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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Dynatrace, KI, KI-Prognosen, Prognosen
(c) Ines Thomsen - Dynatrace-Founder Bernd Greifeneder.

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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Toto Wolff
© Sulay Kelly for Mercedes-Benz Grand Prix Ltd. - Toto Wolff.

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 „Aufbrechen“ erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


brutkasten: Sie haben Mercedes durch eine lange Phase großer Erfolge geführt, dann kamen schwierige Jahre. Was war Ihr wichtigstes Learning darüber, wie Organisationen nach Rückschlägen wieder in die Spur finden?

Toto Wolff: Die Formel 1 ist eine Welt der ständigen Evolution, nichts steht je still. Zum Beispiel haben die Regeländerungen 2022 schonungslos Schwächen in unseren Entwicklungsfähigkeiten und unserem Verständnis offenbart. Wir haben diese Ära klar hinter unseren Wettbewerbern gestartet und es über vier Saisonen hinweg nicht wirklich geschafft, diese Defizite auszubügeln.

Der eine oder andere Rennsieg waren die Highlights, wir haben es geschafft, zweimal in vier Jahren den zweiten Platz in der Konstrukteursmeisterschaft zu erringen; aber wir haben nie um den Titel gekämpft. Wir haben im Hintergrund größere Änderungen in unserer technischen Ausstattung, beim Personal und den Strukturen vorgenommen, um das Team stärker und wettbewerbsfähiger zu machen. Wir haben auch die Führungskultur adaptiert, weil wir das Team motivieren mussten, das begann, sich nach so vielen Jahren des Erfolgs selbst infrage zu stellen. Es war jedenfalls eine wichtige und wertvolle Phase für uns.

Sie sprechen in diesem Sinne wiederholt von einer „No Blame Culture“. Wie baut man eine Kultur auf, in der Fehler nicht versteckt oder angeprangert, sondern als Lernchance genutzt werden?

Es geht hier fast ausschließlich um psychologische Sicherheit. Niemand wird bei der Fehlersuche die Hand heben, wenn er Angst hat, gefeuert zu werden. Wir müssen aber zu unseren Fehlern stehen können. Und das fängt bei den Führungskräften an. Nur so können auch andere zu ihren Fehlern stehen. Eine „No Blame Culture“ funktioniert jedoch nur im Zusammenspiel mit einem hohen Verantwortungsbewusstsein. Man braucht Teammitglieder, die Verantwortung übernehmen, auch wenn es um Fehler geht.

In der Formel 1 hat jeder Fahrer eigene Ingenieure und Mechaniker. Wie verhindert man, dass interne Konkurrenz gegen die gemeinsame Strategie arbeitet?

Das ganze Team hat das gleiche Ziel: Die Meisterschaft für Mercedes zu gewinnen. Nicht mit dem einen oder anderen Fahrer, sondern für die Marke und das Team. Alle Mitarbeiter sind gleich incentiviert: Ausschlaggebend ist der Gewinn der Konstrukteursmeisterschaft, nicht der Fahrerwertung. Das ist die Grundlage unserer Entscheidungsfindung. Auch die Ingenieure und Mechaniker, die einem der Fahrer zugeteilt sind, arbeiten zuallererst für das Team. Beide Seiten der Garage machen jeden Boxenstopp gemeinsam. Alle technischen Daten werden zwischen den Ingenieuren der Fahrer geteilt, damit wir so wettbewerbsfähig wie möglich sein können. Das Motto ist klar: Das beste Team gewinnt, der beste Fahrer gewinnt; und zwar in dieser Reihenfolge.

Viele Gründerinnen und Gründer kämpfen damit, schnell zu wachsen und dabei die Kultur zu bewahren. Lassen sich Prinzipien aus der Formel 1 auf Startups und Scaleups übertragen?

Wir haben seit dem Cost Cap 2021 starkes Wachstum in der Formel 1 gesehen. Wir mussten uns überlegen, ob wir die Geschäftsfelder erweitern wollen, wie wir es etwa mit unserem Engagement im America’s Cup beim Segeln gemacht haben. Der Headcount ist gewachsen, vor allem in den Support-Bereichen außerhalb der technischen und operationellen Hauptbereiche. Aber dann haben wir uns wieder auf unser Kerngeschäft fokussiert, mit einem klaren Ziel: die Formel-1-Weltmeisterschaft zu gewinnen. Und bei jedem neuen Projekt stellen wir uns die Frage: Bringt uns das Projekt diesem Ziel näher, hilft es uns, Rennen und Meisterschaften zu gewinnen?

Wenn die Antwort Ja ist, dann investieren wir in das Projekt; wenn nicht, dann nicht. Ich denke, es geht vor allem darum, das Hauptziel nicht aus den Augen zu verlieren, da mit dem Unternehmenswachstum viele Elemente komplexer werden. Wenn man in einem so kompetitiven Umfeld wie der Formel 1 tätig ist, dann ist das Hauptziel relativ klar. Aber jedes Startup muss sich ein Ziel geben können und dann genau wie wir darauf fokussieren.

Wie treffen Sie strategische Entscheidungen, wenn nicht alle Informationen vorliegen? Gibt es ein Erfolgsgehmeinis?

Mein Freund und Geschäftspartner Niki Lauda hat immer auf die rasche Entscheidungsfindung gepocht – es ist besser, eine mangelhafte Entscheidung jetzt zu treffen, als darauf zu warten, alle Informationen zusammengetragen zu haben, wenn es dann zu spät ist. Man kann Entwicklungen immer noch korrigieren, wenn eine Entscheidung nicht ganz richtig war. Persönlich versuche ich die Upside und Downside bei den großen Entscheidungen zu erkennen: Wenn ich mit der Downside, dem Worst Case, leben kann, dann gibt es keinen Grund, vor der Entscheidung zurückzuschrecken.

