In diesem Artikel
Executive Summary
Die Transparenzlücke in der Infrastruktur ist nicht länger akzeptabel
IT-Operations sind aus dem Modell herausgewachsen, auf dem sie ursprünglich aufgebaut wurden. Unternehmen überwachen heute zehntausende Metriken, verarbeiten Terabytes an Log-Daten und erzeugen täglich tausende Alerts – während sie zugleich immer komplexere Infrastrukturen betreiben, die On-Premises-Rechenzentren, mehrere Cloud-Umgebungen und neue KI-Workloads umfassen. Dennoch werden zu viele IT-Teams erst durch Kunden auf Ausfälle aufmerksam – noch bevor ihre eigenen Systeme Alarm schlagen.
Prominente Ausfälle bei CrowdStrike, Cloudflare und weiteren Anbietern haben gezeigt, wie rasch selbst geringfügige Probleme ganze Branchen erfassen, den täglichen Betrieb stören und wirtschaftliche Schäden in Milliardenhöhe verursachen.
Die nächste Phase der KI-first Observability erfordert einen erweiterten Ansatz. Sie darf nicht an Rechenzentren oder in der Cloud enden, sondern muss das Internet selbst einbeziehen – dort, wo Anwendungen, Identitäten, Zahlungen, APIs und das reale Nutzererlebnis stattfinden. Genau hier entscheidet sich die Widerstandsfähigkeit von Unternehmen. Die Konvergenz aus hybrider Infrastruktur-Observability, Internet Performance Monitoring und Digital Experience Monitoring markiert den tatsächlichen Beginn autonomen IT-Betriebs.
Das Zusammenführen zentraler Technologien
Fünf Kräfte auf dem Weg zu autonomer IT
Umfragedaten von 100 IT-Entscheidern ab VP-Ebene zeigen fünf Kräfte, die zusammenwirken und den Übergang zu autonomen IT-Operations beschleunigen. Jede dieser Kräfte verstärkt die anderen und bildet einen Kreislauf, der sich bereits in den leistungsstärksten Organisationen abzeichnet.
1
Observability-Budgets gelten als geschützte Infrastruktur
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Konsolidierung als zentrale Optimierungsstrategie
3
Plattformbindung wird durch Agilität abgelöst
4
Aktuelle Tools liefern keine umsetzbaren Erkenntnisse
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Die Einführung von KI schreitet voran, aber die meisten Organisationen stehen noch am Anfang.
1. Observability-Budgets gelten als geschützte Infrastruktur
Kostendruck ist real. Organisationen werden dazu angehalten, mit weniger Mitteln mehr zu leisten. Doch Observability-Budgets folgen nicht dem üblichen Muster: 96 % der IT-Entscheider erwarten, dass die Ausgaben für Observability in den nächsten 12 bis 24 Monaten stabil bleiben oder steigen, wobei 62 % mit steigenden Budgets rechnen.
Dies bedeutet keine Ausnahme von Budgetprüfungen, sondern zeigt, dass Observability zu einer grundlegenden, strategischen Infrastruktur geworden ist, die Führungskräfte bewusst absichern. Heute steht IT im operativen Zentrum jedes Unternehmens – ob im Handel, im Bankwesen, im Gesundheitssektor oder in der Fertigung – und die hohe Verfügbarkeit ist zu einer unverzichtbaren Voraussetzung für den Geschäftsbetrieb geworden.
Während KI-Initiativen den größten Teil der strategischen Aufmerksamkeit erhalten (63 % der Führungskräfte nennen sie als Top-Priorität), werden Einsparungen in anderen Bereichen vorgenommen – nicht bei den Systemen, die Transparenz schaffen und den operativen Betrieb der Infrastruktur sicherstellen.
Geschützte Budgets bedeuten nicht, dass Ausgaben unverändert bleiben. Unternehmen richten ihre Investitionen gezielt von Tools auf Ergebnisse aus.
