KI im Vergleich zu Automatisierung: Worin besteht der Unterschied?

Künstliche Intelligenz (KI) erwirbt Wissen und trifft mithilfe von datenbasiertem Reasoning dynamische Entscheidungen, während Automatisierung repetitive IT-Aufgaben und -Prozesse ausführt. Obwohl sowohl KI als auch Automatisierung zum Reduzieren manueller Arbeit dienen sollen, sind sie doch grundsätzlich verschieden und erfüllen 2 unterschiedliche Funktionen.

KI erwirbt Wissen und verarbeitet enorme Datenmengen – mehr als für Menschen allein je möglich wäre. Auf Basis dieser Daten kann KI wichtige Erkenntnisse gewinnen und dynamische Entscheidungen treffen. Ihre Fähigkeiten reichen von grundlegenden Aufgaben wie dem Generieren einer Wettervorhersage, um festzustellen, ob die nächsten Tage optimal zum Surfen sind, bis hin zu komplexen Aufgaben wie dem Erstellen eines mehrstufigen Fehlerbehebungsprotokolls zum Schutz gegen eine potenzielle Sicherheitsverletzung.

Automatisierung führt repetitive IT-Aufgaben und -Prozesse nach manuell festgelegten Richtlinien aus. Anweisungen werden konsistent und zuverlässig befolgt. Selbst wenn Hindernisse auftreten, kann Automatisierung so programmiert werden, dass diese Vorkommnisse eigenständig bewältigt werden, ohne dass weitere menschliche Unterstützung erforderlich ist. Automatisierung kann zuverlässig zum Erstellen täglicher Daten-Backups oder zum regelmäßigen Senden von Updates an Tausende von Maschinen und gegebenenfalls zum Lösen kleiner Probleme eingesetzt werden.

In der Unternehmens-IT sind diese Rollen klar voneinander abgegrenzt und von großer Bedeutung: Automatisierung ist die Maschine, die Aufgaben basierend auf vordefinierten Regeln ausführt, während KI die Intelligenz ist, die lernt und sich anpasst, um bei komplexen Problemen nicht-regelbasierte Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie den Unterschied zwischen KI und Automatisierung verstehen, können Sie Ihr Unternehmen so positionieren, dass es smarter arbeitet und strategisch wertvollere Ergebnisse erzielt, indem Sie eine Kombination aus Erkenntnissen und geplanten Richtlinien nutzen. 

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KI bezeichnet Systeme, die in der Lage sind, Wissen zu erwerben und Erkenntnisse zur Problemlösung einzusetzen. Wie die menschliche Intelligenz interpretiert KI konstant die Umgebung und trifft Entscheidungen in Echtzeit, die die Ausgabe verbessern. KI folgt keinem Skript – sie schreibt das Skript in Echtzeit. Während traditionelle Automatisierung sich wiederholende Logik einsetzt, um bei gleicher Eingabe dieselbe Aktion auszuführen, basiert KI auf wahrscheinlicher Inferenz. Sie wählt aufgrund von Mustern und Kontext die bestmögliche Aktion, selbst wenn die Eingabe nicht identisch ist.

Hauptmerkmale von KI sind unter anderem: 

• Nichtdeterministisch: KI generiert Ergebnisse auf Basis von statistischer Wahrscheinlichkeit und erlernten Mustern. Die Ausgabe kann sich aufgrund neuer Daten oder eines weiterentwickelten Modells ändern, auch wenn der ursprüngliche Prompt ähnlich ist.
• Lernbasierte Systeme: Machine Learning (ML) und Deep Learning erkennen innerhalb von Rechenzentren komplexe Muster und verbessern ihre Performance mit der Zeit, ohne dass eine direkte Neuprogrammierung durch den Menschen erforderlich ist.
• Prädiktiv: KI eignet sich hervorragend für Aufgaben, die prädiktive Analysen, Natural Language Processing (NLP) und Klassifizierung erfordern.

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Bei Automatisierung handelt es sich um einen Satz expliziter Regeln, die darauf ausgelegt sind, Aufgaben konsistent und wiederholt auszuführen, das Fehlerrisiko zu reduzieren und Sie dabei zu unterstützen, jedes Mal die gleichen Ergebnisse zu erzielen. Haben IT-Operations-Teams diese voreingestellten Regeln einmal programmiert, führt die Technologie einfach die Anweisungen aus, um Jobs zu erledigen oder Datenbanken zu aktualisieren – ohne weiteres menschliches Eingreifen. So bildet Automatisierung das Rückgrat einer gut funktionierenden Unternehmens-IT.

Eine Automatisierungsplattform ist mehr als nur eine Library von Skripts. Sie ist das gemeinsame Tool, mit dem Ihre Systemadministrationsteams Playbooks schreiben, die komplexe Aufgaben wie Infrastrukturprovisionierung, Anwendungs-Deployments und Richtliniendurchsetzung in verschiedenen Umgebungen orchestrieren. Sie ist die konsistente Engine, die Ihre Abläufe jedes Mal gleich ausführt, mit wenigen bis gar keinen Überraschungen.

Hauptmerkmale von Automatisierung sind unter anderem:

• Deterministisch: Bei gleicher Eingabe ist die Ausgabe wahrscheinlich identisch. Die Fehleranfälligkeit ist gering und die Vorhersehbarkeit hoch, da die Anweisungen in YAML geschrieben sind, einer für Menschen lesbaren Datensprache.
• Regelbasiert: Automatisierung folgt ausschließlich den erteilten Anweisungen. Bei unvorhergesehenen Problemen kann sie weder davon abweichen oder lernen, noch kann sie sich ihnen anpassen, es sei denn, diese potenziellen Probleme wurden im Code des ursprünglichen Workflows explizit berücksichtigt.
• Konsistent: Automatisierung sorgt dafür, dass die Konfiguration bei Tausenden von Servern einheitlich ist, Patching planmäßig erfolgt und neue Infrastruktur stets gleich provisioniert wird.

