Ihr nächster SRE könnte eine Maschine sein

Lori Mac VittieDistinguished Engineer und Chief Evangelist | F5

Erkenntnisse aus dem Bericht „State of Application Strategy 2026“

Im operativen Geschäft vollzieht sich ein stiller Wandel, der leicht zu übersehen ist, wenn Sie KI noch immer als Werkzeug zur Entscheidungsunterstützung betrachten.

Sie berät nicht mehr nur. Sie handelt.

Unsere Daten machen deutlich, dass dieser Wandel nicht zu übersehen ist. 67 Prozent der Unternehmen setzen bereits KI ein, um ihre Automatisierungsmaßnahmen zu beschleunigen. 66 Prozent lassen Richtlinien und Konfigurationen automatisch durch KI anpassen, um SLAs und SLOs einzuhalten. Weitere 59 Prozent nutzen KI, um Empfehlungen zu generieren, die als Grundlage für menschliches Handeln dienen. Nur 2 Prozent geben an, KI überhaupt nicht für die Automatisierung einzusetzen.

Diese Verteilung zeichnet ein sehr klares Bild. KI befindet sich nicht mehr außerhalb des Regelkreises, sondern ist fest darin verankert.

KI führt Aufgaben aus, aber nur dort, wo Fehler unkritisch sind

Auf den ersten Blick legen diese Zahlen nahe, dass wir bereits vollständige Autonomie erreicht haben. Das ist jedoch nicht der Fall.

Stattdessen beobachten wir eine selektive Ausführung. Unternehmen lassen KI bereitwillig direkt handeln, wenn die möglichen Auswirkungen begrenzt und die Ergebnisse messbar sind. Datenverkehrssteuerung, Leistungsoptimierung, Kostenoptimierung. In diesen Bereichen lassen sich Maßnahmen schnell beobachten, bewerten und rückgängig machen.

Das ist kein Zufall. Darin zeigt sich eine klare Vertrauensgrenze.

KI darf dort schnell agieren, wo Fehler tolerierbar sind und eine Wiederherstellung unkompliziert ist. In Bereichen, die Compliance, die Sicherheitslage oder geschäftskritische Richtlinien betreffen, wird ihr nicht derselbe Handlungsspielraum eingeräumt. Diese Bereiche erfordern weiterhin menschliche Aufsicht – nicht, weil KI dazu nicht in der Lage wäre, sondern weil das Risikoprofil grundlegend anders ist.

In der Praxis bedeutet das, dass Ihr „nächster SRE“ durchaus eine Maschine sein könnte – allerdings eine, die innerhalb strenger Leitplanken agiert, und kein unabhängiger Akteur, der uneingeschränkte Entscheidungen trifft.

Dies ist eine Erweiterung der Steuerungsebene, kein Ersatz

Interessant ist, wie genau dies den Mustern entspricht, die wir bereits zuvor beobachtet haben.

Autoscaling machte Administratoren nicht überflüssig. Traffic-Management beseitigte nicht die Notwendigkeit von Richtlinien. Die Automatisierung von Richtlinien hob Governance nicht auf. Jede dieser Entwicklungen verlagerte Verantwortung in das System und bewahrte zugleich die Kontrolle auf Architekturebene.

KI folgt demselben Weg.

Unternehmen teilen operative Befugnisse auf. Sie räumen KI in eng abgegrenzten Bereichen Ausführungsrechte ein, behalten aber die Kontrolle über risikoreiche Entscheidungen. Das ist kein Mangel an Vertrauen, sondern eine bewusste Architekturentscheidung.

KI wird in die Steuerungsebene integriert, nicht über sie gestellt.

Der Wert von KI liegt in Geschwindigkeit und Signalwirkung, nicht in Autonomie

Falls noch Zweifel daran bestehen, wie Unternehmen die Rolle von KI einschätzen, räumen die Daten zu den Vorteilen diese schnell aus.

Die wichtigsten erwarteten Ergebnisse durch generative KI sind schnellere Entscheidungsprozesse mit 33 % und Produktivitätssteigerungen durch adaptives Lernen mit 32 %. Kosteneinsparungen, strategische Planung und Compliance folgen mit Abstand.

Diese Reihenfolge ist von Bedeutung.

Unternehmen räumen Autonomie keine Priorität ein. Stattdessen setzen sie auf Geschwindigkeit und die Qualität von Signalen. Sie wollen bessere Entscheidungen, die schneller getroffen und direkt in Arbeitsabläufe eingebettet werden. Das deckt sich genau mit den zuvor genannten Daten, denen zufolge 59 % der Unternehmen auf KI-generierte Empfehlungen setzen, während ein ähnlich hoher Anteil begrenzte automatische Aktionen zulässt.

