Umfrage: 75% der IT-Teams kämpfen mit Workflows, KI kein Allheilmittel
Trotz des allgegenwärtigen Versprechens der künstlichen Intelligenz, Entwicklungszyklen zu beschleunigen, zeigt eine neue Umfrage, dass der Weg zur Produktion für die meisten IT-Teams weiterhin voller Herausforderungen ist. Ein kürzlich veröffentlichter Bericht von Temporal, einer Microservice-Orchestrierungsplattform, ergab, dass lediglich jeder vierte Teilnehmer angab, wirklich reibungslose Workflows in seiner Organisation zu erleben. Für die überwiegende Mehrheit – 75 % der Befragten – ist die Realität ein ständiger Kampf gegen Systemkomplexitäten und operative Krisen, vergleichbar mit dem „Löschen von Bränden“ an den digitalen Frontlinien, wie der Bericht düster feststellt.
Die Umfrage hob mehrere weit verbreitete Schwachstellen hervor, die die Effizienz beeinträchtigen. Ein signifikanter Anteil von 35 % der Teilnehmer nannte übermäßig komplexe Workflow-Prozesse als großes Hindernis. Ebenso berichteten 35 %, dass ihre Teams mit hohem operativen Overhead zu kämpfen haben, was wertvolle Ressourcen und Zeit verbraucht. Darüber hinaus gaben fast ein Drittel (34 %) der Organisationen zu, erhebliche Schwierigkeiten bei der Wiederherstellung nach Systemausfällen zu haben, was auf einen Mangel an Resilienz in ihren aktuellen Setups hindeutet.
Interessanterweise zeigte sich eine klare Divergenz darin, wie verschiedene Rollen innerhalb der IT diese Herausforderungen wahrnehmen. Entscheidungsträger, wie Engineering Manager und CTOs, nannten eher den operativen Overhead und Schwierigkeiten beim Skalieren von Systemen als ihre Hauptanliegen. Im Gegensatz dazu nannten einzelne Mitwirkende – die Softwareentwickler und Programmierer vor Ort – häufiger Probleme bei der Verwaltung langlaufender Prozesse und die inhärente Komplexität der Wiederherstellung nach Systemausfällen.
Diese Erkenntnisse stammen aus dem „State of Development“-Bericht 2025 von Temporal, der Antworten von über 220 einzelnen Mitwirkenden und IT-Entscheidungsträgern weltweit sammelte. Die Teilnehmerbasis war geografisch vielfältig, mit 42 % aus Nordamerika, 27 % aus Europa und 15 % aus der Asien-Pazifik-Region. Fast die Hälfte (46 %) der Befragten arbeitet für Organisationen mit mehr als 500 Mitarbeitern, was einen breiten Überblick über Unternehmensgrößen bietet.
Die Umfrage beleuchtete auch unterschiedliche Ansätze bei der Werkzeugauswahl und den Prioritäten. In kleineren und mittleren Organisationen (mit weniger als 1.000 Mitarbeitern) haben einzelne Entwickler typischerweise mehr Einfluss darauf, welche Tools übernommen werden. In größeren Unternehmen mit 1.000 oder mehr Mitarbeitern bestimmen jedoch CIOs und Engineering Manager überwiegend die Werkzeuglösungen für ihre Entwicklungsteams. Dieser hierarchische Unterschied in der Entscheidungsfindung erstreckt sich auch auf die Prioritäten, die die Werkzeugauswahl bestimmen. Das Management neigt dazu, Sicherheit und Zuverlässigkeit über alles andere zu stellen, während einzelne Mitwirkende eher nach Open-Source-Tools suchen, was auf eine Diskrepanz zwischen strategischer Vision und praktischer Umsetzung hindeutet.
Obwohl die Akzeptanz von KI-Tools wie Coding-Assistenten weit verbreitet ist – 94 % der Fachleute berichten von deren Einsatz in Workflows –, hinkt die organisatorische Integration von KI in großem Maßstab deutlich hinterher. Nur 39 % der Organisationen gaben an, aktiv Frameworks aufzubauen, um KI umfassend in ihren Betrieb zu integrieren.
Trotz dieser internen Disparitäten ergaben sich einige gemeinsame Prioritäten. Etwa der gleiche Anteil an Entscheidungsträgern und einzelnen Mitwirkenden stimmte darin überein, dass die Verbesserung der Systemzuverlässigkeit und die Gewährleistung der Sicherheitskonformität die Hauptziele ihrer Organisation für neue Lösungen und Tools in den nächsten ein bis zwei Jahren sind. Über diesen gemeinsamen Nenner hinaus zeigte sich jedoch ein erheblicher Graben bei anderen gemeldeten Prioritäten. Entscheidungsträger konzentrierten sich deutlich stärker auf die Steigerung der Automatisierung (38 % gegenüber 27 % der einzelnen Mitwirkenden), die Reduzierung der Betriebskosten und der technischen Schulden (37 % gegenüber 20 %) sowie die Steigerung der Entwicklerproduktivität (34 % gegenüber 18 %). Umgekehrt äußerten einzelne Mitwirkende größere Bedenken als ihre managerialen Kollegen hinsichtlich der Steigerung der Datenverarbeitungskapazitäten (30 % gegenüber 19 %) und der Migration zu Hybrid- und Cloud-Umgebungen (30 % gegenüber 11 %).
Die Ergebnisse zeichnen ein Bild einer IT-Landschaft, die mit grundlegenden Workflow-Ineffizienzen und einer erheblichen Kommunikationslücke zwischen verschiedenen Organisationsebenen zu kämpfen hat. Auch wenn modernste Technologien wie KI alltäglich werden, plagen die Kernherausforderungen Komplexität, operative Belastung und Systemresilienz weiterhin die meisten Teams, was einen anhaltenden Bedarf an besserer Abstimmung und robusteren grundlegenden Prozessen hervorhebt.