Die Zukunft der Workload-Automatisierung: Wichtige Erkenntnisse aus der neuesten EMA-Studie

Eine der zentralen Erkenntnisse der Studie ist der Wandel hin zur unternehmensweiten Orchestrierung. Unternehmen entwickeln sich über die traditionelle Job-Scheduling hinaus und setzen auf ein ganzheitliches Orchestrierungsmodell, bei dem Automatisierung IT, Geschäftsprozesse und Multi-Cloud-Umgebungen umfasst. Dieser erweiterte Ansatz steigert die betriebliche Effizienz und Widerstandsfähigkeit, indem er eine nahtlose Integration unterschiedlicher Systeme und Workflows ermöglicht.

Unternehmen überdenken ihre Automatisierungsstrategien und setzen zunehmend auf anspruchsvollere Orchestrierungsmodelle. Dies bedeutet, dass Automatisierung nicht mehr nur auf IT-Operationen beschränkt ist, sondern alle Unternehmensbereiche durchdringt – mit dem Ziel, End-to-End-Geschäftsprozesse zu optimieren.

Observability hat sich als entscheidende Komponente der KI-gesteuerten Orchestrierung etabliert. Die Fähigkeit, Systemverhalten in Echtzeit zu überwachen, zu analysieren und darauf zu reagieren, ist essenziell für eine effektive KI-Integration. Durch die Nutzung von Observability-Daten können Unternehmen ihre Workload-Orchestrierung optimieren, prädiktive Analysen verbessern und fundiertere Entscheidungen treffen.

Mit der steigenden Systemkomplexität und der zunehmenden Einführung hybrider und Multi-Cloud-Umgebungen investieren Unternehmen verstärkt in Observability-Plattformen. Dies ermöglicht KI-gestützten Automatisierungslösungen, Probleme proaktiv zu erkennen und zu beheben, wodurch eine optimale Leistung und Compliance sichergestellt wird.

Die Einführung von KI in der Workload-Automatisierung wächst rasant. Unternehmen nutzen KI, um Schulungshürden zu senken, selbstheilende Funktionen zu verbessern und die Automatisierungsgovernance zu optimieren. Laut einer Studie von EMA spielt KI eine entscheidende Rolle dabei, Workload-Automatisierungssysteme zu befähigen,

• Workflows in Echtzeit zu analysieren und zu optimieren

• die Ressourcenzuweisung und Systemeffizienz zu verbessern

• Sicherheit und Compliance durch intelligentes Monitoring zu erhöhen

• den menschlichen Eingriff in Routineaufgaben zu reduzieren

Ein zentraler Aspekt der KI-Adoption ist ihre Fähigkeit, Self-Service-Automatisierung und sogenannte Citizen Developer zu unterstützen. Während das Konzept der Citizen Developer noch in den Anfängen steckt, wird erwartet, dass KI die Lücke zwischen IT und nicht-technischen Nutzern schließt und mehr Menschen dazu befähigt, zu Automatisierungsinitiativen beizutragen.

Trotz des Schwerpunkts auf KI und Orchestrierung bleiben die Cloud- und Multi-Cloud-Integration zentrale Prioritäten für Unternehmen. Workload-Automatisierungstools entwickeln sich weiter, um hybride und Multi-Cloud-Umgebungen besser zu unterstützen und eine nahtlose Verteilung von Workloads über Cloud-Anbieter wie AWS, Azure und Google Cloud zu gewährleisten.

Observability spielt eine entscheidende Rolle bei der Cloud-Integration, da sie die notwendige Transparenz bietet, um Workloads effizient über verschiedene Umgebungen hinweg zu verwalten. Unternehmen, die Automatisierung in ihre Cloud-Strategien integrieren, sind besser aufgestellt, um Agilität, Skalierbarkeit und Kostenoptimierung zu verbessern.

Über die IT-Automatisierung hinaus richten Unternehmen ihre Workload-Automatisierungsinitiativen zunehmend an übergeordneten Geschäftsstrategien aus. Die End-to-End-Automatisierung von Geschäftsprozessen entwickelt sich zu einer strategischen Priorität, da sie Unternehmen ermöglicht, Abläufe zu optimieren, Kosten zu senken und die Kundenerfahrung zu verbessern.

Ein wachsender Trend in diesem Bereich ist der Aufstieg der Citizen Developer – Geschäftsanwender, die mithilfe von Low-Code- und No-Code-Plattformen zur Automatisierung beitragen. Obwohl die Studie von EMA zeigt, dass bisher nur ein kleiner Teil der Unternehmen Citizen Development vollständig übernommen hat, wird erwartet, dass KI-gestützte Automatisierungstools es nicht-technischen Anwendern erleichtern, sich aktiv in den Automatisierungsprozess einzubringen.

