Red Hat wird die Ansible Automation Platform um viele neue Funktionen für KI-gestützte IT-Automatisierung erweitern. Im dritten Quartal soll eine neue Version erscheinen, in deren Mittelpunkt der Automation Orchestrator steht. Damit soll die Ansible-Plattform zur zentralen Ausführungsebene für KI-gestützte IT-Operationen werden. Der Orchestrator analysiert Signale von KI-Systemen oder Agenten, erkennt Zusammenhänge und schlägt Maßnahmen vor. Die eigentliche Umsetzung erfolgt über definierte Automatisierungsabläufe in Ansible. Red Hat nennt dieses Prinzip: „KI empfiehlt, Menschen genehmigen und die Automations-Plattform führt aus.“

Des Weiteren soll der Orchestrator unterschiedliche Quellen und Werkzeuge in einem gemeinsamen Ablauf verbinden. Beispielsweise können Alerts von IBM Instana, ServiceNow oder Splunk denselben Workflow starten, bei dem ein Ticket angelegt wird, eine KI den Vorfall analysiert und eine geeignete Maßnahme empfohlen wird. Anschließend muss eine Person diese Aktion freigeben, bevor Ansible das Problem automatisch beheben darf. Das heißt, der Orchestrator nutzt die vorhandenen Automatisierungen, statt diese zu ersetzen. Viele Unternehmen verfügen bereits über Skripte, Runbooks und Ansible-Playbooks, die der neue Orchestrator in KI-gestützte Prozesse einbindet.

Rechte begrenzen und kontrollieren

„KI-Agenten werden in der IT-Administration nur dann erfolgreich sein, wenn sie mit klar begrenzten Rechten innerhalb bewährter Leitplanken operieren“, sagt Sathish Balakrishnan, Vice President der Ansible Business Unit bei Red Hat. „KI kann Situationen analysieren und Maßnahmen empfehlen, doch die Ausführung muss immer über geprüfte Playbooks, Freigaben, Rollenmodelle und Audit-Trails erfolgen“, so Balakrishnan weiter.

Einen Schwerpunkt der neuen Version bilden Kontrollmechanismen. Dazu zählen rollenbasierte Zugriffe, Approval Gates, Auditing, Content Signing und Credential Management. Diese Kontrollmechanismen sollen unabhängig davon gelten, ob eine Automatisierung klassisch aufgabenbasiert, eventgetrieben oder KI-gestützt ausgelöst wird.

Ansible 2.7: Mehr Transparenz und MCP-Server

Parallel hat Red Hat die Ansible Automation Platform 2.7 angekündigt. Sie bringt unter anderem einen visuellen Editor für Execution Environments, einen Content-Katalog und Automation-Dashboards. Diese Dashboards sollen helfen, die Leistung und den wirtschaftlichen Nutzen der Automatisierung besser nachzuvollziehen.

Für AIOps wurde die Ansible-Plattform um einen MCP-Server (Model Context Protocol) erweitert, der auf den bestehenden Ansible-Kontrollen für Benutzeridentitäten, Zugangsdaten und rollenbasierten Zugriffen aufsetzt. Der MCP-Server kann auch im Read-only-Modus betrieben werden, um riskante Aktionen über Human-in-the-loop-Freigaben abzusichern. Hinzu gekommen sind AIOps-Solution-Guides. Der erste davon bietet Integrationen mit IBM Instana, ServiceNow und Splunk. Das ist für Betriebsumgebungen gedacht, in denen Observability-, ITSM- und Security-Signale bereits aus verschiedenen Systemen anfallen. Der Orchestrator soll diese Signale in kontrollierte Automatisierungsabläufe überführen, statt die vorhandenen Werkzeuge zu ersetzen.

Für Entwickler und Automatisierungsteams gibt es eine Erweiterung, über die per MCP KI-Anwendungen und MCP-Clients angebunden werden können, darunter Claude oder Cursor. Zudem unterstützt ein intelligenter Assistent „bring-your-own-knowledge“, mit dem Modellantworten stärker auf vorhandenes Betriebswissen, Playbooks und interne Abläufe zugeschnitten werden.

(fo)

Seine gerade gestartete Kundenveranstaltung Sapphire nutzt SAP, um die insbesondere von der Finanzwelt herbeigesehnte Antwort auf eine KI-geprägte Software-Welt zu präsentieren. Wenig überraschend lautet das Zielbild Autonomous Enterprise, bei dem KI-gestützte Assistenzen Hand in Hand mit dem gewöhnlichen Personal arbeiten und Geschäftsabläufe vollständig „übernehmen“.

Die neu vorgestellte Autonomous Suite automatisiert die entsprechenden End-to-End-Prozesse. Wie das SAP-Management gerne und häufig betont, stützen sich die Arbeit und Durchführung hierbei auf das seit der SAP-Gründung in über fünfzig Jahren zusammengetragene Kontextwissen zum betrieblichen Geschehen in Unternehmen.

