Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

07.02.2024

Dynatrace-Founder: 7 Prognosen zu KI, Automatisierung, Observability und Security

Gastbeitrag. Künstliche Intelligenz hat bereits alles verändert, auch wenn die Folgen noch nicht abschätzbar sind. Für Unternehmen werden künftig Thematiken den Alltag bestimmen, über die man sich vielleicht noch wenig Gedanken gemacht hat. Anders Bernd Greifeneder, Gründer von Dynatrace, der mittels sieben Prognosen Tipps parat hat.

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✨ AI Kontextualisierung

Dynatrace-Founder und CTO Bernd Greifeneder blickt in die Zukunft und erklärt, warum sich die Nutzung von KI verändern muss, welche Rolle digitale Immunsysteme spielen werden und warum Unternehmen CAIOs (Chief AI Officer) bestimmen sollten.

Prognose Nr. 1: Der Umgang mit KI wird sich verändern – der Blick darauf weitet sich

2024 tritt die generative KI in das Tal der Ernüchterung ein. Unternehmen werden erkennen, dass die Technologie zwar transformativ ist, aber alleinstehend nicht den erhofften Wert liefern kann. Der Umgang mit KI wird sich ändern und man wird dazu übergehen, generative KI mit anderen Arten der Künstlichen Intelligenz und zusätzlichen Informationsquellen zu kombinieren.

Hintergrund: Dieser kombinierte Ansatz liefert generativer KI besseren Kontext und ermöglicht das Einbetten präziser Ergebnisse in die Ausgabe, um die für Automatisierung notwendige Genauigkeit zu verbessern und Unschärfen oder gar Falschaussagen (Halluzinationen) zu vermeiden. Zum Beispiel lassen sich im IT-Betrieb mittels kombinierter KI-Arten Probleme vorhersagen und verhindern, bevor sie auftreten. Oder es lassen sich vormals manuelle Aufgaben automatisieren, wie beispielsweise das Erstellen neuer Workflows zur Automatisierung des Software-Lebenszyklus.

Prognose Nr. 2: KI-generierter Code wird digitale Immunsysteme zur Notwendigkeit machen

2024 werden in den Unternehmen größere Ausfälle digitaler Dienste aufgrund qualitativ minderem und unzureichend überprüftem Softwarecode zunehmen. Folglich werden die Unternehmen digitale Immunsysteme einführen, um den Sicherheitsrisiken computergenerierter Software entgegenzutreten. Als digitales Immunsystem wird Sicherheitssoftware verstanden, die automatisiert und im Echtbetrieb vor Cyber-Angriffen nicht nur von außen, sondern auch von innen heraus Schutz bietet.

Hintergrund: Entwickler werden verstärkt generative, KI-gestützte autonome Agenten verwenden, um Code zu schreiben. Das birgt für ihre Unternehmen ein erhöhtes Risiko unerwarteter Probleme, die die Kunden- und Benutzererfahrung beeinträchtigen. Die Wartung mittels autonomer Agenten generiertem Code sowie die Pflege von Code, bei dem der Entwickler das Unternehmen verlassen hat, sind eine Herausforderung. Für beide gilt: Niemand versteht den Code vollständig und daher kann niemand Probleme im Code schnell beheben.

Diejenigen, die versuchen, generative KI zur Überprüfung und Behebung von Problemen im Code zu verwenden, der von einer anderen generativen KI erstellt wurde, werden sich mit einem rekursiven Problem konfrontiert sehen. Denn, weiterer Code wird immer wieder hinzugeneriert und die Komplexität beziehungsweise das Risiko unerwünschter Nebenwirkungen aufgrund sämtlicher Änderungen steigt. Damit wird die Robustheit und Sicherheit von generierter Software, abgesehen von Trivialproblemen, zunehmend unkontrollierbarer.

Dies wird Unternehmen veranlassen, digitale Immunsysteme einzusetzen, die ihre Anwendungen von innen schützen. Unternehmen werden dazu prädiktive KI nutzen, um Probleme im Code oder in Anwendungen automatisch schon vor dem Auftreten vorherzusagen und um eine sofortige, automatische Reaktion auszulösen. So können Entwicklungsteams beispielsweise Anwendungen mit Selbstheilungsfunktionen entwerfen. Diese Funktionen ermöglichen ein automatisches Rollback auf die letzte stabile Version der Codebasis, wenn eine neue Version Fehler enthält. Sie ermöglichen auch, zusätzliche Cloud-Ressourcen bei steigender Rechenleistung automatisch bereitzustellen.

