Tricentis: Neue Studie: Lohnt sich der Einsatz von KI in DevOps?

29. November 2022

Überwältigende Mehrheit der Unternehmen sieht großes Potenzial

Künstliche Intelligenz zählt zu vielversprechendsten neuen Technologien. Es wird viel darüber diskutiert, welche Vorteile sie für die DevOps-Pipeline bringt. Aber wie sieht es tatsächlich in der Praxis aus? Sehen DevOps-Teams das Potenzial von KI – und wenn ja, in welchem Bereich erwarten sie die größten Auswirkungen? Das wollte Tricentis wissen und hat das Marktforschungsunternehmen TechStrong mit einer Studie beauftragt. Viktoria Praschl, VP Sales Central Europe bei Tricentis, erläutert die wichtigsten Ergebnisse.

Viele Unternehmen haben bereits DevOps-Prozesse etabliert oder planen dies gerade. Continuous Integration und Continuous Delivery sind unverzichtbar, um immer kürzere Release-Zyklen zu meistern. Längst ist die Innovationsgeschwindigkeit zum wichtigen Wettbewerbsfaktor geworden. DevOps-Verantwortliche suchen daher stets nach Möglichkeiten, Prozesse weiter zu optimieren. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz und Machine Learning erscheint dafür geradezu prädestiniert.

Schließlich können intelligente Algorithmen riesige Datenmengen analysieren und verwertbare Erkenntnisse daraus gewinnen – Fähigkeiten, die für DevOps-Projekte wertvoll sind. Denn die automatisierten Workflow-Pipelines generieren ein enormes Datenvolumen, das immer schwerer zu managen ist. Um herauszufinden, welchen Nutzen KI und Machine Learning heute schon für den DevOps-Bereich bringen und wo das größte Potenzial steckt, haben Tricentis und TechStrong Research 2.670 DevOps-Praktiker, -Manager und -Führungskräfte befragt.

Die Studienteilnehmer stammen aus Unternehmen aller Größen in Nord- und Südamerika, Europa, dem Nahen Osten sowie dem asiatisch-pazifischen Raum. Durchgeführt wurde die Umfrage im Mai und Juni 2022.

Die zentralen Ergebnisse der Umfrage

Erhebliche Vorteile durch KI-gestützte DevOps: Die Studienteilnehmer sind sich einig, dass der Einsatz von KI signifikante Verbesserungen bringen und DevOps-Prozesse beschleunigen kann. Fast 90 Prozent sehen in KI erhebliches Potenzial. 79 Prozent der Early Adopter, die KI bereits in den DevOps-Pipelines nutzen, bewerten die Technologie als sehr oder sogar extrem nützlich.

Aber auch Unternehmen, die noch nicht so weit fortgeschritten sind, erkennen die Chancen. Mehr als 50 Prozent aller Befragten sind sich sehr bewusst, welches Potenzial in KI steckt – wobei dieses Mindset in Europa noch weniger ausgeprägt ist als in Nordamerika und im asiatisch-pazifischen Raum.

KI adressiert wichtige geschäftliche und technologische Herausforderungen: Unternehmen setzen große Hoffnungen in die neue Technologie. 47 Prozent erwarten, dass KI es jungen Mitarbeitern erleichtern wird, komplexe Aufgaben zu erfüllen. Dies ist gerade im Hinblick auf den Fachkräftemangel wichtig. Außerdem glauben die Befragten, KI kann die Customer Experience optimieren (48 Prozent) und Kosten reduzieren (45 Prozent). Zu den wichtigsten technologischen Vorteilen zählen die Verbesserung der Code-Qualität und die Steigerung der Release-Geschwindigkeit.

Das vielversprechendste Einsatzgebiet für KI ist das Testing: Seit jeher gelten Software-Tests als Flaschenhals. Sie verursachen großen Aufwand und sind oft schwer automatisierbar. Mit DevOps wachsen die Herausforderungen, da riesige Mengen an komplexen Daten entstehen und Test Cases häufig geändert werden müssen. Hier spielt KI ihre Stärke aus: Mithilfe von Datenanalysen kann sie Testprozesse verbessern und beschleunigen. Den größten Vorteil bringt die neue Technologie bisher in der Test-Case-Wartung, sagen 49 Prozent der Befragten.

Indem KI Probleme selbstständig behebt, reduziert sie den Aufwand erheblich. Außerdem hilft sie dabei, das Testing auf Hochrisikobereiche zu fokussieren (44 Prozent) und Fehlerursachen zu ermitteln (43 Prozent). DevOps-Praktiker können automatisierte Test Cases dank KI schneller entwickeln (37 Prozent) und geeignete Tests für Applikationsänderungen identifizieren (34 Prozent).

KI eignet sich insbesondere für funktionale Tests und UI-Tests: Funktionale Tests sollen sicherstellen, dass eine Applikation richtig läuft. UI-Tests dienen dazu, die Benutzeroberfläche zu überprüfen. Beide Testarten gelten als aufwändig und komplex. 65 Prozent der Befragten sehen den größten Vorteil von KI im Bereich der funktionalen Tests. Diese sind ergebnisoffen und erfordern viele Permutationen.

KI kann die Permutationen verwalten und anhand von Datenanalysen bisher unentdeckte Produktionssignale erkennen. Im Bereich UI-Testing kann künstliche Intelligenz realistisches Nutzerverhalten über verschiedene Nutzererfahrungs-Pfade hinweg simulieren. So lassen sich auch bisher manuell durchgeführte Tests automatisieren.

Die größte Herausforderung bei der Einführung von KI sind fehlende Skills:Unabhängig von ihrem DevOps-Reifegrad beklagen viele der befragten Unternehmen, dass ihnen KI-Kenntnisse fehlen. Für 44 Prozent ist dies das größte Hindernis auf dem Weg zu KI-gestützten DevOps-Prozessen. 25 Prozent scheitern an mangelndem Budget und 19 Prozent an der Tool-Auswahl.

Um diese Hürden zu überwinden, sind sowohl interne Weiterbildungsmaßnahmen als auch externe Unterstützung gefragt. Am einfachsten lässt sich KI-gestützte Testautomatisierung mithilfe einer Plattform-Lösung implementieren, die einen Low-Code/No-Code-Ansatz verfolgt. So können Unternehmen schnell starten – ohne Programmieraufwand und ohne, dass sie erst eigene KI-Kompetenz aufbauen müssen.

Noch steckt der Einsatz von KI in DevOps-Pipelines in den Kinderschuhen. Doch die Studie zeigt, dass die Vorteile erheblich sind – insbesondere im Testing-Bereich. Es ist daher zu erwarten, dass sich KI-gestützte Testautomatisierung durchsetzen wird. Indem Unternehmen ihre Testprozesse optimieren, können sie Releases beschleunigen und Ressourcen freisetzen. So gewinnen sie Zeit, sich auf Innovationen und den Geschäftserfolg zu konzentrieren.

Die vollständige Studie können Sie unter folgendem Link anfordern:

https://www.tricentis.com/resources/ai-augmented-devops-report