Wie Schweizer DevOps-Teams KI einsetzen

Wenn IT-Entwicklung (Development) und IT-Betrieb (Operations) trotz ihrer Differenzen zusammenarbeiten, spricht man von DevOps. Dieser Arbeitsansatz ist in Schweizer Unternehmen beliebt – und zwar längst nicht mehr nur in der IT-Branche selber. Dies zeigt der "DevOps in Switzerland Report 2025", einer von Vshn und Zühlke verfassten Studie. Die Datengrundlage bilden 70 vollständig und 237 teilweise ausgefüllte Umfragen aus dem hiesigen IT-Markt. Noch in der vergangenen Ausgabe der Umfrage war die Mehrheit (über 60 Prozent) der befragten Unternehmen, die DevOps anwenden, in der IT-Branche selbst tätig. Inzwischen beläuft sich der Anteil der IT-Unternehmen noch auf 45 Prozent, wie die Studienautoren schreiben. Dafür gewannen andere Branchen an Anteilen: 20 Prozent der DevOps-Unternehmen kommen aus der Consulting-Branche, 16 Prozent aus Banking und Finance. Und auch im öffentlichen Sektor gewinnt DevOps an Zuspruch.

"DevOps hat sich zu einem strategischen Hebel für die Modernisierung entwickelt, unabhängig von der Branche", fassen die Autoren zusammen. Dennoch bleibe die strukturelle Komplexität ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal. Kleine Unternehmen seien nach wie vor führend bei der Einführung von DevOps - angetrieben durch Agilität und flache Hierarchien - während grosse Unternehmen mit Altsystemen, isolierten Kulturen und Trägheit kämpften.

Vielseitiges Ökosystem

Im Werkzeugkasten, mit dem Schweizer DevOps-Teams arbeiten, finden sich altbekannte Tools, aber auch ein paar neue. Kerntechnologien wie Linux, Kubernetes, Terraform und Gitlab dominieren weiterhin, wie die Autoren erklären. Allerdings verlieren sie etwas an Anteilen zu Gunsten massgeschneiderter, leichtgewichtiger oder domänenspezifischer Alternativen. Vshn und Zühlke sehen dies als Anzeichen für einen reifen Markt, "in dem die Wahl nicht mehr nur von der Beliebtheit, sondern auch von der Eignung für den jeweiligen Kontext, den Anforderungen an die Souveränität und der langfristigen Nachhaltigkeit bestimmt wird".

Traditionelle Technologien wie virtuelle Maschinen, On-Premise-Infrastruktur und relationale Datenbanken erleben laut den Autoren ein Comeback. Doch auch bei Cloud-nativen Praktiken wie GitOps, FinOps und Infrastructure as Code stellen sie ein "stetes Wachstum" fest. Einen Aufstieg konstatieren sie auch bei Tools wie Argo CD, Opencost und Cilium. Dieser Trend verdeutliche den zunehmenden Fokus der Schweizer Community auf Automatisierung, Kostentransparenz und Sicherheit.

KI in jedem dritten DevOps-Team

In der aktuellen Ausgabe legt die DevOps-Studie einen Schwerpunkt auf das Thema künstliche Intelligenz (KI). Sie sei in Schweizer DevOps-Teams kein theoretisches Konstrukt mehr, sondern ein "praktischer Enabler, der in Workflows, Tools und Entscheidungen eingebettet ist", wie Zühlke und Vshn schreiben.

Ein bisschen relativieren die Autoren diese Aussage ein Kapitel später wieder. Darin offenbaren sie nämlich, dass lediglich ein Drittel der befragten DevOps-Teams KI tatsächlich nutze oder damit experimentiere. Ein weiteres Drittel hat Pläne zur Einführung oder will dies zumindest prüfen. Das letzte Drittel bekundet, nicht an KI interessiert zu sein.

Am häufigsten setzen hiesige DevOps-Teams KI ein, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren (22 Prozent), Zwischenfälle zu vermeiden und die Codequalität zu verbessern (jeweils etwa 19 Prozent). Weniger oft genannte KI-Anwendungsfälle sind die Beschleunigung der Bereitstellung, die Überwachung und die Unterstützung von Entwickler-Workflows.

"Noch wenig erforscht" seien strategische Themen wie die Einhaltung von Vorschriften und die Optimierung von Ressourcen, schreiben die Autoren. KI werde also primär als Produktivitätsverstärker eingesetzt. Ihr voller transformativer Wert müsse noch erschlossen werden.

Vorsichtiger Optimismus

Betrachtet man den Entwicklungs- und Lebenszyklus von Software, hat KI in den frühen Phasen die meisten Auftritte: 28 Prozent der Teams nutzen KI zur Analyse und Prüfung von Code. In Architektur und Design sind es 18 Prozent und in CI/CD noch 14 Prozent. Dagegen werde KI in späteren Phasen (Testing, Anforderungen und Sicherheit) noch kaum genutzt. "Diese Bereiche sind nach wie vor weitgehend manuell und bieten klare Möglichkeiten für KI-gestützte Verbesserungen", finden Vshn und Zühlke.

Nach ihren Erwartungen an KI befragt, bezeichneten 62 Prozent der Befragten die Technologie entweder als "mässig nützlich" oder als "vielversprechend, aber verbesserungswürdig". Weitere 20 Prozent sehen "einen hohen Wert" in KI. Dagegen betrachten sie 15 Prozent als "überbewertet" und 2 weitere Prozent als "wertlos".

Damit zeige sich die Community "vorsichtig optimistisch", fasst die Studie zusammen. Allerdings wachse das Vertrauen, vor allem dort, wo KI die menschlichen Fähigkeiten ergänze und nicht ersetze.

Die vollständige Studie finden Sie hier (PDF).

Welche Vorteile DevOps in der Praxis bringt, erfahren Sie in diesem Fachbeitrag.