Wohin sich Enterprise Automation entwickelt: Erkenntnisse aus dem Gartner® Magic Quadrant™ 2026 für SOAP

Gartner definiert Service Orchestration and Automation Platforms als Lösungen, die komplexe Workflows und Prozesse über die gesamte IT hinweg integrieren, koordinieren und verwalten.

Praktisch bedeutet das: SOAPs erweitern klassische Workload Automation zu einem umfassenderen Orchestrierungsmodell. Statt isolierte Jobs oder Zeitpläne zu verwalten, koordinieren sie durchgängige Prozesse über Mainframes, verteilte Umgebungen, Cloud-Infrastruktur, Anwendungen, Datenplattformen und DevOps-Toolchains hinweg.

Diese Unterscheidung ist relevant, weil moderne Business-Services selten innerhalb einer einzigen Anwendung oder Infrastrukturumgebung ablaufen. Ein kritischer Prozess kann auf dem Mainframe beginnen, von einer Cloud-Datenpipeline abhängen, eine ERP-Transaktion auslösen und mit dem Aufruf eines SaaS-Service enden. Orchestrierung muss diese gesamte Kette verstehen und koordinieren können.

Der Gartner Magic Quadrant bewertet Anbieter anhand zweier Dimensionen: Ability to Execute und Completeness of Vision. Gartner beschreibt die Studie als Ausgangspunkt, um Anbieter in einem Markt einzuordnen, und empfiehlt Einkäufern, Anbieter anhand ihrer eigenen Anforderungen zu bewerten statt sich allein an der Positionierung im Quadranten zu orientieren.

Für den SOAP Magic Quadrant 2026 hat Gartner zudem substanzielle Aufnahmekriterien festgelegt. Unter anderem mussten Anbieter mindestens 25 Millionen US-Dollar SOAP-Umsatz in 2025 erzielt haben oder zum 1. März 2026 mindestens 200 zahlende SOAP-Kunden nachweisen. Anbieter mussten außerdem in mindestens zwei definierten globalen Regionen tätig sein und Software anbieten, die ohne verpflichtende Professional Services eingesetzt werden kann.

Diese Anforderungen zeigen einen zunehmend reifen Markt. SOAP entwickelt sich von einer aufkommenden Automation-Kategorie hin zu einer strategischen Plattformentscheidung auf Enterprise-Ebene.

Die verpflichtenden Fähigkeiten im Report unterstreichen einen weiteren wichtigen Punkt: Hybride Komplexität gilt nicht länger als Ausnahme, die Automation-Plattformen gelegentlich berücksichtigen müssen. Sie ist die Umgebung, die sie verwalten sollen.

Gartner nennt Fähigkeiten wie das Management von Workloads über komplexe Technologie- und Deployment-Topologien hinweg, durchgängige operative Kontinuität, breite Integration und Erweiterbarkeit, flexibles Workflow-Design, intelligente Remediation und Resilienz sowie Governance. Der Geltungsbereich reicht von On-Premises-Infrastruktur und Enterprise-Anwendungen bis zu Cloud, SaaS, Colocation und Edge-Standorten.

Das hat wichtige architektonische Konsequenzen: Unternehmen benötigen Orchestrierung, die oberhalb einzelner Plattformen und Technologien agieren kann. Cross-System-Abhängigkeiten müssen sichtbar bleiben, unabhängig davon, wo ein bestimmter Workload ausgeführt wird.

Integration bemisst sich also nicht allein an der Zahl der Konnektoren, die eine Plattform bietet. Die entscheidende Frage ist, ob diese Integrationen es ermöglichen, einen vollständigen Service über heterogene Technologien hinweg zu modellieren, auszuführen und zu beobachten.

Das ist auch der Grund, warum Modernisierung keine disruptive Rip-and-Replace-Strategie erfordern muss. Eine SOAP kann eine gemeinsame Orchestrierungsschicht über etablierte und moderne Systeme hinweg bereitstellen und Unternehmen so erlauben, schrittweise zu modernisieren, ohne die Kontrolle über geschäftskritische Prozesse zu verlieren.

