KI-Tools optimieren Datenverwaltung 2025

Daten, deren Verarbeitung, Verwaltung und sichere Verwahrung sind die Grundpfeiler aller Tech-Unternehmen. Entsprechend wachsen die Datenbanklandschaften und auch die Anzahl an eingesetzten Technologien steigt.

Für Datenbankentwickler- und -administratoren wird es immer schwieriger, die Aufgabenflut zu stemmen. Der Einsatz neuartiger Tools wie Agentic AI wird daher immer wichtiger – ebenso wie das Erlernen des richtigen Umgangs mit KI-Anwendungen.

In den kommenden 12 Monaten wird KI eines der bestimmenden Thema sein. Das überrsascht zunächst nicht, allerdigns wird sich innerhalb dieses technologischen Mikrokosmos extrem viel tun: nach Machine Learning (ML), Large Languagre Models (LLMs), Natural Language Processing (NLP) und generativer KI (GenAI) kündigt sich nämlich als nächster großer Trend Agentic AI an. Gemeint ist agendagetriebene KI oder noch einfacher ausgedrückt: KI, die automon Entscheidungen trifft und ausführt.

Agentic AI: ein wertvoller, digitaler Partner

Aktuell gilt, dass künstliche Intelligenz nicht eigenständig handelt. KI-Anwendungen müssen angestoßen oder gestartet werden, um etwa synthetische Daten für das Testdaten-Management zu generieren. Obwohl dieser Prozess auf Machine Learning basiert und die zugrundeliegenden KI-Modelle die nötigen Daten eigenständig auf Grundlage der ihnen vorliegenden Informationen generieren, sind sie daduch noch lange keine autonome, „mitdenkende“ und agendagetriebene Entität. Ab 2025 jedoch werden immer mehr Enterprise-Anwendungen Agentic AI enthalten, die zu autonomen Entscheidungen fähig ist.

Das Marktforschungsunternehmen Gartner geht davon aus, dass der Anteil von Agentic-AI-Anwendungen bis 2028 rund ein Drittel ausmachen wird – ein gewaltiger Sprung ausgehend von nur einem Prozent im vergangenen Jahr. Bis es allerdings soweit ist, werden sich Softwareentwickler noch darauf konzentrieren, ihre bisherigen KI-Tools weiterzuentwickeln, wobei sie immer leistungsstärkere Machine-Learning-Algorithmen nutzen, um die Task- und Workflow-Automatisierung ihrer Anwendungen zu verbessern.

Auch im Hinblick auf Datenbanken ist die Optimierung von KI-Anwendungen ein zentraler Faktor. Automatisierte, Machine Learning- oder KI-Funktionen für die Datenbankverwaltung und -überwachung sorgen für einen enormen Zeitgewinn bei Administratoren, indem sie die Datenprovisionierung rationalisieren sowie Risiken minimieren. Auch die Datenbankentwicklung können Unternehmen mit Hilfe ausgefeilter KI-Tools automatisieren und das Monitoring der laufenden Systeme sowie Plattformen zentralisieren. Die großen Fortschritte, die die Branche hierbei in den letzten Jahren gemacht hat, haben auch die Sichtweise auf diese Technologie verändert: Viele Datenbankadministratoren haben ihre Skepsis gegenüber KI abgelegt und sehen in ihr nun einen digitalen Partner, der es ihnen erlaubt, sich auf strategischere Initiativen und wertschöpfendere Aufgaben zu konzentrieren.

KI verändert alles

Die Evolution von KI bedeutet Veränderung. Für die IT-Branche insgesamt, aber auch speziell für das Datenbankmanagement. Agendagetriebene KI-Tools, die viele redundante Tasks und Workflows automatisieren beziehungsweise rationalisieren machen an dieser Stelle den Unterschied und gleichen auch den allgegenwärtigen Fachkräftemangel aus. Allerdings müssen auch die Mitarbeitenden sich damit auskennen, um eventuelle Ungenauigkeiten oder Halluzinationen der KI zu erkennen und gegensteuern zu können. Die Verbreitung von künstlicher Intelligenz ist in mehrfacher Hinsicht eine positive Entwicklung, jedoch wird es nötig sein, die Mitarbeitenden für den Umgang mit der Technologie zu schulen, um sie auch für die Unzulänglichkeiten und potenziellen Fehlinformationen der Technologie zu sensibilisieren.

Die mit KI verbundenen Herausforderungen aus regulatorischer Sicht sind noch längst nicht gelöst, auch wenn die EU mit dem AI Act inzwischen ein eigenes Regelwerk verabschiedet hat. Dennoch bleiben KI-Richtlinien – je nach Region – sehr unterschiedlich, sofern sie überhaupt vorhanden sind, wie China und die USA zeigen. Unternehmen werden daher vorausschauend planen sowie robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren und Best Practices für Database-DevOps-Workflows schaffen müssen. Nur so werden sie in der Lage sein, sich selbst und ihre sensiblen Unternehmensdaten sowie die Systeme, in denen sie hinterlegt sind, zu schützen.

Eine wichtige Aufgabe für die Datenbankteams wird es daher auch sein, sich über die neuesten Entwicklungen in Sachen Regulierungen zu informieren – zum Beispiel über den neuen Digital Operational Resilience Act, dessen Bestimmungen seit dem 17. Januar 2025 europaweit eingehalten werden müssen.

Unabhängig davon, welche Veränderungen KI und ML mit sich bringen, eines ist sicher: Datenbankadministratoren werden in den nächsten Jahren Hilfe brauchen, um effizient und schnell zu arbeiten. Dafür ist es unabdingbar, möglichst viele Prozesse zu automatisieren – vorrangig durch fortschrittliche und 2025 auch vermehrt durch agendagetriebene KI-Tools.