Trotz der Begeisterung für KI-gesteuerte Workload-Automatisierung stehen Unternehmen vor mehreren Herausforderungen bei der Einführung:

• Fachkräfte- und Ressourcenmangel: Die Suche nach qualifizierten Fachkräften zur Implementierung und Verwaltung von KI-gesteuerter Automatisierung stellt eine große Hürde dar.

• Datenqualität und -verfügbarkeit: KI benötigt hochwertige Observability-Daten, um effektiv zu funktionieren.

• Sicherheits- und Compliance-Anforderungen: Die Einhaltung regulatorischer Vorgaben bei der KI-gesteuerten Orchestrierung bleibt eine zentrale Priorität.

• Komplexe Integration: Unternehmen müssen KI-gesteuerte Automatisierungslösungen nahtlos in bestehende IT-Umgebungen und Geschäftsprozesse integrieren.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, setzen Unternehmen verstärkt auf die Weiterbildung ihrer Mitarbeitenden, investieren in KI-gestützte Observability-Tools und optimieren ihre Automatisierungsstrategien.

Die Studie von EMA zeigt, dass 80 % der Unternehmen den Übergang von traditioneller Workload-Automatisierung zur unternehmensweiten Orchestrierung vollziehen. Dieser Wandel erfordert einen strategischen Ansatz mit Fokus auf:

• Einsatz prädiktiver Analysen, um Leistungsprobleme bei Workloads frühzeitig zu erkennen

• Erweiterte Observability, um tiefere Einblicke in das Systemverhalten zu gewinnen

• Integration KI-gestützter Empfehlungen, um die Ausführung von Workloads zu optimieren

• Ausweitung der Automatisierung über IT-Operationen hinaus auf die Orchestrierung von Geschäftsprozessen

Dieser umfassende Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Agilität zu steigern und den Automatisierungsgrad über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg zu maximieren.

Für Unternehmen, die ihre Reise zur KI-gesteuerten Orchestrierung gerade erst beginnen, empfiehlt EMA die folgenden Schritte:

• Observability-Fähigkeiten stärken: Investition in Observability-Plattformen zur Erfassung und Analyse von Echtzeitdaten aus IT-Umgebungen.

• KI für prädiktive Analysen nutzen: Einsatz von KI-gestützten Erkenntnissen zur Optimierung der Workload-Ausführung und Reduzierung manueller Eingriffe.

• Automatisierungsumfang erweitern: Über IT-zentrierte Automatisierung hinaus Geschäftsprozesse integrieren, um eine End-to-End-Orchestrierung zu gewährleisten.

• Self-Service und Citizen Development ermöglichen: Nutzung KI-gesteuerter Tools, um Geschäftsanwender in Automatisierungsinitiativen einzubinden.

• Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen verbessern: Sicherstellen, dass die KI-gesteuerte Orchestrierung mit regulatorischen Anforderungen und Unternehmensrichtlinien übereinstimmt.

Mit Blick auf die Zukunft prognostiziert EMA, dass KI eine zunehmend entscheidende Rolle in der Workload-Automatisierung und Orchestrierung spielen wird. Unternehmen, die KI-gesteuerte Automatisierung einsetzen, werden durch höhere Effizienz, geringere Kosten und größere geschäftliche Agilität einen Wettbewerbsvorteil erzielen.

Die Studie zeigt, dass 83 % der Befragten KI als einen zentralen Faktor zur Identifizierung von Automatisierungsproblemen und zur Optimierung von Workflows betrachten. Zudem halten 91 % KI-gesteuerte Orchestrierung für essenziell, um digitale Transformationsziele zu erreichen.

Die Ergebnisse der EMA-Studie unterstreichen die wachsende Bedeutung KI-gesteuerter Workload-Automatisierung und Orchestrierung in modernen IT-Umgebungen. Unternehmen, die Observability priorisieren, KI-gestützte Automatisierung nutzen und die Orchestrierung über IT-Operationen hinaus erweitern, sind am besten für den Erfolg in der digitalen Ära aufgestellt.

Da sich die Workload-Automatisierung kontinuierlich weiterentwickelt, stehen Beta Systems Software AG und andere Branchenführer an der Spitze der Innovation, um Unternehmen bei der Bewältigung der Herausforderungen moderner Automatisierung zu unterstützen. Der Wandel von traditioneller WLA zur unternehmensweiten Orchestrierung ist nicht nur ein Trend – er ist eine strategische Notwendigkeit für Unternehmen, die in einer zunehmend automatisierten Welt erfolgreich sein wollen.

Für eine detaillierte Analyse dieser Erkenntnisse ist der vollständige EMA-Forschungsbericht über Beta Systems Software AG und andere Studienpartner verfügbar.

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