Welche Leadership-Lektion hätten Sie gerne früher gelernt?

Meine wichtigste Erfahrung ist wohl, in Konfliktsituationen neugierig zu bleiben, zu versuchen, die Perspektive der anderen Seite zu verstehen, und auch manchmal zu akzeptieren, dass man nicht einer Meinung ist oder unterschiedliche Interessen hat; ein „agree to disagree“ als Ergebnis zu akzeptieren. Bei Leadership geht es ja vor allem darum, andere Menschen zu verstehen, sich auf eine gemeinsame Linie zu einigen, sie mit etwas zu incentivieren, das für sie auch wirklich relevant ist. Nur wer motiviert ist und sich wohlfühlt, kann 100 Prozent geben. Ziele klar formulieren, Mitarbeitern Verantwortung übertragen, ihnen dabei helfen, Herausforderungen zu meistern, und Ergebnisse offen analysieren – das ist meine Arbeitsweise.

Gibt es Ihrer Ansicht nach die eine Eigenschaft, die erfolgreiche Unternehmerinnen und Unternehmer brauchen? Und welche Fähigkeiten werden durch den zunehmenden Einsatz von KI wichtiger?

Das eigene Geschäft verstehen und die Leute kennen und verstehen, mit denen man arbeitet. Ein großes Ziel verfolgen und das Auge fürs Detail, das Gleichgewicht in allen relevanten Bereichen nicht verlieren. KI wird viel in unserer Welt verändern. Aber sie wird hoffentlich vor allem ein Instrument sein, das den Menschen dabei helfen wird, bessere Entscheidungen zu treffen. Die fähigsten Leute werden das Beste aus AI herausholen, die Stärken nutzen und sich von den Gefahren und Schwächen nicht beeinträchtigen lassen. Wir stehen sicher am Anfang einer rasanten Entwicklung, deren Ergebnis kaum vorhersehbar ist.

Und im Rennsport selbst: Kann KI helfen, die Ideallinie, die optimalen Bremspunkte oder das perfekte Setup zu entschlüsseln?

Wo die richtigen Bremspunkte sind, sollten wir eigentlich schon wissen; auch, dass, wenn es regnet, ein Reifen ohne Profil nicht so toll funktioniert. Aber im Ernst: Wir müssen AI zur Entscheidungsfindung einsetzen, wo hochkomplexe Datenmodelle es verlangen. Aber AI wird in keinem Bereich eigenständig entscheiden. Sie wird immer eine Unterstützung für unsere Ingenieure bleiben; zumindest in absehbarer Zeit.

Welche Innovationen aus dem Motorsport könnten in den kommenden Jahren für andere Industrien relevant werden?

Es gibt in der Geschichte viele Beispiele für Technologietransfer, und das geht auch heute weiter. Wir als Industrie lernen gerade viel über Batteriesysteme, über Steuerungselektronik und elektrische Motoren, aber auch über nachhaltige Treibstoffe und innovative Composite-Materialien; alles wichtige Entwicklungsbereiche für die Automobil- und Transportindustrie.

Es gibt aber auch ganz andere Bereiche, die mit dem Fahrzeug an sich nichts zu tun haben. So haben wir etwa vor ein paar Jahren Pionierarbeit beim Einsatz von 5G-Technologie an der Rennstrecke geleistet. Die Formel 1 ist in ihrer Grundcharakteristik interessant für Entwicklungen unterschiedlicher Technologien, weil sie ein sehr kompetitives Umfeld mit einer enorm hohen Entwicklungsgeschwindigkeit bietet. Das ist für Innovation und Entwicklung wertvoll.

Sie sind ja an mehreren Unternehmen beteiligt. Was sind Ihre Kriterien dabei?

Nuki und Instahelp sind ja nicht mehr Startups im eigentlichen Sinn, beide sind profitabel. Nuki macht über 50 Millionen Euro Umsatz und ist Marktführer in Europa; Instahelp hat seit zwei Jahren einen zweistelligen Millionenumsatz und verdient Geld. Unsere Kriterien waren damals, als wir die beiden Firmen mit unseren Partnern in der Up to Eleven, den Brüdern Martin und Jürgen Pansy und René Berger, gegründet haben, dass wir unsere bestehende Kompetenz bei mobiler Kommunikation, die wir mit sms.at und ucp über Jahre aufgebaut hatten, für innovative Geschäftsmodelle einsetzen wollen.

Dass wir direkt in Startups investiert haben, die wir nicht selbst gegründet haben, ist ja schon lang her; das war zu Zeiten von Marchfifteen beziehungsweise ganz vereinzelt vor über 15 Jahren. Das wichtigste Kriterium war jedenfalls immer, dass die Gründer gute Leute waren, denen man vertrauen kann. Einer davon war übrigens Oliver Holle. Auch heute vertrauen wir ihm, und zwar indem wir bei Speedinvest und damit auch weiterhin indirekt in Startups investieren.

Abschließend: Wie sieht bei Ihnen eigentlich ein Sonntag aus, an dem kein Rennen stattfindet?

Meistens bin ich in Italien, an einer Kartstrecke. Da sind Susie und ich dann die größten Fans unseres jungen Sohns. Der Apfel ist nicht weit vom Stamm gefallen.


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