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Studie zu Mainframe-Infrastrukturen Mainframes gewinnen für KI-Strategien an Bedeutung – Studie zeigt Wandel

Quelle: Pressemitteilung Rocket Software 1 min Lesedauer

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Vom Museumsstück zum KI-Baustein: Mainframes gelten in vielen Unternehmen nicht mehr als Hindernis für KI. Laut einer Studie von Rocket Software stärken sie durch ihrer Datenbasis und Zuverlässigkeit sogar KI-Initiativen. Gleichzeitig soll KI den Fachkräftemangel im Mainframe-Betrieb abfedern.

Mainframes gelten vielen als Technik aus vergangenen Jahrzehnten. Eine aktuelle Studie zeigt jedoch, dass Unternehmen die Systeme zunehmend als strategische Grundlage für KI-Anwendungen bewerten.(Bild: Computer History Museum 10 /Michael Fraley / CC BY 2.0)
Mainframes gelten vielen als Technik aus vergangenen Jahrzehnten. Eine aktuelle Studie zeigt jedoch, dass Unternehmen die Systeme zunehmend als strategische Grundlage für KI-Anwendungen bewerten.
(Bild: Computer History Museum 10 /Michael Fraley / CC BY 2.0)

Viele Unternehmen betrachten Mainframes als strategischen Baustein für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Zu diesem Ergebnis kommt die „Mainframe AI Study“, die Hanover Research im Auftrag von Rocket Software unter 250 IT-Führungskräften aus Banken und Finanzdienstleistungsunternehmen in Europa und den USA durchgeführt hat. Mehr als die Hälfte der Befragten sieht Mainframes als Vorteil für KI-Anwendungen, lediglich 22 Prozent bewerten sie als Einschränkung.

Der Grund liegt laut Studie vor allem in der Zuverlässigkeit der Systeme und ihrer langjährig gewachsenen Datenbasis. Statt Mainframes bei KI-Projekten zu umgehen, beziehen viele Unternehmen sie inzwischen gezielt in ihre KI-Strategien ein. Fast drei Viertel der Befragten berücksichtigen Mainframes bereits vollständig oder zumindest für ausgewählte Anwendungsfälle.

KI soll den Fachkräftemangel abfedern

Parallel wächst der Druck durch fehlende Fachkräfte. 81 Prozent der IT-Führungskräfte bezeichnen den Mangel an Mainframe-Know-how als groß oder sehr groß. 87 Prozent erwarten, dass KI diese Lücke innerhalb der kommenden zwei Jahre zumindest teilweise schließen kann. KI soll dabei vor allem Zusammenhänge über Mainframe-, Cloud- und verteilte Systeme hinweg erkennen und Administratoren bei der Fehleranalyse unterstützen.

Agentenbasierte KI gewinnt im Betrieb an Bedeutung

Die Studie zeigt zudem, dass sich Unternehmen zunehmend agentenbasierter KI zuwenden. Als wichtigster Anwendungsfall gilt die Erkennung von Anomalien und die Korrelation von Signalen über verschiedene Systeme hinweg. Gerade in hybriden IT-Landschaften mit Mainframes und Cloud-Infrastrukturen versprechen sich Unternehmen davon eine schnellere Ursachenanalyse und effizientere Betriebsprozesse.

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