2. Konsolidierung als zentrale Optimierungsstrategie
Eine überwältigende Mehrheit der Organisationen (84 %) verfolgt oder prüft eine Tool-Konsolidierung: 41 % befinden sich bereits in der aktiven Umsetzung, 43 % evaluieren entsprechende Schritte. Aus Sicht der IT-Entscheider ist Konsolidierung der wirkungsvollste Ansatz, um Kosten zu senken, die Servicequalität zu steigern und die konsistente Datenbasis zu schaffen, die KI erfordert.
Die Zahlen sprechen für sich: Unternehmen mit 2–3 Observability-Plattformen (66 %) oder sogar 4–5 Plattformen (18 %) finanzieren redundante Funktionen, parallele Datenpipelines und zusätzlichen Integrations- sowie Wartungsaufwand. Hinzu kommt der operative Verlust durch ständige Kontextwechsel bei Incidents.
Die Diskrepanz zwischen Ist- und Zielzustand ist deutlich. 74 % zeigen sich offen für eine einzelne Plattform, sofern diese ihre Anforderungen erfüllt – eine bemerkenswerte Konsolidierungsbereitschaft in einer Branche, die traditionell gegenüber einer starken Anbieterbindung zurückhaltend ist.
Zentrale Herausforderung: Isolierte Tools schaffen Transparenzlücken
51 % der Befragten nennen die Nutzung mehrerer, voneinander isolierter Tools ohne einheitliche Sicht als ihre größte Herausforderung. Bei Produktionsvorfällen müssen IT-Engineers zwischen Plattformen wechseln, Daten manuell über verschiedene Systeme hinweg korrelieren und verlieren wertvolle Minuten, um sich ein vollständiges Lagebild zu verschaffen.
Der Ausfall von CrowdStrike im Jahr 2024 verursachte Schätzungen zufolge Kosten von über 5 Milliarden US-Dollar für Fortune-500-Unternehmen. Keine Branche blieb davon verschont.
Diese Konsolidierungsbewegung erzielt zwei Effekte, die autonomen IT-Betrieb ermöglichen: Sie schafft Kosteneinsparungen, die in KI-Fähigkeiten reinvestiert werden können, und etabliert die einheitliche Datenbasis, die KI benötigt, um wirksam zu arbeiten.
3. Plattformbindung wird durch Agilität abgelöst
67 % der IT-Entscheider geben an, dass ihre Organisation innerhalb der nächsten 1–2 Jahre voraussichtlich die Observability-Plattform wechseln wird. Dies stellt einen grundlegenden Wandel im Beschaffungsverhalten von Enterprise-Software dar. Plattformentscheidungen, die früher über Jahre hinweg nicht infrage gestellt wurden, werden heute in Zyklen von 12 bis 24 Monaten neu bewertet.
Beim Thema Plattformwechsel ergibt sich folgendes Bild: 17 % halten einen Wechsel für sehr wahrscheinlich (erkunden aktiv Optionen oder planen Veränderungen), 50 % für eher wahrscheinlich (offen für einen Wechsel, wenn ein überzeugender Business Case entsteht), 27 % für eher unwahrscheinlich und 5 % für überhaupt nicht wahrscheinlich.
Zu den wichtigsten Gründen zählen neue Unternehmensinitiativen mit erhöhtem Bedarf an besserem Monitoring (27 %), Sicherheits- und Compliance-Anforderungen (22 %), die Ablösung veralteter Tools (19 %), größere Ausfälle, die Transparenzlücken im Monitoring aufgezeigt haben (13 %), sowie regelmäßige Technologie-Refresh-Zyklen (11 %).
Die Hürden für einen Wechsel sind heute operativer, nicht strategischer Natur. Mit dem Aufkommen von OpenTelemetry und API-basierten Integrationen sind die Wechselkosten deutlich gesunken. IT-Entscheider priorisieren zunehmend Offenheit internetbasierte End-to-End-Transparenz gegenüber immer weiter steigenden Ingest-Kosten.