Prognose Nr. 3: Unternehmen werden CAIOs benennen

Unternehmen werden zunehmend leitende Mitarbeiter in ihre Führungsteams berufen, die sicherstellen, dass das Unternehmen auf die Auswirkungen von KI in den Bereichen Sicherheit, Compliance und Governance vorbereitet ist.

Hintergrund: In dem Maße, in dem sich die Mitarbeiter durch Tools wie ChatGPT an die Nutzung von KI in ihrem Privatleben gewöhnen, werden sie auch KI bei der Arbeit einsetzen wollen. Unternehmen haben das bereits erkannt und werden Chief AI Officer (CAIO) ernennen, die den Einsatz dieser Technologien überwachen. Das folgt dem gleichen Prinzip, nachdem viele Unternehmen einen Chief Information Security Officer (CISO) in ihrem Führungsteam haben, der sich gesamtverantwortlich um die Datensicherheit im Unternehmen kümmert. Der CAIO wird sich darauf konzentrieren, Richtlinien zu entwickeln sowie die Mitarbeiter zu schulen, KI richtig und sicher zu nutzen. Der CAIO soll so das Unternehmen vor versehentlichem Bruch von Vorschriften, dem Verlust von geistigem Eigentum oder Sicherheitsbedrohungen schützen. Diese Praktiken werden den Weg für eine breite Einführung von KI in Unternehmen ebnen.

Prognose Nr. 4: Daten-Observability wird ein Muss

2024 wird die Daten-Observability zur Pflicht, da Unternehmen nach intelligenterer Automatisierung und schnellerer Entscheidungsfindung streben.

Hintergrund: Das Datenvolumen verdoppelt sich weiterhin alle zwei Jahre und Unternehmen versuchen, diese Daten schneller und in größerem Umfang zu erfassen und zu analysieren. Die Kosten und Risiken minderwertiger Daten sind bedeutender denn je. In einer kürzlich durchgeführten Umfrage gaben 57 Prozent der DevOps-Experten an, dass fehlende Daten-Observability eine konforme Automatisierung erschwert. Infolgedessen werden Unternehmen verstärkt Lösungen suchen, die Observability bieten sowie eine schnelle und sichere Erfassung hochwertiger und zuverlässiger Daten ermöglicht.

Prognose Nr. 5: Observability wird ein Top-Management-Thema, um den CO2-Fußabdruck und Kosten zu optimieren

2024 wird der Druck auf Unternehmen sowohl umweltverträglichere Geschäftspraktiken einzuführen als auch die steigenden Cloud-Kosten zu bewältigen deutlich stärker. Observability muss sich von einer IT-Priorität zu einer Geschäftsanforderung wandeln.

Hintergrund: Der verstärkte Einsatz von KI in Unternehmen wird ein Hauptfaktor für diesen Trend, denn er erhöht den Verbrauch von Cloud-Ressourcen und infolgedessen vergrößert sich der CO2-Fußabdruck. KI-gestützte Datenanalysen können Unternehmen jedoch dabei helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen und ihre FinOps- und Nachhaltigkeitspraktiken zu verbessern. Sie liefern verwertbare Erkenntnisse und ermöglichen intelligente Automatisierungen, um ineffiziente Hotspots in Cloud-Umgebungen zu beseitigen. Der verstärkte Einsatz KI-gestützter Observability wird es Unternehmen erlauben, ihre Systeme automatisch zu orchestrieren und so eine optimale Ressourcennutzung zu erreichen. Das reduziert Emissionen und Betriebskosten ihrer Cloud-Umgebungen.

Prognose Nr. 6: Plattform-Engineering wird unternehmenskritisch

Die Softwareentwicklung wird 2024 einen deutlichen Schritt machen und Plattform-Engineering als Erweiterung von DevOps und Site Reliability Engineering (SRE) einführen.

Hintergrund: Plattform-Engineering bedeutet, dass die Automatisierung der Softwareauslieferung wie eine eigene Software-Plattform gestaltet und betrieben wird. Dies ist notwendig, weil die Softwareauslieferung für die Geschäftskontinuität genauso wichtig ist, wie die Qualität und Sicherheit der digitalen Dienste, die Endnutzer und Kunden einsetzen. Da die Plattform eine zentrale Rolle spielt, muss sie – genau wie die Software-Services, die sie bereitstellt – auch überwacht und geschützt werden. Plattform-Engineering ist ein neuer Trend, der die Entwicklerprozesse und die Produktivität verbessert und die Geschwindigkeit und Effizienz der Softwareentwicklung erhöht.

