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künstliche Intelligenz

Kaum eine Branche ist so schnelllebig wie der Technologie-Sektor –  laufend kommen neue Trends und Methoden auf. Eine Schlüsseltechnologie, die in den letzten Jahren enorme Entwicklungsschritte gemacht und deutlich an Aufmerksamkeit gewonnen hat: künstliche Intelligenz, kurz KI.

Egal, ob weltweit agierende Tech-Unternehmen wie Amazon, Finanzdienstleister oder der deutsche Mittelstand, längst haben Unternehmen den Mehrwert von KI erkannt. Nicht nur ist ihr Einsatz entscheidend, um langfristig die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern, sie bietet eine echte Entlastung für IT-Teams. Die Funktionen eines KI-gesteuerten Netzwerks sind vielseitig. So liefern sie Einblicke darüber, wie das Netzwerk genutzt wird und wo Engpässe sind, auch zeigen sie Anomalien auf und initiieren automatisierte Maßnahmen zur Problemlösung. Darüber hinaus bieten KI-gesteuerte Technologien Mitarbeitern eine nahtlose Kommunikation und Interaktion, sie bilden Bewegungsmuster ab, ermöglichen Journey Mapping und unterstützen bei der Lokalisierung von Personen und Gegenständen.  

Grundsätzlich bietet sich der Einsatz von KI in jedem Unternehmen an, das über eine große strukturierte Datenmenge verfügt. KI-Lösungen aus großen strukturierten Datensätzen erkennen wiederkehrende Muster und können so selbständig lernen. Nur so bieten sie konstruktive Analysen und Problemlösestrategien. Darüber hinaus zählt – wie bei jeder Lösungsimplementierung – auch bei dem Einsatz von KI die Fachkompetenz. Sollte diese intern nicht verfügbar sein, lohnt es sich über KI-as-a-Service-Modelle nachzudenken und diese Kompetenz auszulagern. Ein langfristiges Ziel sollte jedoch der Aufbau von internen Kompetenzen sein. 

Ein neuer Trend – AIOps

Doch während Funktionen wie künstliche Intelligenz und Machine Learning mittlerweile schon fast zum Mainstream zählen, gibt es ein Konzept, das erst seit kurzer Zeit hohe Wellen schlägt – AIOps. „Artificial Intelligence for IT Operations”, oder kurz AIOps, geht noch einen Schritt weiter und kombiniert Big Data und Machine Learning zur Automatisierung, Kontrolle und Optimierung von IT-Betriebsprozessen, darunter Ereigniskorrelationen, Anomalie-Erkennung und Kausalitätsbestimmung. Es lässt sich problemlos in vorhandene Prozesse integrieren.

Bereits 2014 definierte Gartner den Begriff, doch erst in den letzten Jahren ist ihm und seinen weitreichenden Möglichkeiten vermehrt Beachtung geschenkt worden, Tendenz steigend. So geht Gartner davon aus, dass bereits 30 Prozent aller Großunternehmen im Jahr 2023 ausschließlich auf AIOps und Digital Experience Tools zur Überwachung ihrer Anwendungen und Infrastruktur zurückgreifen werden. Noch vor drei Jahren waren es lediglich fünf Prozent. Kurzum, der KI-gesteuerte Betrieb ist für Organisationen zum Schlüsselthema für die Bereitstellung eines automatisierten und effizienten Netzwerkbetriebs geworden. 

Doch wie genau funktioniert AIOps? Grundsätzlich ist AIOps in allen Bereichen des Netzwerkbetriebs einsetzbar und dient dazu Monitoring-, Service und Automatisierungsprozesse zu unterstützen. Mit Hilfe künstlicher Intelligenz werden Daten über das gesamte Netzwerk hinweg gesammelt und analysiert, wodurch ein automatisiertes Eingreifen bei Problemen ohne menschlichen IT-Support erfolgen kann. Dazu zählen Auftrags-, Nutzer-, Ereignis- und Überwachungsdaten, aber auch Protokolle oder Metriken. Da die Systeme selbständig lernen, werden die Funktionen kontinuierlich verbessert. Richtig eingesetzt, ermöglicht AIOps eine vereinfachte und standortunabhängige Zusammenarbeit, weniger zeitaufwendige manuelle Aufgaben, das Auflösen von IT-Silos sowie das Vermeiden von kostspieligen Ausfallzeiten. 



