Wenn Netzwerke anfangen, selbst zu denken: Der Aufstieg von Agentic AI

Unternehmensnetzwerke – die digitalen Autobahnen, die Menschen und Daten verbinden – sind zu intelligenten Nervensystemen geworden, die den Betrieb über Hybrid Cloud, softwaredefinierte WANs, IoT und 5G hinweg steuern. Sie spannen sich über Kontinente, Anbieterlandschaften und Terabytes an Daten und ermöglichen alles – von Videokonferenzen bis zur Automatisierung in der Produktion.

Diese Komplexität zu beherrschen, erfordert Intelligenz, die lernt, sich anpasst und schneller handelt, als Menschen es können. KI-native Netzwerke erfüllen genau diesen Anspruch: mit Automatisierung, Machine Learning, GenAI und nun auch Agentic AI – dem nächsten großen Schritt in Richtung autonomes Network Management.

Schluss mit reaktivem Network Management

Netzwerkteams arbeiten seit Jahren in einem reaktiven Kreislauf: Ein Alert löst eine Maßnahme aus, Engineers gehen der Ursache nach – und erst dann folgt die Lösung, oft nachdem Nutzer:innen bereits betroffen sind. Doch dafür sind heutige Netzwerke zu komplex. Datenmengen, Endgeräte sowie Abhängigkeiten und Schnittstellen erfordern einen smarteren Ansatz.

Viele Organisationen haben den Schritt von reaktiven Reaktionen hin zu proaktivem Network Management bereits begonnen – indem sie manuelle Aufgaben automatisieren, um schneller, zuverlässiger und effizienter zu werden. Diese Phase regelbasierter Automatisierung hat das Fundament für eine tiefere Transformation gelegt. Jetzt beschleunigt KI den Wandel weiter: mit Predictive Analytics sowie mehr Transparenz, Reaktionsfähigkeit und Kontrolle im Netzwerkbetrieb.

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Was als Nächstes gebraucht wird, ist ein Netzwerk, das selbst mitdenkt – eines, das Muster erkennt, Probleme vorhersagt und proaktiv handelt. Damit ist die Bühne für Agentic AI bereitet: Intelligente Agenten agieren autonom, treffen Entscheidungen in Echtzeit und übernehmen das Management und die Absicherung von Netzwerken.

Ein smartes Netzwerk braucht ein starkes Fundament

KI-native Netzwerke starten mit einer soliden Automatisierungsbasis, die Kernaufgaben schneller und präziser ausführt. Wenn Konfigurationen, Patches und Policies automatisch laufen, kommt das Netzwerk in einen „Self-Healing“-Modus – und baut eine Art „Muskelgedächtnis“ auf, auf das KI-Agenten später aufsetzen.

KI kann nur dann gute Entscheidungen treffen, wenn sie den zugrunde liegenden Daten und Prozessen vertrauen kann.

So können automatisierte Workflows beispielsweise Firmware-Updates für Tausende Netzwerkgeräte – darunter Router und Access Points – ohne manuellen Aufwand ausrollen. Das sorgt für konsistente Performance, setzt Security-Policies zuverlässig durch und verhindert Configuration Drift in verteilten Umgebungen.

Machine Learning: sehen, was Menschen nicht sehen

Wenn das Fundament steht, kommt die Intelligenz dazu. Genau hier werden Machine Learning und neuronale Netze zu Problemlösern. Jedes Unternehmensnetzwerk produziert eine Datenflut: Logs, Telemetrie, Events und Alerts. Die Herausforderung ist nicht das Sammeln – sondern das Verstehen.

Machine-Learning-gestützte Analytik hilft Teams, das Rauschen zu reduzieren: Sie erkennt Muster und sagt Probleme voraus, lange bevor Nutzer:innen etwas merken. Das steigert Produktivität, Effizienz und Genauigkeit im Betrieb.

