Wenn KI in Unternehmen skaliert, werden Belastungsgrenzen sichtbar

Die zunehmende Nutzung von KI stellt Site Reliability Engineering (SRE) und Platform Engineering vor neue Herausforderungen.

Eine aktuelle Studie von Dynatrace zeigt, dass Unternehmen Observability, Automatisierung und KI enger miteinander verknüpfen müssen, um komplexe KI-Umgebungen zuverlässig zu betreiben und zu skalieren.

Für die Untersuchung „The State of SRE and Platform Engineering 2026“ wurden weltweit 919 IT-Führungskräfte befragt. Demnach verändern KI-Anwendungen nicht nur die Softwareentwicklung, sondern auch die Aufgaben und Verantwortlichkeiten der Teams, die für Betrieb, Zuverlässigkeit und Plattformen zuständig sind.

SRE und Plattformteams gewinnen an Bedeutung

In vielen Unternehmen sind die organisatorischen Grundlagen bereits vorhanden. 92 Prozent der befragten Unternehmen berichten von Unterstützung durch die Führungsebene für ihre SRE-Initiativen. Bei Platform Engineering verfügen 89 Prozent der entsprechenden Unternehmen über eine interne Entwicklerplattform. Bei 60 Prozent wird diese bereits von mehreren Abteilungen genutzt.

Auch die Zusammenarbeit zwischen beiden Disziplinen nimmt zu. 73 Prozent der SRE- und Platform-Engineering-Teams teilen inzwischen Verantwortlichkeiten für Zuverlässigkeit und Plattformbetrieb.

Damit verschiebt sich der Fokus: Die vorhandenen Strukturen müssen künftig auch den besonderen Anforderungen von KI-Anwendungen gerecht werden.

KI bringt neue Anforderungen an den Betrieb

KI-Workloads unterscheiden sich in mehreren Punkten von klassischen Anwendungen. Modelle müssen kontinuierlich überwacht, bewertet und angepasst werden. Gleichzeitig entstehen neue Datenquellen, Abhängigkeiten und Fehlerbilder.

Für SRE-Teams wird deshalb die Überwachung von KI-Modellen immer wichtiger. 67 Prozent nennen sie inzwischen als ihren wichtigsten KI-bezogenen Anwendungsfall. Die Kontrolle von Modellleistung und Genauigkeit steht dabei besonders im Mittelpunkt. 58 Prozent setzen entsprechende Funktionen bereits ein.

Auch die Entwicklung selbst verändert sich. 55 Prozent der Platform Engineers stellen ihren Entwicklern KI-basierte Werkzeuge wie Coding-Assistenten oder Chatbots zur Verfügung.

Automatisierung allein löst die Probleme nicht

Obwohl KI die Produktivität steigern und die Zuverlässigkeit verbessern soll, bleiben die erwarteten Effekte bei Kosten und der Zeit zur Behebung von Störungen teilweise aus.

Ein Grund dafür ist die zunehmende technische Fragmentierung. 37 Prozent der Platform Engineers sehen die Integration bestehender Tools und Systeme als größte Herausforderung. Gleichzeitig haben bislang nur 40 Prozent ihre Observability über sämtliche Phasen der Bereitstellung hinweg integriert.

Auch für SRE-Teams wird die Datenmenge zum Problem. Fast die Hälfte der Befragten gibt an, dass die Vielzahl an Datenquellen und Metriken die Definition und Verwaltung geeigneter Service Level Objectives erschwert.

Menschliche Kontrolle bleibt zunächst entscheidend

Trotz des Trends zu stärkerer Automatisierung setzen Unternehmen weiterhin auf Transparenz und menschliche Kontrolle. Das gilt insbesondere für KI-Systeme, deren Verhalten und Ergebnisse nicht immer vorhersehbar sind.

Rund die Hälfte der SREs verwendet bereits KI-Funktionen zur automatisierten Reaktion auf Vorfälle. Damit zeichnet sich ein Übergang zu stärker agentisch arbeitenden Betriebsmodellen ab. Observability soll dabei nicht mehr nur Informationen über den Zustand eines Systems liefern, sondern zunehmend als Grundlage dafür dienen, wann automatisierte Aktionen ausgelöst werden.

Von der Überwachung zur Steuerungsebene

Dynatrace sieht Observability deshalb zunehmend als zentrale Steuerungsebene für KI-basierte Anwendungen. Sie soll Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammenführen und sowohl die Zuverlässigkeit als auch Governance und Optimierung unterstützen.

Für Unternehmen entsteht dadurch allerdings eine neue Integrationsaufgabe. KI-Modelle werden häufig in eigenen Entwicklungsumgebungen bewertet, während ihr Verhalten in der Produktion über andere Systeme überwacht wird. Zwischen Entwicklung und Betrieb entsteht dadurch eine Lücke.

Genau diese Verbindung steht auch im Zusammenhang mit der von Dynatrace angekündigten Übernahme von Arize. Die Integration von KI-Evaluierung und Observability soll es ermöglichen, Entwicklungs- und Betriebsteams auf einer gemeinsamen Datengrundlage arbeiten zu lassen.

KI verändert die Rolle von SRE

Steve Tack, Chief Product Officer bei Dynatrace, sieht darin einen grundlegenden Wandel: „KI schreibt nun jedoch die Regeln neu. Unternehmen müssen sich vom Management einzelner Systeme hin zur Orchestrierung komplexer Umgebungen entwickeln.“

Damit verändert sich auch die Rolle von SRE- und Platform-Engineering-Teams. Sie müssen nicht mehr nur einzelne Anwendungen stabil betreiben oder Entwicklern geeignete Plattformen bereitstellen. Zunehmend geht es darum, komplexe KI-Umgebungen übergreifend zu kontrollieren und automatisierte Prozesse zuverlässig zu steuern.

Der Trend dürfte sich weiter verstärken. Gartner zufolge könnten bis 2028 rund 80 Prozent der Unternehmen SRE-Praktiken einsetzen. 2024 lag dieser Anteil demnach noch bei 30 Prozent. Mit der weiteren Verbreitung von KI dürfte damit auch die Bedeutung von Observability, Automatisierung und kontrollierten Betriebsprozessen weiter wachsen.

(red/Dynatrace)