KI und der OODA-Kreislauf: Betrieb neu denken
Die Ergebnisse des „State of Application Strategy Report 2025“ deuten darauf hin, dass sich der Betrieb aufgrund der Einführung generativer und klassischer KI unweigerlich in Richtung OODA-Loop-basierter Modelle bewegen wird.
Sie erinnern sich vielleicht daran, dass ich letztes Jahr darauf hingewiesen habe, dass generative KI die Automatisierung im Betrieb neu definiert . Vielleicht ist das nicht der Fall – oder Sie brauchen eine Auffrischung. So oder so, hier ist eine kurze Zusammenfassung:
„In der Vergangenheit nutzten die digital ausgereiftesten Organisationen die Automatisierung, um Skripte auf der Grundlage klar definierter geschäftlicher und betrieblicher Ziele auszuführen – Konfigurationsänderungen vorzunehmen und Anpassungen an Richtlinien voranzutreiben. Mit der Einführung der generativen KI ist dies nahezu passé geworden, das neue Ziel ist ein autonomeres System.“
Dies basierte auf der letztjährigen Jahresstudie. Und wissen Sie was? Die diesjährige Untersuchung bekräftigt diese Schlussfolgerung nur. Autonome Technologie ist nicht mehr nur die nächste Stufe der Automatisierung – sie ist das, was Betriebsteams heute fordern.
Wir haben die Teilnehmer unserer jährlichen Umfrage gebeten, alle operativen Aufgaben auszuwählen, bei denen sie sich Unterstützung durch generative KI wünschen. Die drei wichtigsten Aufgaben waren eine Kombination aus Generierung und Ausführung:
- 57 %: Generierung von Skripten zum Bereitstellen neuer/Anpassen vorhandener Konfigurationen und Richtlinien
- 56%: Generierung von Richtlinien, benutzerdefinierten Funktionen und Konfigurationen
- 55 %: Ausführen von Skripten zum Bereitstellen neuer/Anpassen vorhandener Konfigurationen und Richtlinien
Übrigens haben wir auch eine separate Frage gestellt, um herauszufinden, welche Betriebsfunktionen die Befragten gerne automatisch durch generative KI ausführen lassen würden. Wir waren etwas überrascht, als wir feststellten, dass 99 % der Befragten mindestens eine Funktion ausgewählt hatten.
Autonome Operationen sind unvermeidlich.
Was hat das mit OODA-Loops zu tun? Dann holen Sie sich einen Kaffee, denn ich werde es Ihnen gleich erklären.
Was ist eine OODA-Schleife?
Im IT-Betrieb ist die OODA-Schleife (Observe, Orient, Decide, Act) ein kontinuierlicher, iterativer Rahmen für schnelle Entscheidungsfindung und Anpassung. Es ermöglicht Teams, Probleme proaktiv zu erkennen, ihre Auswirkungen in Echtzeit zu bewerten, fundierte Entscheidungen zu treffen und rasch Korrekturmaßnahmen zu ergreifen – wodurch betriebliches Chaos vermieden und die Widerstandsfähigkeit verbessert wird.
- Beobachten: Überwachen Sie Protokolle, Telemetrie und Systemintegrität in Echtzeit.
- Orient: Analysieren Sie Anomalien, korrelieren Sie Warnungen und bewerten Sie die Auswirkungen im Kontext.
- Entscheiden: Priorisieren Sie die Reaktion – automatisieren, eskalieren oder mildern Sie.
- Akt: Implementieren Sie Fehlerbehebungen, machen Sie Änderungen rückgängig oder stellen Sie Patches bereit.
Schnelle, iterative Zyklen bedeuten eine schnellere MTTR, weniger Ausfälle und eine intelligentere Automatisierung. Dies ist nicht nur agil, sondern ein kontinuierlicher Kreislauf, der sich ständig anpasst. Und wenn es auf den IT-Betrieb angewendet wird, ändert es alles.