Ein paar Beispiele, wie Machine Learning den Netzwerkbetrieb stärkt:

• Smart Event Clustering nutzt Unsupervised Learning, um Muster zu erkennen, die Root-Cause-Analyse zu beschleunigen und zusammenhängende Incidents automatisch zu gruppieren. Dadurch sinkt „Ticket Noise“ – also unnötige, redundante oder falsch zugeordnete Tickets – laut NTT DATA Reports um bis zu 90 %.
• Root-Cause-Prediction-Modelle analysieren historische Daten, um neue Incidents vorzuklassifizieren – und verbessern so die First-Time-Resolution-Rate für Level-1- und Level-2-Teams.
• Anomaly Detection lernt, was für jedes Gerät „normal“ ist, und erkennt Abweichungen, bevor daraus Performance-Probleme oder Ausfälle werden.
• Usage Forecasting nutzt nicht nur Daten, sondern Intelligenz: Es prognostiziert, wann Bandbreitenschwellen überschritten werden, und ermöglicht eine frühzeitige Ressourcenverlagerung – bevor die Kundschaft es bemerkt.

Das Ergebnis: ein ruhigeres, fokussierteres Operations Center, das nicht mehr hektisch repariert, was gerade ausgefallen ist, sondern fragt: „Was wird nächste Woche schiefgehen – und wie verhindern wir es?“

Der Effekt ist messbar: Bei NTT DATA Kunden hat dieser Ansatz zu einer 39%igen Reduktion von P1-Netzwerkvorfällen im Jahresvergleich geführt – also bei den kritischsten Outages.

Für Ihre Organisation bedeutet das: geringere Kosten, besseres Kapazitätsmanagement und zufriedenere Nutzer:innen.

GenAI: Wenn Netzwerkdaten zum Dialog werden

Selbst mit starker Analytik bleibt oft eine Hürde: die Zugänglichkeit. Erkenntnisse sind da – aber sie stecken in Dashboards, Reports und Vendor-Portalen. Antworten zu bekommen kann Tage dauern: suchen, auswerten, auf Spezialteams warten.

Hier verändert GenAI das Spiel. Sie macht komplexe Netzwerkanalysen zugänglich, indem sie Rohdaten aus Telemetrie, Logs und Alerts in klare, umsetzbare Insights übersetzt. Das beschleunigt Entscheidungen, verbessert die Reaktionsfähigkeit im Betrieb und verbindet Network Operations stärker mit Business Outcomes.

Sie können dem Netzwerk Fragen stellen wie: „Welche Standorte haben wiederkehrende Latenzprobleme?“ oder „Zeig mir die Usage-Trends über alle Anbieter hinweg in diesem Quartal“ oder „Fass die hochpriorisierten Incidents von heute Morgen zusammen.“

Binnen Sekunden erhalten Sie visualisierte, datenbasierte Antworten – ohne Skripte, ohne Reports, ohne Wartezeit. Engineers werden von digitalen „Co-Worker:innen“ unterstützt, die Event-Timelines zusammenfassen, Root Causes vorschlagen und nächste Schritte empfehlen. Und Führungskräfte bekommen sofort Transparenz – ohne technische Deep Dives.

Agentic AI: wenn Netzwerke selbst mitdenken

Hier verschiebt sich die Story von Intelligenz zu Autonomie – von smarten Netzwerken hin zu „Self-Driving Networks“. Wenn Automatisierung für Konsistenz sorgt, Machine Learning Intelligenz bringt und GenAI Zugänglichkeit schafft, dann liefert Agentic AI Autonomie.

KI wird zum aktiven Partner: Agentische KI bringt spezialisierte Agenten ins Spiel, die wahrnehmen, entscheiden und handeln – innerhalb klar definierter Leitplanken. Sie ersetzen Network Engineers nicht, sondern entlasten sie bei repetitiven, zeitkritischen Aufgaben. Das schafft Raum für Innovation, bessere Architekturen und echte Transformation.

Bei NTT DATA entwickeln und deployen wir KI-Agenten, die Network Operations spürbar verändern, zum Beispiel:

• Health-Check-Agenten testen kontinuierlich die Netzwerkgesundheit über Geräte und Standorte hinweg und erkennen Performance-Probleme, bevor sie eskalieren.
• Log-Intelligence-Agenten scannen und verdichten zentrale Insights aus Systemlogs – sparen Stunden manueller Analyse und liefern verwertbare Hinweise.
• Process-Watchdog-Agenten überwachen die Einhaltung operativer Standards und markieren Abweichungen früh, um Compliance und Konsistenz zu sichern.
• Carrier- und Site-Coordination-Agenten steuern Tickets automatisch, tracken den Bearbeitungsstatus und bestätigen Wiederherstellungen – für reibungslose Multivendor-Koordination.