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Sie können den Unterschied zwischen KI und Automatisierung in einer einzigen Frage zusammenfassen: Werden Regeln befolgt oder werden Regeln erlernt und vorgeschlagen?

KI interpretiert Wissen: Ihre Anpassbarkeit sorgt für unterschiedliche Ergebnisse basierend auf datengestützter Entscheidungsfindung. Sie setzt ML oder Deep Learning ein, um die beste Lösung oder Empfehlung zu erzielen. Dadurch werden die Workflows proaktiver und Ihr IT-Team steht nicht unter so großem Druck, manuell eingreifen zu müssen. Sie kann neue Anomalien erkennen und ohne explizite Neuprogrammierung neue prädiktive Modelle erstellen. 

KI ist hervorragend für Anpassungsaufgaben geeignet wie:

• Vorhersagen von Verhalten
• Entdecken von Anomalien
• Klassifizieren von Mustern
• Verstehen von Sprache
• Treffen kontextbasierter Entscheidungen

Automatisierung befolgt Regeln: Ein Automatisierungstool führt explizite Regeln aus, die Systemadministrations- oder Engineering-Teams vorgeben. Es führt vordefinierte Workflows aus, sorgt für konsistente Konfigurationen und eliminiert menschliche Variabilität. Bei unveränderten Eingaben liefert die Automatisierung immer das gleiche Ergebnis. 

Automatisierung eignet sich hervorragend für repetitive Aufgaben wie:

• Provisionierung
• Konfiguration
• Compliance
• Patch Management
• Anwendungs-Deployments

Insgesamt verbessert KI die Entscheidungsfindung, indem sie die Daten, Workflows und Umgebungen Ihres Unternehmens analysiert, bevor sie strategische Empfehlungen für Veränderungen gibt. Sie liefert Erkenntnisse, die Administrationsteams möglicherweise übersehen, und optimiert dynamisch die Ergebnisse. Automatisierung verbessert die Effizienz und reduziert menschliche Fehler. Sie beschleunigt Abläufe und eliminiert manuelle, fehleranfällige Aufgaben. Automatisierung sorgt dafür, dass alles nach Anweisung ausgeführt wird. KI bestimmt, was als Nächstes zu tun ist.

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Wenn es um das Kuratieren der IT-Umgebung eines Unternehmens geht, ist die optimale Version eine Kombination aus KI und Automatisierung, um intelligente Automatisierung zu erreichen. Wenn beide Technologien gemeinsam eingesetzt werden, vereinen sie konsistente wiederholbare Prozesse und adaptive KI.

KI benötigt zum Umsetzen ihrer Entscheidungen eine zuverlässige Automatisierungs-Engine. Nehmen wir beispielsweise die eventgesteuerte Automatisierung. Im Allgemeinen stellt die eventgesteuerte Automatisierung eine Möglichkeit für IT-Teams dar, mithilfe eines Regelsatzes nach dem Muster „Wenn dies, dann das“ zu steuern, wie und wann bestimmte Aktionen ausgelöst werden. Anstatt Automatisierung eigenständig innerhalb ihrer voreingestellten Regeln auszuführen, kann die Verwendung von KI dabei helfen, schneller auf Echtzeit-Auslöser zu reagieren. Der Einsatz von KI für IT-Abläufe (AIOps) kann im gesamten Unternehmen zu besseren Entscheidungen führen, beispielsweise durch das proaktive Vorhersagen von Ausfällen und das Anstoßen von Fehlerbehebungsworkflows, bevor Probleme zu groß werden, um sie noch bewältigen zu können. 

Durch intelligente Automatisierung werden Ihre Beschäftigten und Ressourcen entlastet, sodass diese für wichtigere Projekte verfügbar sind. Sie kann Sie sogar dazu beitragen, die Entwicklungskapazität Ihres Teams zu erweitern und die Skalierbarkeit zu verbessern. Der Einsatz von KI-gestützter Entwicklung kann die Zeit für die Generierung eines neuen YAML-Playbooks oder der Entwicklung von Anwendungen verkürzen, während gleichzeitig schnelle Anpassungen vorgenommen werden können, wenn sich die Anforderungen Ihres Unternehmens ändern. Intelligente Automatisierung vereinfacht nicht nur die Verwaltung, sondern unterstützt Ihr Team auch dabei, begrenzte Ressourcen optimal zu nutzen. 

Red Hat® Ansible® Automation Platform umfasst Tools zum Erstellen, Verwalten und Skalieren von Automatisierung im gesamten Unternehmen. Dazu gehört Automation Coding Assistant, mit dem Entwicklungsteams Automatisierungsaufgaben mit Prompts in natürlicher Sprache generieren und Ansible Playbooks erstellen können, die den Best Practices entsprechen. 

Und das Beste daran? Sie können Ansible Automation Platform mit Red Hat OpenShift® AI integrieren, wodurch sämtliche Teams ein konsistentes Benutzererlebnis erhalten. Sie können die Plattform auch gemeinsam mit Red Hat Enterprise Linux® verwenden, einer skalierbaren Plattform, die auf einer Open Hybrid Cloud ausgeführt werden kann. Das erhöht Ihre Flexibilität ohne Vendor Lock-in. 

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