IT-Betrieb heute
Seien wir ehrlich: Heute nutzen wir OODA-Schleifen nicht wirklich. SRE ist eng mit dem Konzept verknüpft, aber die meisten IT-Operationen basieren immer noch entweder auf einem Wasserfall- oder einem agilen Zustand. Obwohl uns Agile zu einem kontinuierlicheren Betriebsmodus geführt hat, werden damit Änderungen in Echtzeit oder schnelle Iterationen nicht ausreichend bewältigt.
Die folgende Tabelle verdeutlicht die Unterschiede auf hoher Ebene:
| Wasserfall | Agil | OODA | |
|---|---|---|---|
| Entscheidungsgeschwindigkeit | Langsam |
Mäßig |
Schnell |
Flexibilität |
Starr |
Adaptiv |
Hohe Flexibilität |
Rückkopplungsschleife |
Verzögert (Zyklusende) |
Kontinuierlich |
Kontinuierlich, in Echtzeit |
Umgang mit Risiken |
Hoch (Ausfälle im Spätstadium) |
Mittel (häufige Iteration) |
Niedrig (schnelle Korrektur) |
Prozessablauf |
Linear, sequentiell |
Iterativ, inkrementell |
Schleifenbasierte, schnelle Iteration |
Antwort ändern |
Widersteht Veränderungen |
Begrüßt den Wandel |
Exploits ändern sich |
Primäres Ziel |
Vorhersehbarkeit und Struktur |
Liefern Sie schnell Mehrwert |
Überholen und ausmanövrieren |
Die meisten Organisationen stecken noch immer in einem Wasser-Scrum-Fall-Modus fest, bei dem einige Schritte agil sind, der Gesamtprozess jedoch weiterhin ein Wasserfallprozess ist. Dieser hybride Ansatz verlangsamt alles und schafft Ineffizienzen, die mit einem adaptiveren, auf OODA basierenden Modell beseitigt werden könnten.
Die Daten sprechen für sich.
Unsere jährliche Forschung unterstützt nachdrücklich die Umstellung auf OODA-Schleifen. Die Herausforderungen, vor denen Unternehmen stehen, passen perfekt zu den Vorteilen dieses Ansatzes:
- Beachten – Hoher Konfigurationsaufwand:
Die Befragten geben an, dass sie aufgrund mehrerer APIs und Sprachen 40–50 % ihrer Zeit mit der Verwaltung von Konfigurationen verbringen. Ein auf OODA basierender, durch KI unterstützter Ansatz könnte diese Belastung reduzieren, indem redundante oder widersprüchliche Systeme in Echtzeit erkannt werden. - Orient – Datenkonsolidierung und -standardisierung:
Der Übergang zu Data Lakes und OpenTelemetry ist ein wichtiger Schritt zur Verbesserung der „Orientierungsphase“. Hochwertige, standardisierte Daten verbessern die Fähigkeit, Ereignisse zu kontextualisieren und zu korrelieren, was zu schnelleren und genaueren Entscheidungen führt. - Entscheiden – Funktionsübergreifende Effizienz:
Viele Befragte betonten, dass SLO/SLI-Reporting und Ursachenanalyse die Bereiche seien, die unter isolierten Prozessen leiden. Eine KI-gesteuerte OODA-Schleife würde diese Silos aufbrechen und die teamübergreifende Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung verbessern. - Handeln – Langsame, reaktive Prozesse:
Aktuelle sequentielle Methoden verzögern Maßnahmen, bis die Probleme eskalieren. Durch den Einsatz von Echtzeitanalysen und KI in der „Act“-Phase können Teams sofort Fehlerbehebungen bereitstellen, wodurch Ausfallzeiten reduziert und größere Vorfälle verhindert werden.
Abschluss
Die Daten machen es deutlich: Auf OODA-Loops basierende Operationen sind die Zukunft.
Organisationen konsolidieren ihre Daten, setzen KI ein und streben nach stärkerer Automatisierung. Durch die Umstellung auf ein adaptives, iteratives Modell wie OODA werden Ineffizienzen beseitigt, der Overhead reduziert und die Reaktionsfähigkeit verbessert.
Die Werkzeuge sind bereits vorhanden. Die einzige Frage ist: Wann ist Ihr Unternehmen bereit für den Umzug?