Neue Studie: 81 % der deutschen Unternehmen fürchten Kontrollverluste und Fehlreaktionen von KI-Agenten

• Splunk Lagebericht Observability 2026 zeigt die Bedeutung von Transparenz für Kosten und Ergebnisse bei der KI-Nutzung
• 63 % sagen, dass unerwartete Rechnungsspitzen störender sind als hohe Grundkosten
• 91 % der Befragten in Deutschland geben der Überwachung von KI hohe Priorität, doch 62 % können die Qualität von LLMs nicht effektiv messen

MÜNCHEN/FRANKFURT, 20. Oktober 2026 – Splunk by Cisco hat mit der neuen Studie „Lagebericht Observability 2026: Neue Planbarkeit für die Ära der KI-Agenten“ seine sechste Analyse vorgelegt. Demnach sind 81 Prozent der Befragten in Deutschland über unvorhersehbare Fehlreaktionen durch autonome KI-Agenten besorgt. Gleichzeitig fürchten sie hohe Kosten und unzuverlässige Ergebnisse. Entsprechend hoch ist der Bedarf an „Agenten-Observability“, um ihre Aktivitäten zu kontrollieren und Leitplanken zu setzen.

KI-Agenten kommen heute oft schneller zum Einsatz als sie kontrolliert werden können. Auf der einen Seite führt das dazu, dass sich 81 Prozent der deutschen ITOps- und Engineering-Experten vor unvorhersehbaren Fehlreaktionen durch autonome KI-Agenten sorgen. Auf der anderen Seite führt es zu stark schwankenden und unvorhersehbaren Kosten sowie wechselnder Ergebnis-Qualität. Laut der Studie kann Observability die Stabilität und finanzielle Vorhersehbarkeit von Agentic AI-Systemen durch geeignete Kontrollmechanismen wiederherstellen. Dadurch werden KI-Ausgaben stärker an den geschäftlichen Nutzen gekoppelt. Für die diesjährige Studie wurden 2.050 ITOps- und Engineering-Mitarbeitende in 10 Ländern befragt, darunter 200 aus Deutschland.

„Unternehmen erkennen heute klar, dass die Begeisterung für KI mit der Kosten-Realität kollidiert“, sagt Petra Jenner, SVP und GM für Splunk in EMEA bei Cisco. „Wir glauben, dass Observability das entscheidende Hilfsmittel ist, um Vorhersehbarkeit und Vertrauen in Agentic AI herzustellen. Mit darauf basierenden Leitplanken können Führungskräfte KI von einem unvorhersehbaren Kostenfaktor in eine messbare, strategische und langfristige Geschäftsinvestition verwandeln.“

KI verursacht unvorhersehbare Kosten

Da Unternehmen heute Dutzende von Agenten über mehrere Modelle hinweg betreiben, werden KI-Kosten und -Nutzung oft unübersichtlich. Observability kann dafür sorgen, dass KI-Ausgaben transparent und kontrollierbar sind.

• 63 % der Befragten in Deutschland sagen, dass unerwartete Abrechnungsspitzen eine größere operative Belastung darstellen als hohe Grundkosten.
• 52% verzeichnen überraschende Kosten bei den Telemetriedaten, da die KI-Nutzung komplexer und umfangreicher geworden ist.
• 52 % geben an, dass ihre Telemetriekosten höher sind als die Ausgaben für die überwachte Infrastruktur, wodurch finanzielle Vorhersehbarkeit wichtiger denn je ist.
• 59 % sagen, dass die Anzahl der Quellen, die Daten an ihre Observability-Plattform senden, im vergangenen Jahr gestiegen ist und sich dieser Trend mit der Bereitstellung weiterer Agenten fortsetzt.

Beobachtbarkeit von KI-Agenten wird immer wichtiger

Inzwischen können Fehler von KI-Agenten zu einem kritischen Geschäftsausfall führen. Deren Überwachung erfordert jedoch eine neue Klasse von Metriken, denn die Befragten haben nach wie vor Schwierigkeiten, den Erfolg ihrer Observability-Tools für KI-Agenten effektiv zu messen.

• 91 % der Befragten in Deutschland bestätigen, dass die Überwachung von KI für ihr Unternehmen eine hohe Priorität besitzt.
• 62 % der Deutschen geben an, dass sie KI-Workload-Kennzahlen wie die Antwortqualität von LLMs – eine Kernmetrik zur Erfolgsmessung eines KI-Agenten – nicht ermitteln können.
• In Deutschland halten 82 % die Erkennung von KI-Halluzinationen für wichtig, weltweit sind es 85 %

Konvergenz von Observability und Sicherheit erhöht das Vertrauen in KI

Da KI-Agenten zunehmend in allen Geschäftsebenen zum Einsatz kommen, erfordert ihre Überwachung eine Zusammenarbeit zwischen IT-Betriebs-, Entwicklungs- und Sicherheitsteams. Dazu müssen bisherige Silos abgebaut werden.

• 81 % der Befragten in Deutschland geben an, dass die Überwachung von KI-Workloads die Zusammenarbeit zwischen Observability- und Sicherheitsteams verbessert hat.
• 75 % können Leistungsprobleme präzise auf sicherheitsrelevante Ursachen zurückführen.
• 73 % der Observability-Teams führen gemeinsam mit Sicherheitsteams Fehlerbehebungen durch, dabei nutzen 71 % die gleichen Tools.

Weitere Informationen zur Studie und die komplette Analyse sind ab sofort hier verfügbar:

• Blog: Lagebericht Observability 2026: So geht Planbarkeit in der Ära von Agentic AI
• Studie: Splunk Lagebericht Observability 2026

Über die Studie

Forscher von Oxford Economics haben von Februar bis März 2026 insgesamt 2.050 Fachkräfte aus den Bereichen IT-Betrieb und Entwicklung befragt, von Fachkräften bis zu Führungskräften (darunter Entwickler, SREs, Systemingenieure, Fachkräfte für den Infrastrukturbetrieb, CTOs und CIOs). Die Befragten stammen aus Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Australien, Indien, Japan, Neuseeland, Singapur, Saudi-Arabien und den USA. Aus Deutschland haben 200 Fachkräfte aus den Bereichen IT-Betrieb und Entwicklung teilgenommen.

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