Die Bedeutung von Plattform-Engineering führt dazu, dass die Tools, die man für DevOps, Security und SRE benötigt, zu Produkten werden. Plattform-Engineering ermöglicht es Unternehmen, ihr Know-how und ihre Fähigkeiten in Form von wiederverwendbaren und selbstbedienbaren Komponenten zu kodifizieren. So können sie sichere Softwarepipelines automatisieren und die Qualität und Geschwindigkeit ihrer Softwareentwicklung verbessern.

Prognose Nr. 7: Unternehmen werden sukzessive von SIEM auf Threat-Intelligence-Lösungen umsteigen

2024 werden Cloud-optimierte Threat-Intelligence-Lösungen, die bisher üblichen SIEM-Systeme (Security Information and Event Management) sukzessive durch moderne digitale Services ablösen.

Hintergrund: Mit Blick auf Security werden Unternehmen alte SIEM-Lösungen auslaufen lassen, da IT-Sicherheitsteams nach intelligenteren Threat-Analysen suchen. Diese modernen Lösungen ermöglichen es Sicherheitsteams, ihre Fähigkeiten über die Logauswertungen hinaus zu erweitern. Sie können auf den dazugehörigen Kontext zugreifen, der durch ein breites Spektrum an Datenmodalitäten und verschiedene Arten von KI – einschließlich eines Zusammenspiels aus generativen, kausalen und prädiktiven Techniken – bereitgestellt wird.

Dadurch erhalten Unternehmen Zugang zu tieferen, präziseren, intelligenten und automatisierten Bedrohungsanalysen, die sie dabei unterstützen, ihre Anwendungen und Daten vor immer raffinierteren Bedrohungen zu schützen.

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Mit ihrer ersten „aIQon“ hat die Wiener Strategieberatung accilium ein neues Format gestartet: keine Folien, nur Live-Demos von KI-Agenten, die bereits im Einsatz sind. Im Mittelpunkt stand Aurelia, eine Agentin, die als Mitglied eines Projektteams in Microsoft Teams mitarbeitet.

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Keine Charts, keine Keynotes, nur Dinge, die funktionieren. Mit dieser Regel eröffnete Peter Allan, AI Lead und Managing Partner bei accilium, am 22. Oktober die erste aIQon im 15. Stock des Juwel Wien. Das Format lehnt sich an Tech-Konferenzen an: Ein Team stellt ein Problem vor, zeigt live, was es dagegen gebaut hat, und erklärt, was es dabei gelernt hat. Allan nannte den Nachmittag ein Experiment. Wer Organisationen das Potenzial von KI vermitteln wolle, komme mit Folien nicht mehr weit, man müsse es zeigen.

Von der Beratung zum Bauen

accilium ist eine österreichische Strategie- und Managementberatung mit Sitz am Wiener Schubertring, die unter anderem für den öffentlichen Sektor arbeitet. Erst im September erhielt das Unternehmen den Zuschlag für einen Rahmenvertrag der Bundesbeschaffung GmbH (BBG) zur Digitalisierung der Verwaltung mit einem Volumen von bis zu 39 Millionen Euro.

Mit der aIQon zeigt accilium eine weitere Seite: Das Unternehmen hat heuer ein eigenes Team aus Forward Deployed Engineers aufgebaut, also Entwickler:innen, die direkt mit den Kunden arbeiten und Lösungen nicht nur konzipieren, sondern auch bauen. Die Rolle kommt aus der Software-Industrie und wird derzeit von führenden KI-Anbietern etabliert. Für eine Beratung heißt das: Strategie und Umsetzung aus einer Hand. Die gezeigten Agenten stammen alle aus diesem Team und laufen bei accilium selbst im Echtbetrieb.

Eine Kollegin, die alles mitliest

Aurelia ist ein eigenes Mitglied in einem Teams-Kanal. Sie hat ein eigenes Konto, liest Kanal, Postfach, Planner und Kalender eines Projekts mit und tut, was das Team ihr sagt. Im Szenario der Demo kehrt Projektleiterin Pia aus zwei Wochen Urlaub zurück und fragt Aurelia, was passiert ist. Statt Dutzende Nachrichten nachzulesen, bekommt sie in einer Antwort, was entschieden wurde und was für sie offen ist. Eine Kollegin ist krank: Aurelia findet deren fällige Aufgaben, schlägt Vertretungen vor und hängt die Aufgaben nach Pias Zustimmung im Planner um. Als die Kundin per Mail den Lenkungskreis vorziehen will, meldet sich Aurelia von selbst, weist darauf hin, dass eine Kollegin an dem Tag im Urlaub ist, und fragt nach, bevor sie den Termin verschiebt. Zum Jour fixe steht die Agenda in der Einladung, und eine Kollegin wird an ihren Kurzbericht erinnert.