Dieses Prinzip steht im Zentrum unseres Ansatzes mit ANOW!® Automate, das eine zentrale Steuerungsebene über heterogene Umgebungen hinweg bereitstellt und Orchestrierung über Mainframe-, On-Premises- und Cloud-Ökosysteme hinweg unterstützt.

Eine der interessantesten Entwicklungen im SOAP-Markt ist die wachsende Verbindung zwischen Orchestrierung und Observability.

• Automation beantwortet traditionell die Frage: Was soll wann und unter welchen Bedingungen laufen?

• Observability beantwortet eine andere: Was passiert tatsächlich – und warum?

Autonome Operations benötigen beides.

Der Report 2026 betont intelligente Remediation und Resilienz: Echtzeit-Betriebsdaten werden genutzt, um Anomalien zu erkennen und Maßnahmen wie Retries, Rollbacks oder automatisches Scaling einzuleiten. Das geht über klassisches Error Handling hinaus.

Ein Beispiel: In einem traditionellen automatisierten Workflow meldet die Automation-Plattform bei einem fehlgeschlagenen Task den Fehler, und ein Mensch untersucht die Ursache.

In einem intelligenteren Modell liefert Telemetrie Kontext rund um den Fehler. Das System kann bestimmen, ob das Problem isoliert ist, die betroffenen Abhängigkeiten identifizieren, einen geeigneten Remediation-Pfad auswählen, ihn ausführen und das Ergebnis verifizieren.

Das ist einer der Gründe, warum Beta Systems Automation und Observability innerhalb der ANOW!® Suite zusammenführt.

ANOW!® Automate stellt die Orchestrierungsschicht bereit, während ANOW!® Observe Echtzeit-Transparenz über Workloads, Infrastruktur und Anwendungen hinzufügt. ANOW! Observe nutzt OpenTelemetry-basierte Daten, um reicheren operativen Kontext über Automation-Umgebungen hinweg bereitzustellen.

Unser Ziel ist es, operative Erkenntnisse in bessere automatisierte Entscheidungen zu überführen und das Fundament für Operations zu schaffen, die proaktiver, resilienter und autonomer werden können.

KI ist ein weiterer Bereich, in dem der Report 2026 einen substanziellen Wandel signalisiert. Gartner prognostiziert:

Die erste Welle von GenAI in der Enterprise-IT konzentrierte sich weitgehend darauf, Menschen zu unterstützen: Informationen zusammenzufassen, Skripte zu generieren, Fehler zu erklären oder Nutzer beim Erstellen von Workflows zu unterstützen. Diese Anwendungsfälle bleiben bestehen, doch die nächste Phase bedeutet eine tiefere Integration in operative Prozesse.

Beim Troubleshooting etwa kann GenAI helfen, Informationen aus Logs, Workflow-Historien, Infrastruktur-Telemetrie und Anwendungsdaten zu korrelieren. Statt dass Operatoren manuell zwischen Tools wechseln, um zu verstehen, warum ein Workflow fehlgeschlagen ist, kann KI helfen, den verfügbaren Kontext zu interpretieren und die nächste Maßnahme zu empfehlen.

Auch die Workflow-Erstellung verändert sich. GenAI-Co-Authoring kann die Einstiegshürde für das Erstellen und Anpassen von Automation senken, indem es menschliche Absicht in ausführbare Workflow-Logik übersetzt.

Diese Entwicklungen können die Produktivität erheblich steigern – ihre Wirksamkeit hängt jedoch vom Kontext ab. Ein Sprachmodell, das eine Fehlermeldung sieht, aber den umgebenden Workflow, Abhängigkeiten, SLAs oder den Infrastrukturzustand nicht versteht, kennt nur einen Teil des Bildes.

Deshalb ist aus unserer Sicht die Konvergenz von Automation, Orchestrierung, Daten und Observability so bedeutend. KI braucht operativen Kontext, um von reinen Vorschlägen zu verlässlicher Unterstützung operativer Entscheidungen zu gelangen.

