Die 2026 AI Impact Report von New Relic enthüllt eine klare Verbindung zwischen der Nutzung künstlicher Intelligenz (AI) in der observability und einer erheblichen Steigerung der Ingenieurproduktivität. Die Studie basiert auf anonymisierten Daten von 6,6 Millionen Nutzern der New Relic Intelligent Observability Plattform im Jahr 2025 und vergleicht Teams, die AI-Features nutzen, mit solchen, die diese nicht einsetzen. Dabei zeigt sich, dass Teams mit AI-stärkerer Observability im Durchschnitt 80 % häufiger Code bereitstellen als ihre nicht-AI-geführten Kollegen. Dieser Anstieg resultiert aus einer deutlichen Reduktion von „Alert Noise“ – einer der größten Produktivitätskiller für Entwickler. Während Ingenieure durchschnittlich 33 % ihrer Zeit mit Reaktion auf Systemstörungen verbringen, verarbeiteten New Relic-Kunden 2025 insgesamt 2,2 Milliarden Alarme, davon fast eine Milliarde in Produktionsumgebungen. AI-gestützte Systeme korrelieren Signale automatisch und reduzieren so die Anzahl irrelevanter Warnungen um 27 %, während die Korrelationsrate sich verdoppelt. Dies ermöglicht eine gezielte Priorisierung von Problemen und entlastet Teams von routinemäßigen Triaging-Aufgaben. Ein weiterer zentraler Erfolgsfaktor ist die Beschleunigung der Fehlerbehebung: Die durchschnittliche Zeit bis zur Schließung eines Problems (Mean Time to Close, MTTC) liegt bei AI-Nutzern um 25 % niedriger. Im Mai 2025 benötigten AI-Teams durchschnittlich 26,75 Minuten pro Incident – knapp die Hälfte der 50,23 Minuten, die Nicht-AI-Teams benötigten. Diese Zeitersparnis ist entscheidend, um „Investigationsstaus“ zu vermeiden und die Entwicklungsdruckphase nicht zu unterbrechen. Die erhöhte Effizienz spiegelt sich auch in der Bereitstellungsgeschwindigkeit wider: Während Teams ohne AI im Hochdruckzeitraum durchschnittlich 87 Releases pro Tag durchführten, erreichten AI-optimierte Teams bis zu 453 Deployments pro Tag – eine Verfünffachung der Bereitstellungsgeschwindigkeit. Diese Leistungssteigerung ermöglicht es Unternehmen, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren und neue Funktionen zeitnah bereitzustellen. Camden Swita, Head of AI bei New Relic, betont: „AI schafft eine Komplexität, die menschliche Teams nicht mehr allein bewältigen können – gleichzeitig ist sie auch die Lösung für dieses Problem.“ Die Daten zeigen, dass AI-stärkere Observability nicht nur die Betriebskosten senkt, sondern auch die Innovationsgeschwindigkeit beschleunigt. Unternehmen, die diese Technologie nutzen, reduzieren den operativen „Tax“ und beschleunigen damit die gesamte Unternehmensdynamik. Industrieanalysten sehen in der Studie einen Paradigmenwechsel: Die Integration von AIOps und generativer KI in Observability-Plattformen wird zunehmend zur Standardpraxis für skalierbare Software-Entwicklung. New Relic positioniert sich mit seiner einzigartigen Kombination aus Telemetriedaten, maschinellem Lernen und generativer KI als führender Anbieter für intelligente Beobachtbarkeit. Kunden wie Adidas Runtastic, Domino’s und Ryanair nutzen die Plattform, um Zuverlässigkeit, Innovationskraft und Kundenerfahrung zu optimieren. Die Berichtsergebnisse unterstreichen, dass KI nicht nur Effizienz steigert, sondern auch die strategische Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen neu definiert.