Heute stellt IBM die  IBM Network Intelligence vor – eine netzwerk-native KI-Lösung, die der zunehmenden Komplexität moderner Telekommunikations- und Unternehmensnetzwerke begegnet. In Zusammenarbeit mit IBM Research entwickelt, ist diese Lösung essenziell für Organisationen, die jeden Bereich ihrer Netzwerkoperationen transformieren und vertrauenswürdige KI aufbauen möchten.

IBM Network Intelligence kombiniert fortschrittliche Time-Series-Foundation-Modelle mit LLM-gestützten Reasoning Agents, um einen netzwerkbewussten KI-Kollaborator zu schaffen. Dieser Ansatz ist entscheidend, um die Komplexität moderner Netzwerke zu bewältigen, in denen Teams mit Tools und manuellen Prozessen kämpfen. Kritische Probleme machen nur einen Teil aller Netzwerkprobleme aus, beanspruchen jedoch den Großteil der Zeit und Ressourcen. Diese Reaktivität stellt ein großes Hindernis für skalierbare Automatisierung dar.

Bereichsübergreifende Netzwerkdaten: Eine Kontextkrise

Das zentrale Problem liegt darin, dass Netzwerkdaten – ständig wachsend und fließend – durch Beziehungen und Verbindungen definiert sind, die über die gesamte Organisation verstreut sind. Neben dem Volumen führt die Fragmentierung über verschiedene Netzwerkbereiche, Anbieter und Formate zu isolierten Datensilos, die wichtige Erkenntnisse verdecken. Bestehende Tools können diese Verbindungen nicht effektiv erfassen oder analysieren und verstehen keine Echtzeitverhalten oder bereichsübergreifende Zusammenhänge.

Menschen müssen daher das leisten, was Tools nicht können: isolierte Daten manuell zusammenführen. Dieser Prozess ist langsam, arbeitsintensiv und fehleranfällig – und er entzieht wertvolle Ressourcen, die anderweitig besser eingesetzt wären.

Trotz Fortschritten in Netzwerktools, Automatisierungsplattformen und klassischem maschinellen Lernen können menschliche Operatoren nicht mit den Anforderungen an Echtzeit-Servicequalität, niedrige Latenz und Null-Ausfallzeiten mithalten.

Vertrauenswürdige KI durch duale Intelligenz: Analytisch und schlussfolgernd

IBM Network Intelligence begegnet diesen Herausforderungen mit einem Modell der Mensch-KI-Zusammenarbeit, das auf komplementären Deep-Learning- und agentischen Technologien basiert. Es kombiniert analytische KI, die große Mengen an Netzwerkdaten verarbeitet und versteht, mit schlussfolgernder KI, die diese Daten und deren Zusammenhänge analysiert, mögliche Ursachen identifiziert und relevante Erkenntnisse liefert.

Diese Kombination ermöglicht ein neues Betriebsmodell, in dem KI Skalierung, Mustererkennung und zielgerichtetes Handeln übernimmt, während Menschen Kontext, Urteilsvermögen und Vertrauen beisteuern – essenziell für die zuverlässige Umsetzung von KI-Erkenntnissen.

„Analytische Intelligenz“: KI für Netzwerk-Telemetrie und Datenanalyse

Die analytischen KI-Fähigkeiten basieren auf den IBM Granite Time Series Foundation Models, kompakten KI-Modellen, die von IBM Research im Rahmen der offenen IBM Granite-Familie entwickelt wurden.

Diese Modelle sind speziell für Netzwerke konzipiert und vortrainiert mit Telemetrie-, Alarm- und Flow-Daten aus verschiedenen Umgebungen. Im Gegensatz zu statistischen ML-Ansätzen oder generischen LLMs bieten sie ein tiefes kontextuelles Verständnis des Netzwerkverhaltens. Sie erkennen versteckte Probleme ohne Alarme und liefern frühzeitige Warnungen ohne Schwellenwerte – entscheidend für den Aufbau von Vertrauen in autonome Systeme.

IBM Network Intelligence bietet eine zentrale Pipeline für alle Netzwerkdaten eines Unternehmens – unabhängig von Design, Anbieter, Betriebsverfahren oder spezifischen Regeln.

„Schlussfolgernde Intelligenz“: Generative KI für Kontextverständnis und Automatisierung

Die analytische Intelligenz speist die Daten in die schlussfolgernde Intelligenz ein. Generative KI ergänzt kontextuelles Verständnis und Automatisierung durch ein agentisches Framework, das auf LLMs und Netzwerk-Kontext basiert.

KI-Agenten, entwickelt mit IBM watsonx-Technologien, erkennen Probleme, identifizieren Ursachen und schlagen Lösungen vor – mit menschlicher Kontrolle für Erklärbarkeit. Sie ersetzen manuelle „War Room“-Prozesse durch ein kontinuierliches, erklärbares System, das auch versteckte Probleme erkennt. Durch Spezialisierung auf Zeitreihenmuster und Netzwerksemantik werden Fehlalarme reduziert und nur relevante Erkenntnisse geliefert.

Ein zentraler Vorteil: Organisationen können das Tempo selbst bestimmen und schrittweise zu autonomen Netzwerkoperationen übergehen.

IBM Network Intelligence verfolgt das ambitionierte Ziel, dieses Mensch-KI-Modell auch in die Design- und Aufbauphasen des Netzwerk-Lebenszyklus zu integrieren. Der Vertrauensaufbau braucht Zeit – viele Teams werden die Software zunächst als „Zweitmeinung“ neben bestehenden Systemen einsetzen. Sobald Vertrauen und Erklärbarkeit etabliert sind, können Organisationen über „geskriptete Automatisierung“ hinausgehen und KI-basierte Tools stärker nutzen.

So entsteht der notwendige Wandel im Netzwerkmanagement: Automatisierungsbarrieren werden beseitigt, Netzwerke entwickeln sich kontinuierlich weiter, die Resilienz steigt und der Betrieb skaliert mühelos.

Mehr erfahren:
Nehmen Sie am IBM-Webinar „KI und die Zukunft des Netzwerkmanagements: Markttrends, die zählen“ am Donnerstag, 9. Oktober um 15:00 Uhr MESZ teil. Registrieren Sie sich hier.  
Weitere Informationen zu IBM Network Intelligence finden Sie unter: https://www.ibm.com/products/network-intelligence.