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Was ist der Unterschied zwischen KI und IT-Automatisierung?
KI und Automatisierung gehen Hand in Hand, doch es gibt wichtige Unterschiede zwischen ihnen. Wie KI und Automatisierung zusammenarbeiten und was sie unterscheidet.
Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung helfen Unternehmen, manuelle Arbeit zu reduzieren. Sie unterscheiden sich jedoch darin, wie sie dieses Ziel erreichen.
Um KI und IT-Automatisierung zu vergleichen, werden im Folgenden die einzelnen Komponenten vorgestellt und es wird evaluiert, wie sie sich zusammen in IT-Betriebsumgebungen einsetzen lassen.
Was ist künstliche Intelligenz?
Einfach ausgedrückt: künstliche Intelligenz (KI) bedeutet, dass Maschinen menschliche Intelligenzprozesse simulieren. KI lässt sich in zwei Kategorien einteilen: schwache und starke KI. Schwache oder enge KI wird mit Blick auf eine bestimmte Aufgabe entwickelt und trainiert. Starke KI, oder künstliche allgemeine Intelligenz, spiegelt die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns wider.
KI für den IT-Betrieb, oder AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations), beschreibt, wenn KI-Technologien, wie Big Data Analytics und Machine Learning, Routineabläufe automatisieren und IT-Probleme identifizieren und beheben. Für ein IT-Betriebsteam kann dies zum Beispiel natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) – eine Komponente der KI – sein, um Helpdesk-Tickets zu filtern und zu automatisieren. Andere Bereiche, in denen AIOps anwendbar ist, sind Leistungsüberwachung, Datenanalyse, allgemeine Automatisierung, Problembehebung und Ereignisprotokollierung.
Um diese Projekte zu bewältigen, können IT-Teams auf eine Vielzahl von verfügbaren AIOps-Tools zurückgreifen. Auch wenn echte AIOps-Tools aufgrund von Marketingbegriffen untergehen können, gibt es fünf verschiedene Funktionen, auf die man bei der Auswahl eines Tools achten sollte:
- Anpassungsfähigkeit an Regeln;
- echtes Lernen;
- Zuordnung von Mustern zu bekannten Problemen;
- Heuristik; und
- KI-Event-Engine.
Einige Unternehmen benötigen jedoch möglicherweise nur eine begrenzte AIOps-Funktionalität, wenn sie beginnen, KI in ihre Prozesse einzubauen, und sollten bei diesen Einführungsprozessen langsam vorgehen.
Was ist IT-Automatisierung?
IT-Automatisierung bezieht sich darauf, dass ein Prozess oder eine Aufgabe wiederholt ohne menschliches Eingreifen ausgeführt wird. Während sich KI auf Algorithmen stützt, um ihre Aufgaben zu erledigen, verwendet IT-Automatisierung Software-Tools, die mit Auslösern (Trigger) – manuell oder automatisch – verbunden sind, die eine Aktion auslösen. Anstatt dass nun ein Admin eine Aufgabe in der IT-Umgebung erledigt, tut dies stattdessen die Automatisierungsplattform. Zum Beispiel kann ein Administrator Jenkins verwenden, um CI/CD-Pipelines zu automatisieren.
Unternehmen, die IT-Workflows automatisieren wollen, können aus mehreren Aufgaben wählen. Im Großen und Ganzen können IT-Administratoren das Incident Management, die Anwendungsbereitstellung sowie Sicherheits- und Compliance-Aufgaben automatisieren. Zu den spezifischeren Möglichkeiten gehören die Automatisierung von VM-Bereitstellungen, Patches, Softwareentwicklung und Change-Management.
Um dies zu erreichen, verlassen sich Unternehmen auf IT-Automatisierungs-Tools. Im Grunde genommen sollte ein Automatisierungs-Tool Änderungen zuverlässig und wiederholt bereitstellen. Dies gilt jedoch für viele Facetten der Workflows in einer IT-Umgebung. Beispielsweise automatisieren Konfigurationsmanagement-Tools wie Ansible und Puppet Prozesse, die wiederum IT-Teams dabei helfen, einen gewünschten Zustand aufrechtzuerhalten, die Gesamteffizienz zu steigern und Probleme, die auf menschliches Versagen zurückzuführen sind, zu reduzieren – oder sogar zu beseitigen. Oder IT-Teams können Infrastructure-as-Code-Technologien wie Azure Resource Manager oder Terraform nutzen, um die Verwaltung, Überwachung und Bereitstellung von IT-Infrastrukturressourcen zu automatisieren.
Wie KI und Automatisierung zusammenarbeiten
IT-Automatisierung hängt bis zu einem gewissen Maß von menschlicher Interaktion ab. Ein Tool kann zum Beispiel Workflow-Aufgaben automatisieren, aber es braucht immer noch einen Menschen, der die ersten Skripte schreibt und sie pflegt oder an die Geschäftsanforderungen anpasst. Wenn die KI-Algorithmen jedoch immer ausgefeilter werden, können sie die Überprüfung und Aktualisierung der Skripte übernehmen.
Auf der anderen Seite können Administratoren ein Automatisierungs-Tool wie PowerShell verwenden, um die Daten zu sammeln, die zur Stärkung von KI-Initiativen erforderlich sind. Diese Kombination aus KI und Automatisierung kann auf andere Aufgaben des IT-Betriebs angewendet werden, zum Beispiel auf die Reaktion auf IT-Systemwarnungen und die Bearbeitung von Helpdesk-Anfragen.