Der Wandel wird noch deutlicher, wenn man über GenAI-Unterstützung hinaus auf KI-Agenten blickt. Gartner prognostiziert:

Traditionell startet Automation auf vorhersehbare Weise: Ein Zeitplan wird erreicht, ein Event tritt ein, eine API wird aufgerufen, oder ein Nutzer initiiert einen Prozess. Agentische Systeme führen einen weiteren Auslöser ein: einen KI-Agenten, der entscheidet, dass eine Aktion erfolgen soll.

Das kann bedeuten, einen sich verschlechternden Servicezustand zu erkennen und Remediation einzuleiten, Ressourcen als Reaktion auf prognostizierte Nachfrage bereitzustellen, eine fehlgeschlagene Abhängigkeit neu zu starten oder einen Workflow auf Basis veränderter Geschäftsbedingungen auszulösen.

Die optionalen Funktionen im Magic Quadrant 2026 spiegeln diese Richtung bereits wider, darunter Multiagent Orchestration, visuelle agentische Workflows und Unterstützung für das Model Context Protocol (MCP).

Doch KI-Agenten Zugriff auf Enterprise-Systeme zu geben, wirft eine entscheidende Frage auf: Wie kommt man von KI-Reasoning zu verlässlicher Enterprise-Ausführung?

Ein Agent kann erkennen, was geschehen muss. Die Orchestrierungsplattform muss weiterhin bestimmen, wie diese Aktion über die relevanten Systeme hinweg ausgeführt wird, welche Abhängigkeiten zu berücksichtigen sind, welche Berechtigungen gelten und wie das Ergebnis überwacht wird.

Anders gesagt: KI macht Orchestrierung nicht überflüssig – sie macht sie noch notwendiger.

Je aktiver die Rolle von KI wird, desto wichtiger wird Governance.

Der Report zählt Governance zu den Fähigkeiten, die von modernen SOAPs erwartet werden, darunter Security Guardrails, rollenbasierte Zugriffskontrolle, Compliance-Durchsetzung und Verschlüsselung. Das ist nicht bloß eine Sicherheitsanforderung – es ist eine Voraussetzung für wachsende Autonomie.

Eine Organisation wird KI-Agenten kaum erlauben, Aktionen über Produktionsinfrastruktur hinweg zu initiieren, wenn sie grundlegende Fragen nicht beantworten kann:

• Wer oder was hat die Aktion initiiert?

• War die Aktion autorisiert?

• Welche Systeme waren betroffen?

• Welche Richtlinien haben die Ausführung bestimmt?

• Lässt sich die Aktivität auditieren?

• Wann ist eine menschliche Freigabe erforderlich?

• Autonome Operations dürfen daher nicht mit unkontrollierten Operations verwechselt werden.

Das Ziel ist governed autonomy: schrittweise wachsende automatisierte Entscheidungsfindung bei gleichzeitig klaren Richtlinien, Observability, Auditierbarkeit und menschlicher Kontrolle, wo angemessen.

Für stark regulierte Unternehmen und Organisationen mit geschäftskritischen Workloads ist diese Unterscheidung essenziell.

In der Summe verändern diese Trends, wie Organisationen Automation-Plattformen bewerten.

Klassische Vergleiche von Workload Automation konzentrierten sich stark auf Scheduling-Funktionen, unterstützte Plattformen, Job-Volumen und operative Zuverlässigkeit. Diese Anforderungen bleiben wichtig, doch die Bewertung muss heute weiter gehen.

IT-Verantwortliche sollten prüfen, ob eine Plattform Folgendes leisten kann:

• Vollständige Workflows über Mainframe-, verteilte, Cloud- und SaaS-Umgebungen hinweg orchestrieren

• Bestehende Enterprise-Anwendungen verbinden, ohne neue Automation-Silos zu schaffen

• Workloads, Infrastruktur und Datenpipelines koordinieren

• Sowohl event-basierte als auch zeitplangesteuerte Automation unterstützen

• Workflow-bewusste Observability und operativen Kontext bereitstellen

• Probleme erkennen und intelligente Remediation unterstützen

• Self-Service- und KI-initiierte Aktionen governen

• GenAI-unterstützte Workflow-Erstellung und Troubleshooting unterstützen

• KI-Agenten in kontrollierte Enterprise-Workflows integrieren

• Skalieren, ohne geschäftskritische Zuverlässigkeit zu kompromittieren

• Modernisierung unterstützen und dabei bestehende Technologieinvestitionen schützen

Gartner betont, dass der Magic Quadrant den Ausgangspunkt einer Anbieterbewertung bilden soll, nicht die abschließende Entscheidung. Ein Leader ist nicht automatisch für jede Organisation die beste Wahl. Einkäufer sollten Stärken und Herausforderungen jedes Anbieters gegen ihre eigenen Prioritäten abwägen.