Diese Agenten automatisieren nicht nur – sie arbeiten zusammen. Wenn etwa eine Verbindung degradiert, validiert ein Diagnose-Agent das Problem mit dem Health-Check-Agenten, bewertet die Auswirkung und eröffnet ein vorausgefülltes Incident-Ticket – bevor Nutzer:innen überhaupt etwas merken. Das ist Agentic AI in der Praxis: ein Netzwerk, das Probleme antizipiert und verhindert, weil es schneller und präziser handelt als jedes menschliche Team.

Für Ihre IT-Verantwortlichen heißt das: kürzere Incident-Lifecycles, konsistente Reaktionen und planbare Performance. Für Ihre Organisation bedeutet es die Sicherheit, dass das Netzwerk mit dem Tempo der digitalen Welt mithält.

Der Weg dorthin braucht allerdings mehr als Tools: Sie müssen Ihre Automatisierungsbasis stärken, Datenflüsse sauber aufsetzen und Netzwerkprozesse auf AI-Readiness prüfen und anpassen. Genauso wichtig sind klare Rollen und Guardrails – damit Autonomie immer mit Kontrolle einhergeht.

Die Power einer Plattform

Automatisierung, Machine Learning, GenAI und agentische KI sind einzeln schon stark – ihren echten Wert entfalten sie, wenn sie zusammenspielen. Genau dafür gibt es unsere One NTT DATA Platform: das digitale Gewebe, das diese Ebenen zu einem kohärenten, sich kontinuierlich verbessernden System verbindet.

Die Plattform integriert Monitoring, Data Ingestion, Model Training und Orchestrierung in einen durchgängigen Loop. Wenn Machine Learning eine Anomalie prognostiziert, macht GenAI sie sofort für Engineers sichtbar. Wenn GenAI wiederkehrende Muster erkennt, greift Agentic AI ein – und schließt den Kreis zwischen Insight und Action. Das reduziert Tool-Wildwuchs und vereinfacht Governance.

Für Ihre Organisation bedeutet das: geringere Total Cost of Ownership, einheitliche Transparenz über Anbieter und Architekturen hinweg sowie skalierbare KI-Einführung ohne Re-Engineering – immer mit Human Oversight im Loop.

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Autonomie und Verantwortung in Balance

Je autonomer Netzwerke werden, desto wichtiger wird Vertrauen. Autonomie braucht Accountability. Unser Ansatz für AI-native Networking ist „Responsible by Design“ – geleitet von vier Prinzipien:

1. Security und Privacy: Ihre Daten werden sicher in einer Private-Cloud-Umgebung verarbeitet; jedes KI-Modell läuft in einer eigenen geschützten Instanz.
2. Transparenz und Erklärbarkeit: Jede Aktion ist nachvollziehbar. Nutzer:innen sehen, wann, warum und wie Entscheidungen getroffen wurden.
3. Zuverlässigkeit und Genauigkeit: Modelle werden so trainiert, dass sie Ihre Topologie, Abhängigkeiten und das reale Verhalten des Netzwerks verstehen.
4. Human Oversight: Autonome Aktionen bleiben auditierbar, reversibel und innerhalb menschlich definierter Grenzen.

Autonomie funktioniert, wenn Intelligenz mit Integrität zusammenkommt. So wird KI vertrauenswürdig.

Die Zukunft ist agentisch

Vorausschauende Organisationen verändern gerade, wie sie arbeiten: Sie wechseln vom „Netzwerke managen“ hin zum Co-Creating mit dem Netzwerk.

NTT DATA steht an der Spitze dieser Entwicklung. Wir bauen KI-gestützte Netzwerke, die Business Performance spürbar nach vorn bringen.

Sind Sie bereit, voranzugehen?

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