Optimiertes Nutzererlebnis im Einzelhandel

Doch nicht nur IT-Abteilungen selbst profitieren von AIOps. Auch Nutzern wie Schulen, Gesundheitseinrichtungen oder Einzelhändlern ist es möglich, das Nutzer-, und damit Kundenerlebnis, durch die Bereitstellung eines KI-gesteuerten Netzwerks zu verbessern und damit auch den Geschäftswert deutlich zu steigern. Besonders während der Pandemie hat sich gezeigt, dass erfolgreiche Geschäftsmodelle untrennbar mit einer funktionierenden technischen Infrastruktur verbunden sind. AIOps ermöglicht dabei dem Einzelhandel unter anderem ein planbares, zuverlässiges und messbares Wi-Fi, das den IT-Teams eine größere Transparenz verschafft und dank Automatisierung die Service-Levels ebenso wie die Erwartungen der Nutzer konsequent erfüllt.

Ein Beispiel für den Einsatz im Bereich Einzelhandel ist das Outletcenter Metzingen (OCM), das mit rund 4,2 Millionen Kunden aus 185 Ländern zu den größten Einzelhändlern Europas zählt. Um das Einkaufserlebnis in seinen 380 Premium- und Luxusgeschäften auf knapp 40.000 Quadratmetern Einkaufsfläche zu verbessern und seinen Kunden ein interaktives Einkaufserlebnis zu bieten, stand OCM vor der Herausforderung, seinen Kunden ein stabiles Besucher-Wi-Fi und standortbezogene Dienste bereitzustellen.

Ziel war es, innovative digitale Dienste, wie das Treueprogramm Loyalty Club, das digitale Warteschlagen-Management – besonders in Zeiten der Abstandsregelungen essenziell – und standortbasierte Engagement-Dienste sowie virtuelle Beacon-Technologie zu ermöglichen. Mit Hilfe einer umfassenden Cloud-Architektur, künstlicher Intelligenz und Wireless Access Points, die Wi-Fi, Bluetooth-LE und IoT zusammenführen, bietet das Outletcenter seinen Kunden nun eine weitreichende und interaktive Netzwerknutzung mit stabilem Wi-Fi, gleichzeitig vereinfacht es den Netzwerkbetrieb für das IT-Team, indem es Abläufe automatisiert. Der Einsatz hat sich gelohnt – 2020 hat das Outletcenter Metzingen seine Wi-Fi Abdeckung verzehnfacht und auch die Nutzerzahlen der mobilen App haben deutlich zugenommen. 

Ausblick

Organisationen schenken AIOps vermehrt Aufmerksamkeit, besonders vor dem Hintergrund der zunehmenden Remote-Arbeit und der sich verändernden Arbeitswelt generell. Auch KI wird weiterhin eine maßgebliche Rolle bei der Netzwerkunterstützung von IT-Teams spielen, um Kosten langfristig zu reduzieren und eine solide Benutzererfahrung zu gewährleisten. Grundsätzlich wird sich der IT-Support von einem reaktiven Eingreifen hin zu einer proaktiven Überwachung und Problemlösung entwickeln.

So werden KI-basierte Systeme zukünftig noch besser in der Lage sein, die Netzwerkleistung in vollem Umfang zu überwachen und Anomalien zu melden, Vorschläge zu deren Behebung zu machen – oder den Fehler vollkommen selbständig zu beheben. Das automatisierte und – unter Umständen eigenständige – Handeln sorgt nicht nur für einen reibungslosen Ablauf, sondern spart auch wichtige Ressourcen. Nicht nur können sich IT-Teams so um wichtigere Dinge kümmern, auch die betroffenen Nutzer profitieren, da sie keine wertvolle Zeit bei der Problembehebung durch IT-Helpdesks verlieren.  

Bislang hat AIOps bei vielen Unternehmen noch nicht den Weg von der Theorie in die Praxis gefunden, allerdings ist davon auszugehen, dass im Laufe des nächsten Jahres ein Großteil der Organisationen Lösungen einsetzen werden, die entweder bereits AIOps-Funktionen integriert oder eine Roadmap haben, um diese bereitzustellen. So ist zu erwarten, dass innerhalb der nächsten fünf Jahren mindestens 80 Prozent der Unternehmen AIOps-Lösungen einsetzen werden, zumal die Anzahl und Vielfalt der Geräte, die sich mit Unternehmensnetzwerken verbinden – von mobilen Endgeräten bis hin zum Internet of Things – deutlich zunimmt. Ziel vieler Unternehmen ist es, ihre Netzwerke über Kabel, Wireless und WAN hinweg zu vereinfachen; KI spielt dabei eine entscheidende Rolle. 

David Simon, Consulting Engineer
David Simon
Consulting Engineer, Juniper Networks

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