Knowledge Graph als semantisches Herz

Die technische Grundlage für die neue Suite bildet die gleichfalls neu vorgestellte Business-AI-Plattform. Dabei handelt es sich weniger um eine wirkliche Neuentwicklung, sondern zuvorderst um das Zusammenlegen der Business Technology-Plattform (BTP), Business Data Cloud (BDC) und Business AI (Joule, Joule Agents, AI Foundation) in einer geregelten Umgebung.

Das semantische Herz bildet der Knowledge Graph, an dem SAP gleichfalls schon länger strickt. Dieser liefert den Agenten eine strukturierte Übersicht über alle Geschäftseinheiten, Prozesse und Beziehungen in der gesamten SAP-Landschaft eines Anwenderunternehmens. SAP hat inzwischen eine Reihe von Domänenmodellen erstellt, die anhand von Programmcode, Daten, Metadaten, Geschäftsprozessen, Architekturwissen und Dokumentation trainiert wurden. In Kombination mit Kontextgraphen sollen diese die inhärente Logik und Kontrolllogik der SAP-Anwendungswelt den neuen Agenten und Assistenzen zuführen.

Lass das mal die KI-Agenten machen

SAP stellt auf der Sapphire mit Joule Work außerdem einen neuen dynamischen Arbeitsbereich vor, der ein absichtsgesteuertes Arbeiten unterstützt. In natürlicher Sprache sollen Anwender hier einfach formulieren, was sie erreichen wollen und den Rest an die KI beziehungsweise den Joule-Assistenten delegieren. Die Assistenten erkennen anhand des Kontexts die Absichten der Nutzer und koordinieren die entsprechenden Agenten im gesamten Unternehmen. Die Work-Umgebung ist interoperabel angelegt, soll also als zentrale Schnittstelle zwischen SAP- und Nicht-SAP-Umgebungen dienen.

Über Joule Work können Nutzer auch auf die Studio-Umgebung zugreifen. Hier lassen sich dann eigene Agenten erstellen, die über das Model Context Protocol (MCP) und das Agent2Agent-Protokolls (A2A) auch auf Tools oder Agenten von Drittanbietern zurückgreifen können.

Für die Umsetzung agentenbasierter Funktionen verlässt sich SAP nicht allein auf Eigenentwicklungen, sondern greift weiterhin auf die Tools einschlägiger Anbieter zurück, Anthropics Claude beispielsweise wird die Joule-Agenten in den Bereichen Personalwesen, Beschaffung und Lieferkette unterstützen. Mit AWS sind künftig Datenintegrationen möglich, ohne dass zwischen der Athena und BDC Daten hin- und hergeschaufelt werden müssen.

Mit Zukäufen Lücken geschlossen

Nvidias OpenShell dient wiederum als vertrauenswürdige, sichere Laufzeitumgebung für Joule Studio, um beliebige Agenten in der SAP Business AI Platform erstellen, bereitstellen und verwalten zu können. Ferner schließen Zukäufe mehrere funktionale Lücken im Angebot. Der Reltio-Kauf etwa soll Daten aus unterschiedlichen Quellen graphenbasiert zu einer konsistenten Sicht auf Stammdaten („Golden Record“) zusammenführen. Die angestrebte Übernahme von Dremio beschleunigt den Weg der BDC, SAP- und Nicht-SAP-Daten in ein Apache-Iceberg-natives Lakehouse.

Die gleichzeitig verkündete Akquisition von Prior Labs, einem Pionier für Tabellarische Foundation Models (TFMs), unterstützt die Entwicklung tabellarischer Grundmodelle für betriebliche Aufgaben. Da Unternehmensanwendungen Daten und Zahlen typischerweise in Tabellen organisieren, mangelt es den großen Sprachmodellen an dieser Stelle buchstäblich am grundlegenden Verständnis. Mit dem RPT (Relational Pretrained Transformer) ist SAP selbst hier bereits seit einigen Monaten mit einem eigenen Produkt unterwegs, das auf Grundlage tabellarischer ABAP-Daten Dinge wie Zahlungsverzögerungen, Upselling-Möglichkeiten et cetera vorhersagt. In der neuen 1.5-Version erhält dieses nun einen Chat-Assistenten, um mithilfe von Fragen in natürlicher Sprache tabellarische Daten und die dahinter liegenden Ergebnisse weitergehend erkunden zu können.

Die großen und kleinen Aktivitäten zahlen alle darauf ein, dass SAP über die Business-AI-Plattform auch in einer KI-geprägten Softwarewelt die Hand auf die zusammengetragene Unternehmens- und Prozess-Expertise hält. Wie es heißt, soll die neu eingeführte Autonomous Suite bereits mehr als 50 domänenspezifische Joule-Assistenten in den Bereichen Finanzen, Lieferkette, Beschaffung, Personalmanagement und Kundenbindung umfassen. Diese automatisieren die entsprechenden End-to-End-Prozesse, indem sie über 200 spezialisierte Agenten koordinieren.