4. Aktuelle Tools liefern keine umsetzbaren Erkenntnisse
Lediglich 41 % der IT-Entscheider sind mit der Fähigkeit ihrer Plattform zufrieden, aus den gesammelten Daten umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. 59 % der Organisationen sammeln große Mengen an Telemetriedaten, sind jedoch nicht in der Lage, diese effektiv in Maßnahmen oder präventive Schritte umzusetzen
Die Ursachen der Unzufriedenheit
Die Zufriedenheitslücke zeigt sich in konkreten Pain Points:
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38 % nennen fehlende fortgeschrittene Insights als größte Hürde.
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6 % kämpfen mit Alarmmüdigkeit: Sie erhalten täglich Hunderte oder Tausende von Benachrichtigungen und übersehen dabei kritische Vorfälle.
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39 % berichten von Integrationslücken, die verhindern, dass Monitoring-Tools nahtlos mit ITSM-Systemen und DevOps-Workflows zusammenarbeiten.
Die Herausforderung liegt weniger in der Erfassung von Daten als in deren Korrelation, Einordnung und kausaler Bewertung. Klassische Observability-Werkzeuge sind für weniger komplexe Architekturen und kleinere Datenvolumina ausgelegt.In modernen, containerisierten Umgebungen geraten sie an Grenzen – etwa bei hochgradig kardinalen Daten, bei der Verknüpfung von Metriken, Logs und Traces über Systemgrenzen hinweg, bei der Identifikation von Ursachen in zerstreuten Systemen sowie bei der effektiven Reduktion der Alarmflut.
Diese Unzufriedenheit treibt die Nachfrage nach KI-gestützten Funktionen, die messbare Ergebnisse liefern: automatisierte Korrelation und Ursachenanalyse, prädiktive Fähigkeiten zur frühzeitigen Identifikation von Problemen sowie intelligentes Alerting zur Reduzierung von Fehlalarmen.
5. Die Einführung von KI schreitet voran, aber die meisten Organisationen stehen noch am Anfang.
Nur 4 % der Organisationen haben eine vollständige operative Reife erreicht und setzen KI umfassend über alle IT-Operations hinweg ein. Weitere 12 % nutzen KI zur Automatisierung von Ursachenanalyse und Behebung von Störungen, während 13 % AIOps primär für Anomalieerkennung und Incident-Bearbeitung einsetzen. Die Mehrheit – 49 % – befindet sich weiterhin in Pilotphasen oder experimentiert mit KI in begrenzten Umgebungen, und 22 % haben KI bislang noch nicht implementiert.
Die KI-Adoption hat klar begonnen, doch die Skalierung kommt nur schleppend voran. 62 % der Organisationen haben KI bereits eingeführt – in Form von Pilotprojekten, Tests oder begrenztem Einsatz –, sie jedoch noch nicht flächendeckend über die gesamte IT hinweg operationalisiert.
IT-Entscheider wollen Automatisierung – mit klaren Leitplanken
Erforderlich sind richtlinienbasierte Aktionen mit Genehmigungs-Workflows, die Integration in bestehende Governance-Prozesse sowie Erklärbarkeit, die nachvollziehbar macht, warum KI ein Problem identifiziert hat und welche Daten dieser Entscheidung zugrunde lagen. Black-Box-Systeme ohne transparente Entscheidungslogik untergraben Vertrauen und schränken die Akzeptanz ein.
Die 78 %, die noch keine vollständige Operationalisierung erreicht haben, scheitern nicht an der Leistungsfähigkeit von KI. Sie scheitern daran, dass KI auf fragmentierten Daten, nicht integrierten Tools und Plattformen eingesetzt wird, die ihre Entscheidungslogik nicht transparent machen können.
Der Konvergenzeffekt
Autonome IT ist keine Zukunftsvision – sie ist näher, als Sie denken
Diese fünf Verhaltensänderungen existieren nicht isoliert. Sie bilden einen sich selbst verstärkenden Kreislauf, der den Übergang zu autonomer IT beschleunigt.
