LONDON (IT BOLTWISE) – Cisco stellt neue Forschung zum Einsatz agentischer KI im Netzwerkbetrieb vor und knüpft die Erwartungen an konkrete Betriebsmodelle. Laut einer Befragung von 1.000 IT- und Netzwerkverantwortlichen reichen AIOps-Werkzeuge vielen Unternehmen nicht aus, während ein Teil bereits im Produktivbetrieb handelt. Parallel erweitert Cisco Splunk um Funktionen für lokale, private und abgeschottete Umgebungen sowie um die Beobachtung von KI-Agenten und deren Token-Verbrauch. Damit adressiert der Konzern sowohl den Weg zu mehr Autonomie als auch die Frage nach nachvollziehbaren KI-Aktionen.
Cisco verknüpft in dieser Ankündigung zwei Stränge, die in der Praxis häufig getrennt werden: die Entwicklung hin zu mehr Autonomie im Netzwerkbetrieb und die Plattform-Logik, die solche Veränderungen messbar, nachvollziehbar und sicher im Betrieb hält. Ausgangspunkt ist die Vorstellung neuer Forschung zum Einsatz agentischer Künstlicher Intelligenz im Netzwerkbetrieb. Gleichzeitig erweitert Cisco Splunk-Optionen für KI-Anwendungen in lokalen IT-Umgebungen. Gerade für IT- und Netzwerkteams, die heute AIOps zwar nutzen, aber bei Ursachenfindung, Entscheidungslogik und Verantwortlichkeit oft an Grenzen stoßen, wird damit das Thema „KI im Betrieb“ deutlich konkreter.
Technisch betrachtet verschiebt agentische KI den Fokus weg vom rein reaktiven Datensichten. Während klassische AIOps-Tools vor allem Muster erkennen, Warnungen priorisieren oder Empfehlungen ausspielen, übernehmen agentische Systeme zunehmend Aufgaben in einem definierten Handlungskontext. Cisco nennt dafür konkrete Ergebnisse aus einer gemeinsam mit Omdia durchgeführten Befragung von 1.000 IT- und Netzwerkverantwortlichen. Demnach sagen 95 Prozent der Unternehmen, dass ihre bisherigen AIOps-Werkzeuge in mindestens einem wichtigen Bereich nicht ausreichen. Gleichzeitig setzen 51 Prozent bereits agentische KI ein, die heute in Produktionsumgebungen handelt. Für weitere 84 Prozent gehört ein KI-gestütztes Betriebsmodell offenbar in den nächsten zwölf Monaten zum realistischen Zielbild.
Spannend ist dabei, welche Voraussetzungen Unternehmen für stärkere Autonomie als entscheidend ansehen. 86 Prozent nennen dafür eine integrierte Plattform, was in der Praxis auf die Notwendigkeit hinausläuft, Datenquellen, Modelle, Workflows und Betriebsprozesse nicht nur nebeneinanderzustellen, sondern als konsistente Kette zu betreiben. Noch deutlicher wird der Steuerungs- und Governance-Anspruch an den Schnittstellen zur Compliance: 69 Prozent der Befragten verlangen eine detaillierte Erklärbarkeit der von KI-Agenten ausgelösten Aktionen. Das ist weniger ein „nice to have“ als eine Betriebsfrage, weil sich dadurch entscheidet, wie Teams Änderungen freigeben, wie sie Fehlerklassifikationen vornehmen und wie schnell sie bei unerwünschtem Verhalten zurücksteuern können.
Um diesen Betriebsanspruch im Alltag zu unterstützen, ordnet Cisco die Splunk-Erweiterungen in eine lokale Deployment-Realität ein. Am 15.09.2026 stellte der Konzern neue Splunk-Funktionen für den Einsatz von KI vor. Dazu zählt „Cisco AI POD for Splunk“, das speziell für lokale, private und abgeschottete Umgebungen gedacht ist. Damit adressiert Cisco ein typisches Spannungsfeld: Unternehmen wollen KI nutzen, aber sie möchten Datenflüsse, Zugriffswege und Updatezyklen in eigenen Sicherheitsgrenzen halten. Zusätzlich geht es um Erweiterungen für die Beobachtung von KI-Agenten sowie um den Token-Verbrauch – also um messbare Betriebsmetriken, die helfen, Kosten, Auslastung und Wirkung einzelner Aktionen im Zeitverlauf zu verstehen.
Auch die Zusammenarbeit mit großen Cloud-Anbietern spielt in diesem Setup eine Rolle, ohne dass sie den lokalen Anspruch vollständig verdrängt. Cisco berichtet, dass Cisco und AWS eine mehrjährige Vereinbarung zur gemeinsamen Entwicklung von Sicherheitslösungen geschlossen haben. Für Netzwerk- und Sicherheitsverantwortliche ist das relevant, weil „agentisch“ im Betrieb nicht automatisch nur Vorteile bringt: Systeme, die selbstständig Aktionen auslösen, müssen in Erkennung, Abwehr und Auditierbarkeit eingebettet sein. Gerade bei Security Use Cases entsteht ein Bedarf an konsistenter Telemetrie, Ereigniskorrelation und klarer Nachvollziehbarkeit darüber, warum ein Agent in einer konkreten Situation eine bestimmte Maßnahme gewählt hat.
Damit positioniert sich Cisco an einer Stelle, an der viele Teams derzeit zwischen Experimenten und produktivem Betrieb festhängen. Wenn 51 Prozent bereits produktionsnah handeln, aber zugleich 95 Prozent Lücken in ihren AIOps-Ansätzen sehen, deutet das auf eine Mischung aus Fortschritt und Inkonsistenz hin: Es gibt Automatisierung, aber oft fehlt ein durchgängiges Zusammenspiel aus Plattform, Observability und erklärbaren Entscheidungswegen. Gleichzeitig zeigt das Zielbild von 84 Prozent in zwölf Monaten, dass die Branche den Sprung vom „Assistieren“ zum „Betreiben“ ernsthaft priorisiert. Für die konkrete Umsetzung heißt das: Architekturentscheidungen wie Datenintegration, Policy-Workflows und Telemetrie-Standards werden mindestens so wichtig wie die Modellqualität.
Für Unternehmen ergibt sich daraus ein pragmatischer Bewertungsmaßstab. Entscheidend ist nicht nur, ob agentische KI Aufgaben übernimmt, sondern wie gut sich diese Aktionen auswerten, wiederholen und begrenzen lassen. Die von Cisco genannten Punkte – integrierte Plattform (86 Prozent) und detaillierte Erklärbarkeit (69 Prozent) – liefern dafür eine Art Leitplanke. Parallel dazu sorgt die lokale Ausrichtung der Splunk-Angebote für eine realistische Übergangsphase, in der KI-Funktionen schrittweise ausgerollt werden können, ohne alle Datenströme in eine Public-Cloud verlagern zu müssen. In diesem Spannungsfeld entscheidet sich, ob KI im Netzwerkbetrieb zur nachhaltigen Betriebsfähigkeit wird – oder nur zur punktuellen Automatisierung.
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