Die Regeln dahinter sind klar: Aurelia liest alles mit, meldet sich von selbst aber nur dort, wo das Team es ihr aufgetragen hat. Planner und Kalender ändert sie erst nach einem Ja, Mails nach außen schickt sie nicht. Was sie darf, steht laut accilium im Code und nicht im Prompt. Die Regeln selbst gibt ihr das Team im Kanal, in ganz normalen Sätzen, so wie einer neuen Kollegin. Technisch läuft alles in einem Microsoft-Tenant auf Azure in der EU, das Sprachmodell in der EU-Datenzone.

Das wichtigste Learning kam aus dem eigenen Betrieb: Das richtige Maß ist für jedes Team ein anderes. Manche wollen täglich einen Status, andere jemanden, der im Hintergrund die Fäden zusammenhält und sich nur auf Nachfrage meldet. Deshalb lässt sich heute einstellen, wie proaktiv Aurelia ist. Und weil Teams einen Agenten als Kollegin wahrnehmen, gelte dasselbe wie bei jeder neuen Mitarbeiterin: Beide Seiten müssen sich aneinander gewöhnen.

Dasselbe Prinzip auf drei Ebenen

Zwei weitere Demos zeigten, dass der Ansatz auch jenseits des Projektteams funktioniert. „Linda Legal“ bündelt das Erfahrungswissen einer Rechtsabteilung und prüft direkt in Outlook Verträge gegen Richtlinie und Verhandlungsprotokoll. In der Demo entdeckte sie, dass in einem Paragrafen „jeweils“ statt des vereinbarten „zusammen“ stand, womit pro Wochenabruf 8.000 statt 4.000 Euro fällig geworden wären. Ihr Wissen liegt in lesbaren Dateien, die die Fachabteilung ohne IT selbst pflegt. „Erich Aigner“ wiederum ist ein persönlicher Assistent: Ein Berater erzählt ihm nach einem Kundentermin eine Minute lang, was zu tun ist, danach stehen Nachricht, Folgetermin und Mailentwürfe bereit. Gesendet wird nichts, das entscheidet der Mensch.

Drei Agenten, drei Ebenen: Team, Fachwissen, einzelne Person. Allen gemeinsam ist dasselbe Prinzip. Lesen, sortieren und vorbereiten tun die Agenten selbstständig, ändern und nach außen kommunizieren nur nach menschlicher Freigabe. Und diese Grenze ist technisch verankert, nicht bloß im Prompt versprochen.

Die Technik ist nicht der Engpass

Dass genau das die eigentliche Arbeit ist, zeigte auch der Opening Fireside Chat, in dem Peter Allan mit Alexia Feick und Paul Strunz über KI im Alltag, Top-down und Bottom-up in der Transformation und die Messbarkeit von KI-Projekten sprach. Strunz leitet das Digital Competence Center der Wien Energie, Feick war früher bei accilium und arbeitet heute im Customer Success bei Microsoft. Ihr gemeinsamer Befund: Die heutigen Modelle sind gut genug, der Hebel liegt in Prozessen, Governance und Befähigung. Feick riet, bei konkreten Pain Points anzusetzen statt bei dem Wunsch, „KI zu haben“. Der Output nach sechs Monaten solle eine veränderte Arbeitsweise mit messbarem Ergebnis sein, und lieber ein Use Case im crossfunktionalen Team als 30 kleine Proof-of-Concepts. Strunz ergänzte, dass Effizienzgewinne verpuffen, wenn die Prozesse dahinter nicht angepasst werden; bei der Wien Energie misst man unter anderem die Zahl aktiver Citizen Developer, eingesparte Stunden und eingespartes Geld.

Allan sieht in Agenten vor allem eine Wachstumschance: Es gebe unendlich viel Nachfrage nach Services, und wer es clever mache, nutze Agenten, um jeden einzelnen Job besser und kreativer zu machen. Bei accilium selbst sei keine Stelle durch KI ersetzt worden, wohl aber viel administrative Arbeit weggefallen. Intern begleitet das Unternehmen den Wandel mit einem eigenen Rhythmus: Jede Woche gibt es einen neuen „Build“ mit Skills, Tools und Trainings, wie bei einem Software-Unternehmen.

Alle Demos, Baupläne, Prompts und Skills stellt accilium offen zum Download bereit. Wer nicht dabei war, kann die Agenten also nachbauen. Auch das ist für eine Beratung ungewöhnlich und passt zum Anspruch des Formats: zeigen statt erklären.

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