Daneben hat SAP acht autonome Industrie-Lösungen eingeführt, die branchenbezogene Prozesse von Anfang bis Ende abwickeln und dabei deren spezifische Logik sowie regulatorische Anforderungen integrieren. Ein wenig aufgeweicht wird im Übrigen auch SAPs Politik, die KI-Angebote ausschließlich den Anwendern der Cloud-basierten Unternehmensprogramme zukommen zu lassen. Sie sollen künftig auch für Anwender mit traditionellen On-Premises-Plattformen zugänglich sein – vorausgesetzt sie haben mit der Einführung beziehungsweise Überführung ihrer Anwendungen in die Cloud begonnen und mit SAP einen entsprechenden (Rise-)Plan abgeschlossen.

(axk)

GitLab verordnet sich selbst eine strukturelle und strategische Neuausrichtung. Sie soll bis zum 1. Juni 2026 abgeschlossen sein und vier Maßnahmenblöcke umfassen: eine Reduktion der Länderpräsenz, den Abbau mehrerer Managementebenen, eine Umorganisation der Forschungs- und Entwicklungsteams sowie neue Arbeitsprozesse, die den Schwerpunkt auf KI legen. Offen bleibt, wie groß der Stellenabbau wird.

Diese Maßnahmen kündigte GitLab-CEO Bill Staples am 11. Mai in einem Blogbeitrag auf GitLab an. Darin bezeichnet er die agentische Ära als größte Chance in der Unternehmensgeschichte von GitLab, was entsprechende strukturelle und strategische Entscheidungen und Anpassungen erfordere.

Die bisherige Organisationsform, im Blogbeitrag auch als „GitLab Act 1“ bezeichnet, sei für diese neue Phase zu langsam, zu komplex und nicht optimal ausgerichtet. Deshalb greift für Angestellte, Investoren und Kunden nun „GitLab Act 2“. Dessen Maßnahmen sollen GitLab als DevOps-Plattform-Anbieter schneller, effizienter und innovationsstärker aufstellen. Auf Kundenseite hat GitLab schon vorgelegt: Mit der GitLab Duo Agent Platform treibt der Anbieter bereits seit letztem Jahr eine stärkere KI-gestützte Entwicklung voran.

Länderpräsenz verkleinert sich um bis zu 30 Prozent

Konkrete Zahlen zum Stellenabbau nennt Bill Staples nicht, lässt jedoch dessen Größenordnung durchblicken. Man wolle die Präsenz in Ländern, in denen kleine GitLab-Teams sitzen, um bis zu 30 Prozent reduzieren. Bei GitLab arbeiten derzeit rund 2600 Angestellte, die sich auf mehr als 65 Länder verteilen. Kunden in den betroffenen Gebieten sollen künftig über Partner betreut werden. Dabei bleibt offen, welche Länder auf der roten Liste stehen.

Im Rahmen von GitLab Act 2 will GitLab in einzelnen Unternehmensbereichen auch bis zu drei Managementebenen streichen, was die Kommunikation der Teams untereinander verbessern und beschleunigen soll. Des Weiteren werde man die Rollen und Verantwortlichkeiten auf eine KI-gestützte Arbeitsweise ausrichten und Aufgaben automatisieren, wo immer das möglich ist. Ziel sei es, eine optimale Rollenverteilung innerhalb der Teams zu finden. Als vierte Maßnahme will GitLab sein Forschungs- und Entwicklungsteam neu aufstellen, um damit rund 60 kleinere und schlagkräftigere Teams zu schaffen.

Verträge und Support laufen normal weiter

Für Kundinnen und Kunden ändern sich durch GitLab Act 2 weder Roadmap-Zusagen noch bestehende Vertragsbedingungen, betont der GitLab-CEO. Auch der Support soll ohne Unterbrechung weiterlaufen.

Vorbehaltlich der Zustimmung des Vorstands will GitLab den endgültigen Umfang und die finanziellen Auswirkungen der Restrukturierung im Rahmen des Earnings-Calls am 2. Juni bekannt geben. An den Umsatzzielen für das erste Quartal des Geschäftsjahres 2027 (253 bis 255 Millionen US-Dollar) und das gesamte Geschäftsjahr 2027 (1,099 bis 1,118 Milliarden US-Dollar) halte man dabei fest. Für das vierte Quartal des Geschäftsjahres 2026 meldete GitLab einen Umsatz von 260,4 Millionen US-Dollar, was einem Anstieg von 23 Prozent im Vergleich zum Vorjahr entspricht.

(mro)