Der Kreislauf beginnt mit Kostendruck. Obwohl Observability-Budgets innerhalb von IT-Organisationen geschützt sind, erfolgt eine Rationalisierung der Gesamtausgaben, wobei Konsolidierung als Optimierungsstrategie dient – durch die Reduzierung der Anbieterzahl, die Eliminierung redundanter Funktionen und den Abbau von Integrationsaufwand. Doch Konsolidierung bewirkt mehr als eine reine Umschichtung von Kosten. Sie schafft die einheitliche Datenbasis, die eine effektive KI benötigt. Modelle lassen sich nicht mit fragmentierter, inkonsistenter Telemetrie trainieren, die über voneinander getrennte Tools verteilt ist.
Auf dieser einheitlichen Basis können KI-Funktionen entstehen, die echten Mehrwert liefern – von automatisierter Korrelation und Ursachenanalyse über prädiktives Alerting bis hin zu autonomer Störungsbehebung. Die Resultate sind messbar: kürzere MTTR, weniger Alarmflut und weniger Incidents im Produktivbetrieb. Genau diese messbaren Effekte sichern weitere Investitionen und sorgen dafür, dass Observability-Budgets auch bei allgemeinen Kürzungen stabil bleiben.
Stabile Budgets setzen den Kreislauf wieder in Bewegung. Sie ermöglichen es Organisationen, weitere Optimierungsschritte und den gezielten Ausbau von Fähigkeiten voranzutreiben und sich klar von Wettbewerbern abzuheben, die noch reaktiv operieren.
IT-Entscheider nennen zwei weitere Beschleuniger dieses Zyklus: Die Unzufriedenheit mit bestehenden Tools erhöht den Handlungsdruck, während die abnehmende Plattformloyalität die Reibungsverluste beseitigt, die Unternehmen früher an leistungsschwache Lösungen gebunden haben.
Der nächste Schritt nach vorn
Die zentrale Aufgabe für IT-Entscheider
Diese Konvergenz schafft einen klaren Auftrag: Autonome IT ist keine Zukunftsvision mehr. Sie ist die operative Anforderung für 2026.
Organisationen stehen vor einem Entscheidungspunkt. Entweder sie verwalten Observability weiterhin als Sammlung voneinander getrennter Tools und manueller Prozesse oder sie bewegen sich entschlossen in Richtung einheitlicher Plattformen, die KI-gestützte autonome Prozesse ermöglichen. Die Gelegenheit zum Handeln besteht jetzt, aber sie wird sich nicht auf Dauer bieten.
Der Weg zum autonomen IT-Betrieb besteht aus drei aufeinanderfolgenden Schritten
- Observability-Tools konsolidieren, um eine einheitliche Datengrundlage über Infrastruktur, Anwendungen und User Experience hinweg zu schaffen.
- Transparenz bis zur Internet-Ebene erweitern, auf der Anwendungen, APIs und Kundenerlebnisse tatsächlich stattfinden – und so die Lücke zwischen interner Telemetrie und Business-Ergebnissen schließen.
- KI-gestützte Automatisierung einsetzen, die den Wandel von reaktivem Alerting hin zu prädiktiver Prävention und autonomer Fehlerbehebung ermöglicht.
Organisationen, die diesen Weg konsequent umsetzen, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil durch höhere Zuverlässigkeit, schnellere Innovationszyklen und geringeren operativen Aufwand. Wer zögert, wird sich mit zunehmend komplexer Infrastruktur und unzureichenden Werkzeugen wiederfinden, während Wettbewerber bereits autonom operieren.
Technologie und Budgets sind verfügbar, die Wechselmöglichkeiten gegeben, der Markt ist vorbereitet. Die entscheidende Frage für IT-Entscheider lautet nicht, ob autonome IT-Operations zum neuen Standard werden, sondern ob sie diesen Standard aktiv mitgestalten – oder später unter Zeitdruck darauf reagieren müssen.
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