Befugnisse werden schrittweise übertragen: zunächst durch Empfehlungen, dann durch eine eingeschränkte Ausführung.

Kontrolle konzentriert sich am Punkt der Absicht

Wenn man dies damit abgleicht, wo Bereitstellungs- und Sicherheitsteams die größten Auswirkungen feststellen, zeichnet sich die Architektur noch deutlicher ab.

Die Prompt-Ebene liegt bei der Bereitstellung mit 29 % und bei der Sicherheit mit 25 % vorn, dicht gefolgt von der Token- und der Steuerungsebene mit jeweils 23 %. Modell-Routing und Ausgabemoderation sind zwar wichtig, liegen jedoch dahinter.

Diese Konzentration ist kein Zufall.

Wenn Ihr Ziel darin besteht, Entscheidungen zu beschleunigen und die Produktivität zu steigern, liegt der größte Hebel dort, wo die Absicht in das System einfließt. An dieser Stelle werden Prompts formuliert, Kontextinformationen zusammengestellt und Vorgaben festgelegt, bevor die Ausführung beginnt.

Unternehmen optimieren den Einstiegspunkt für Inferenz, weil sie so die Ergebnisse beeinflussen können, ohne die Kontrolle abzugeben.

Dies unterstreicht zudem einen umfassenderen Wandel: Modelle werden zunehmend als austauschbare Ausführungs-Engines betrachtet. Aus betrieblicher Sicht verlagert sich die Intelligenz auf eine höhere Ebene des Technologie-Stacks – in die Bereitstellungsinfrastruktur, die steuert, wie Anfragen gestaltet, weitergeleitet, eingeschränkt und überwacht werden.

KI wird zum Betreiber, aber nicht zum Eigentümer

Fasst man all dies zusammen, ergibt sich ein einheitliches Muster.

KI ist in den Regelkreis eingebettet. Ihr wird zugetraut, eigenständig zu handeln, jedoch nur innerhalb klar definierter Grenzen. Sie wird für ihre Schnelligkeit und ihre Fähigkeit, relevante Signale zu liefern, geschätzt – nicht für uneingeschränkte Autonomie. Ihre Steuerung folgt denselben Architekturprinzipien, die seit jeher die Anwendungsbereitstellung und -sicherheit bestimmen.

Damit wird KI zum Operator, aber nicht zum Eigentümer.

Und genau bei dieser Unterscheidung greift die Diskussion in weiten Teilen der Branche noch immer zu kurz. Die eigentliche Herausforderung besteht nicht mehr darin, KI beizubringen, wie sie Entscheidungen trifft. Vielmehr geht es darum, Systeme zu entwickeln, die festlegen, wo sie handeln darf, wann sie die Entscheidung abgeben muss und wie ihre Handlungen überwacht, eingeschränkt und rückgängig gemacht werden.

Das ist kein KI-Problem. Es ist ein Problem der Unternehmensarchitektur.

Organisationen, die das erkennen, werden KI sicher und effektiv skalieren. Diejenigen, die es nicht erkennen, werden sie entweder so stark einschränken, dass sie bedeutungslos wird, oder ihr so sehr vertrauen, dass daraus Risiken entstehen.

So oder so ist das Ergebnis dasselbe. Sie werden hinter Systemen zurückbleiben, die bereits verstanden haben, dass der nächste SRE das Team nicht ersetzt.

Es wird Teil des Teams.

Weitere Informationen finden Sie im vollständigen Bericht zum Stand der Anwendungsstrategie 2026.

Über den Autor

Lori Mac VittieDistinguished Engineer und Chief Evangelist | F5

Lori MacVittie ist Distinguished Engineer und Chief Evangelist im Office of the CTO von F5 und verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen Anwendungsbereitstellung, Automatisierungsstrategie und Infrastruktur. Sie ist dafür bekannt, Komplexität verständlich zu machen – ob sie Leitplanken für KI-Agenten definiert, fragile Multicloud-Architekturen analysiert oder die Grenzen skalierbarer Systeme auslotet. Sie verfügt über mehr als dreißig Jahre Branchenerfahrung in der Anwendungsentwicklung, IT-Architektur sowie im Netzwerk- und Systembetrieb. Bevor sie zu F5 kam, war sie als mehrfach ausgezeichnete Technologie-Redakteurin tätig. MacVittie hat einen Masterabschluss in Informatik und ist eine produktive Autorin, deren Veröffentlichungen die Bereiche Sicherheit, Cloud und Unternehmensarchitektur abdecken. Außerdem spielt sie leidenschaftlich gern Brett- und Videospiele und vertritt mit voller Überzeugung klare Ansichten zum Thema Käse.

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