AIOps ist der Hype im IT-Betrieb: Systeme sollen Störungen vorhersehen und sich selbst reparieren. Nach rund 17 Jahren im Serverbetrieb bin ich überzeugt: Der Nutzen ist real, liegt aber woanders, als viele erwarten. Künstliche Intelligenz hilft vor allem, in der Alarmflut das Wesentliche zu finden, aber nur, wenn die Daten stimmen und die Geschäftssicht bekannt ist. Das ist eine Frage der Unternehmensarchitektur.
Was AIOps ist, und was nicht
AIOps steht für «Artificial Intelligence for IT Operations», also künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb. Gemeint sind Verfahren, die Betriebsdaten wie Messwerte, Logdateien und Alarme automatisch auswerten. Der Begriff stammt vom Marktforscher Gartner.
2025 hat Gartner die Produktkategorie in «Event Intelligence Solutions» umbenannt. Solche Lösungen führen Meldungen aus vielen Überwachungswerkzeugen zusammen, damit Teams schneller reagieren können. Die Kristallkugel steht nicht mehr im Zentrum.
Drei Dinge, die heute funktionieren
Wer im IT-Betrieb arbeitet, kennt die Situation: Ein zentrales Speichersystem stockt, und innert Minuten schlagen Dutzende Server Alarm. Alle melden dasselbe Problem, und jemand sucht von Hand in Meldungen und Logdateien nach dem Auslöser. Romano Roth sagt dazu in seinem Buch «Das kybernetische Unternehmen»: «Wenn Sie einen Menschen brauchen, um Tausende von Logs zu sichten, ist Ihr System bereits veraltet.» Hier setzt AIOps an.
- Alarme bündeln. AIOps erkennt, dass fünfzig Meldungen zur selben Störung gehören, und macht daraus eine einzige.
- Abweichungen erkennen. Starre Grenzwerte passen selten: Ein Server, der nachts Daten sichert, ist nicht krank, nur beschäftigt. Lernende Verfahren leiten aus der Vergangenheit ab, was normal ist. Dahinter steckt Statistik, keine Magie.
- Ursachen eingrenzen. Kennt das System die Abhängigkeiten, schlägt es vor, wo der Fehler vermutlich liegt.
Alles beginnt mit den Daten
Aus meiner Arbeit weiss ich: Bevor KI helfen kann, muss zusammenfinden, was im Betrieb heute getrennt liegt. Das sind Messwerte, Ereignisse, Inventardaten, Störungsmeldungen und Änderungen.
Erst die Daten, dann die KI. Roth formuliert es so: «AIOps ist nur so effektiv wie die Daten, die es verarbeitet.» Welche Anwendung betroffen ist, erkennt AIOps nur, wenn bekannt ist, welcher Server wozu gehört. Ist dieses Wissen lückenhaft oder veraltet, rät die KI.
Der Kunde will kein Serverbild
Ein fiktives Beispiel: Ein Server fällt aus, mit ihm Datenbank und Anwendung. Die Technik sieht rote Systeme, die Fachabteilung merkt nur, dass sich keine Aufträge mehr erfassen lassen. AIOps kann daraus ein einziges Ticket machen, das Fachanwendung und wahrscheinliche Ursache nennt. Aber nur, wenn jemand vorher festgehalten hat, welche Fachanwendung auf welchen Systemen beruht.
Hier hilft Unternehmensarchitektur: Sie verbindet Geschäft, Anwendungen und Technik in einem Modell. Ohne aktuelles Modell zeigt auch die klügste KI nur Technik an.
Der Blick des IT-Providers
Bei vielen Providern wächst die Zahl der Systeme schneller als das Team. AIOps hilft, mit denselben Leuten mehr Systeme zu betreuen. Kunden fordern solche Lösungen am Markt inzwischen teilweise ein.
Zwei Dinge kann ein Provider aber nicht allein. Die Fachanwendung und ihre Bedeutung kennt nur der Kunde. Die nächste Ausbaustufe, die automatische Behebung (Automated Remediation), gehört in den Vertrag: Darf sie nachts selbständig einen Dienst neu starten? Bei einem Druckserver eher, bei der Datenbank der Auftragsverwaltung kaum. Spart nur der Provider Aufwand, bleibt AIOps ein internes Sparprogramm. Sinkt die Ausfallzeit messbar, gewinnen beide.
Bevor Sie Geld ausgeben
- Welches Problem lösen wir? «Wir brauchen KI» ist keine Antwort. «Wir suchen bei Störungen zu lange nach der Ursache» schon.
- Stimmen unsere Daten? Ohne aktuelles Verzeichnis der Systeme und ihrer Abhängigkeiten bleibt jede Auswertung Stückwerk.
- Kennen wir die Geschäftssicht? Halten Sie fest, welche Fachanwendungen von welchen Systemen abhängen.
- Was darf automatisch geschehen? Legen Sie fest, wo ein Mensch freigibt und wo nicht.
Mein Fazit
AIOps bringt im IT-Betrieb echten Nutzen: weniger Lärm, schnellere Diagnose, ruhigere Nächte. Die Technik ist aber der kleinere Teil der Arbeit. Wer zuerst Daten und Geschäftssicht klärt, profitiert schon vor der ersten KI-Funktion. Wer das überspringt, automatisiert seine Unordnung. Fangen Sie klein an und messen Sie, was sich verbessert. Die Kristallkugel können Sie getrost im Schrank lassen.
Quelle
- Roth, R. (2025). Das kybernetische Unternehmen (Deutsche Ausgabe, 1. Auflage, Version vom 16.10.2025). Leanpub, S. 326 und 330.
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