung. Wie sich die Verantwortung über drei Stufen verschiebt, zeigt der Abschnitt „Drei Stufen zu echter Autonomie“.

Observability: Wirtschaftliche Folgen des autonomen IT-Betriebs

Der Aufbau eines autonomen IT-Betriebs ist nicht nur eine Frage der Innovation, sondern auch eine wirtschaftliche Notwendigkeit. Die Ausgaben für KI-optimierte Infrastruktur erreichten 2025 in einem Quartal 82 Milliarden US-Dollar. Bis 2029 sollen sie auf jährlich 758 Milliarden US-Dollar steigen. Die Verbindung aus generativer und faktenbasierter KI eröffnet ein neues Kapitel der Unternehmens-IT.

Menschen geben die strategischen Ziele vor. Zuverlässige KI übernimmt zunehmend die taktische Umsetzung – innerhalb klarer Richtlinien und Schutzmechanismen. Der Weg von der Automatisierung zur Autonomie erfolgt schrittweise. Wer belastbare Daten, klare Ziele und feste Grenzen schafft, kann die Rolle der KI sicher erweitern. So lassen sich Software resilienter, kostengünstiger und mit größerer Kundenzufriedenheit bereitstellen und betreiben.

ObservabilityBernd Greifeneder
 ist Gründer und CTO von Dynatrace. Er ist erfahrener Technologie-Unternehmer und Innovationsvorreiter, der bereits mehrere Unternehmen gegründet und erfolgreich ausgebaut hat. Er gilt als Pionier im Bereich der KI-gestützten Observability und ist als Erfinder in 20 Patenten aufgeführt, die die Kerntechnologien des Unternehmens abdecken.

Bildquelle: Dynatrace

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