Im Jahr 2025 wird die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) in Operations, Softwareentwicklung und Compliance rasant voranschreiten und transformative Auswirkungen auf verschiedene Branchen haben.
Ausblick künstliche Intelligenz (KI) in Operations, Softwareentwicklung und Compliance
Heath Newburn, Global Field CTO bei PagerDuty, sieht eine nahe Zukunft, in der KI nicht nur sich wiederholende Aufgaben automatisiert, sondern auch grundlegend verändert, wie Abteilungen zusammenarbeiten. Dadurch können sie sich auf Innovation und anspruchsvolle Problemlösungen konzentrieren. Heath Newburn hebt vier Schlüsselbereiche hervor, in denen KI im kommenden Jahr diese Transformation vorantreiben wird.
1. Codegenerierung
Nicht nur operative Tätigkeiten, sondern auch die Generierung von Code wird zunehmend von KI-Automatisierung übernommen. Dabei handelt es sich allerdings nicht nur um die nächste Stufe der KI-Automatisierung. KI ist auch eine Technologie zur Verbesserung der Art und Weise, wie Software geschrieben wird. Dies beginnt bei der einfachen Erzeugung von Quelltext und reicht bis hin zu KI-unterstützten Entwicklungsumgebungen (IDEs). Früher oder später wird KI den von KI geschriebenen Code selbst überprüfen. Auch die Rolle des traditionellen Softwareentwicklers wird sich verändern. Statt Code zu schreiben, werden sie zu Lehrmeistern und Prüfern. Eine wichtige Aufgabe wird darin bestehen, KI so zu trainieren, dass sie noch intelligenteren Code schreibt – weit über einfache Syntax- und Semantikregeln hinaus.
2. Zero-Touch-Operations
IT-Operations (Ops) als solche werden sich aufgrund des von KI bereitgestellten Wissens und der Tools verändern. Bekannte Herausforderungen können durch KI (Chatbots) gelöst oder sogar verhindert werden. Sie werden eine große Hilfe bei der Vorhersage von IT-Vorfällen sein, lange bevor diese eintreten. Die Betriebsteams können sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren und die KI so trainieren, dass sie zusätzliche Anwendungsfälle unterstützen kann. Analog zu den Softwareentwicklern, wird sich die Rolle eines typischen Ops-Engineers verändern. Das neue Ziel besteht darin, die KI so zu schulen, dass sie die bekannten und weniger heiklen Fälle abdeckt. KI-Automatisierung schläft nie und kann rund um die Uhr in Sekundenschnelle reagieren. Ein weiteres neues Ziel – oder vielmehr eine Chance – besteht darin, dass die Ops-Teams nun Zeit und Ressourcen haben, um an den kniffligen Aufgaben zu arbeiten. Vorerst heißt das – keine Ablenkung von der normalen täglichen Arbeit, die die KI-Automatisierung übernimmt. Später bedeutet dies: Die künstliche Intelligenz so zu trainieren, dass sie auch diese – nun bekannten – kniffligen Aufgaben abdeckt.
3. Einfachere Compliance
KI wird sich bei der Übernahme und Einhaltung neuer Vorschriften und Richtlinien erheblich verbessern. Sie wird die arbeitsintensive Analysearbeit übernehmen und das menschliche Gehirn nur dann „stören“, wenn es wirklich um echte Knackpunkte geht. KI wird nicht nur helfen, besser zu verstehen, was eine neue Vorschrift verlangt. Sie wird es auch einfacher machen, praktikable Schritte zur Einhaltung zu skizzieren oder zumindest zu verstehen und darzulegen, welche Maßnahmen ergriffen werden müssen. Es wird keinen Grund geben, sich vor neuen Gesetzen, Richtlinien und Vorschriften zu fürchten. KI wird den neuen Kontext analysieren und in umsetzbare Maßnahmen übersetzen, ohne jeglichen Aufwand oder Zeitverschwendung.
4. Konsolidierung
KI wird den verschiedenen Werkzeugen und Frameworks neue Möglichkeiten bieten, die (potenzielle) sogenannten technischen Schulden (Technical Depth) in Bezug auf Software zu bereinigen. Durch die Analyse der bestehenden IT-Landschaft können KI-Systeme neue Wege aufzeigen, um redundante Funktionen, die gekauft, gewartet und verwendet werden, zu identifizieren und zu eliminieren. Und dies in zweierlei Hinsicht: Das heißt: KI kann dabei helfen, den aktuellen Softwarebestand zu analysieren und konkrete Empfehlungen zur Konsolidierung auszusprechen. In kleinerem Umfang könnten einige KI-Bots bereits vorhandene Software mit ausreichenden Empfehlungen versehen oder bei der Lösung eines Problems helfen, das bisher durch zusätzliche Software gelöst wurde. Einfach ausgedrückt: Mit KI-Automatisierung kann jeder (Ops-)Softwareanbieter nicht nur Schwachstellen in bestehenden Softwarelandschaften aufdecken, sondern auch konkrete Maßnahmen zur Optimierung vorschlagen und teilweise sogar automatisieren.