Beta Systems wurde im Gartner Magic Quadrant 2026 für Service Orchestration and Automation Platforms als Leader positioniert – zum zweiten Mal in Folge.

Diese Anerkennung spiegelt die Richtung wider, die wir verfolgen: Unternehmen dabei zu unterstützen, sich hin zu intelligenteren, vernetzten und zunehmend autonomen IT-Operations zu entwickeln.

Unsere Vision ist es, hybride IT-Operations neu zu definieren, indem wir intelligente Orchestrierung und Automation, Datenmanagement und durchgängige Observability über Anwendungen und Plattformen hinweg zusammenführen. Im Zentrum dieser Strategie steht die ANOW!® Suite.

ANOW!® Automate koordiniert Workloads und Abhängigkeiten über heterogene IT-Umgebungen hinweg. ANOW!® Observe fügt Echtzeit-Betriebstransparenz, Analytics und Kontext hinzu. Gemeinsam helfen sie Unternehmen, von fragmentierter Automation zu einem integrierten Betriebsmodell zu gelangen, in dem Insight und Execution zunehmend zusammenwachsen.

Die ANOW! Suite unterstützt Organisationen dabei,

1. Workloads und Workflows über komplexe hybride Umgebungen hinweg zu vereinheitlichen

2. Abhängigkeiten zwischen Systemen, Teams und Technologien zu automatisieren

3. Observability-Erkenntnisse mit automatisierten Reaktionen zu verbinden

4. KI-unterstützte Operations innerhalb definierter Governance-Grenzen einzuführen

5. Resilienz zu verbessern und manuelle Eingriffe zu reduzieren

6. Bestehende Investitionen zu schützen und gleichzeitig schrittweise zu modernisieren

7. Geschäftskritische Prozesse mit Enterprise-Grade-Kontrolle zu koordinieren

Dieser Ansatz ist besonders relevant, da KI zunehmend direkter an Enterprise Operations beteiligt ist.

Der Weg zu autonomen Operations erfordert ein operatives Fundament, das KI mit vertrauenswürdigen Daten und Kontext versorgen und intelligente Entscheidungen in governance-konforme, beobachtbare Aktionen über die Systeme hinweg überführen kann, auf die sich das Geschäft verlässt. Wir sind überzeugt, dass diese Konvergenz die nächste Generation von Enterprise-IT-Operations prägen wird.

Der Gartner Magic Quadrant 2026 für SOAP verweist auf einen Markt im grundlegenden Wandel.

Workload Automation erweitert sich zu durchgängiger Orchestrierung; hybride Umgebungen werden zum Standard. Observability wird zunehmend mit Execution verbunden, und GenAI zieht in operative Workflows ein. KI-Agenten werden zu Auslösern von Automation. Governance wird damit essenziell, um Autonomie sicher zu skalieren.

Die Richtung ist klar: Unternehmen benötigen eine gemeinsame operative Schicht, die Systeme, Workflows, Daten, Telemetrie und KI miteinander verbindet. SOAP positioniert sich zunehmend als diese Schicht.

Für Beta Systems besteht der nächste Schritt darin, diese Fähigkeiten weiter zusammenzuführen – aufbauend auf mehr als 40 Jahren Erfahrung in geschäftskritischer IT – und Unternehmen auf eine Zukunft vorzubereiten, in der Operations automatisierter, intelligenter, adaptiver und autonomer werden.

^{Gartner, Magic Quadrant for Service Orchestration and Automation Platforms, Hassan Ennaciri, Daniel Betts, Chris Saunderson, 5. August 2026.}

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