Cisco hat heute die Veröffentlichung der neuesten Splunk-Studie bekannt gegeben: Die versteckten Kosten von Ausfallzeiten. Die Untersuchung beziffert die Gesamtkosten ungeplanter Downtime für die Global-2000-Unternehmen auf nunmehr $ 600 Milliarden pro Jahr – ein Anstieg um 50 % in nur zwei Jahren.

Die in Zusammenarbeit mit Oxford Economics durchgeführte Studie zeigt, dass die finanziellen Folgen eines Ausfalls unmittelbar, schwerwiegend und potenziell andauernd sind. Ungeplante Downtime ist zu einer systemischen Unternehmenskrise geworden und zu einer Gefahr für Umsatz, Marke und Börsenwert – allein die Umsatzverluste eines Unternehmens schlagen mit $ 95 Millionen jährlich zu Buche. Dies ist fast doppelt so viel wie noch 2024.

„Ausfallzeiten wird es immer geben. Doch längere Unterbrechungen sind vermeidbar“, sagt Kamal Hathi, Senior Vice President und General Manager bei Splunk, einem Unternehmen von Cisco. „Die resilienten Unternehmen sind nicht diejenigen mit den meisten Tools oder den ehrgeizigsten KI-Plänen. Es sind diejenigen, die ihre Technologie auf die geschäftlichen Ergebnisse ausrichten, ihren Beschäftigten Kontext verschaffen und Systeme entwickeln, die unter Druck nachgeben, aber nicht brechen.“

Die wirtschaftlichen Folgen von Ausfallzeiten
Die Technologieverantwortlichen bezeichnen die Folgen von Ausfallzeiten zunehmend als schwerwiegend. Die Offenlegung einer Datenpanne ist mittlerweile der schmerzhafteste Teil der versteckten Kosten: 71 % der Technologieverantwortlichen stufen dies als sehr disruptiv oder untragbar disruptiv ein – 2024 kamen erst 23 % zu dieser Einschätzung. Darüber hinaus löst ein Ausfall eine ganze Kettenreaktion versteckter Kosten aus:

• Finanzielle Einbußen und Wertverlust: Die Studie zeigt, die durchschnittlichen Downtime-Kosten haben mittlerweile $ 15.000 pro Minute erreicht. Hinzu kommt, dass der Börsenwert des Unternehmens nach einem Ausfall im Durchschnitt um 3,4 % nachgibt.
• Kundenabwanderung: 81 % der Technologieverantwortlichen nennen den Verlust von Kunden als Folge von Ausfallzeiten, wobei 47 % eingestehen müssen, dass es oft oder sehr oft Kunden sind, die Ausfälle zuerst bemerken.
• Steigende Ransomware-Kosten: Die Lösegeldzahlungen haben sich seit 2024 fast verdreifacht und belaufen sich bereits auf durchschnittlich $ 40 Millionen – sie sind damit nun eine der größten direkten finanziellen Belastungen.
• Teure Compliance-Verstöße: Die von Aufsichtsbehörden verhängten Bußgelder summieren sich mittlerweile auf durchschnittlich $ 51 Millionen pro Unternehmen – 57 % der Technologieverantwortlichen bezeichnen diese Kosten als sehr oder untragbar disruptiv.
• Operativer Aufwand: Ganze 89 % der Technologieverantwortlichen geben an, dass zur Fehlerbehebung hoher Personalaufwand erforderlich ist, und fast alle (90 %) berichten von einem gesteigerten Bedarf an Kunden-Support; ähnlich sieht es bei Finanzen (76 %) und Marketing (74 %) aus.
• Markenreputation: Fast 20 % der Marketing-Fachleute sagen, dass es nach einem Incident ein ganzes Quartal dauert, bis sich die Marke wieder erholt hat.

Ausfallzeiten als Security-Faktor
Etwa ein Drittel (36 %) der Sicherheitsverantwortlichen räumt ein, dass Ausfälle zunächst oft oder sehr oft fälschlicherweise als IT-Probleme eingestuft werden, was den Angreifern unter Umständen einen entscheidenden Vorsprung verschafft. Erschwert wird die Problemklärung durch den Mangel an gemeinsamem Kontext. So sagen nur 38 % der Technologieverantwortlichen, dass sie die Ursache eines Ausfalls immer ausfindig machen. Und die wahrgenommene Häufigkeit von cybersicherheitsbedingten Ausfällen, die durch Probleme mit SaaS- und anderen Anwendungen von Drittanbietern verursacht werden, hat sich seit 2024 fast verdreifacht: 56 % der Sicherheitsverantwortlichen erleben dergleichen jetzt häufig oder sehr häufig. Grundlegende Cyberhygiene sowie die Modernisierung veralteter, nicht mehr patchbarer Infrastrukturen bleiben entscheidend zur Vermeidung ungeplanter Ausfälle.

Wann KI zur Resilienz beiträgt
Um die Incident-Triage und die Fehler-Ursachen-Analyse zu optimieren, setzen Unternehmen verstärkt auf KI. Die jährlichen Ausgaben für KI-Tools zur Vermeidung und Behebung von Ausfällen liegen durchschnittlich bei $ 24,5 Millionen. Mit dem immer höheren Reifegrad dieser Technologien verlagert sich der Schwerpunkt hin zu einem Modell der Zusammenarbeit von Menschen und KI-Agenten, wobei die KI den Fachleuten dient und unter menschlicher Aufsicht steht. Dieser Ansatz arbeitet mit Maschinendaten, also mit Logs, Metriken und Traces, sodass die Teams die KI-Aktionen überwachen, Probleme frühzeitig erkennen und Korrekturen vornehmen können, ehe kleinere Fehler zu kompletten Ausfällen eskalieren.

Aus den Daten geht auch hervor, dass die Unternehmen, die sich als „KI-Workflow-und-Triage-Experten“ definieren lassen, deutlich besser aufgestellt sind, wenn es darum geht, die am schwersten wiegenden Folgen von Ausfallzeiten zu vermeiden:

• Größere Resilienz: 74 % dieser Experten konnten sich im vergangenen Jahr das öffentliche Eingeständnis einer Datenpanne ersparen – bei den Befragten außerhalb dieser Gruppe waren es nur 54 %.
• Bessere Kundenbindung: Die Experten-Unternehmen geben fast dreimal häufiger (42 %) als der Rest (15 %) zu Protokoll, dass sie noch nie Kunden aufgrund von Ausfallzeiten verloren haben.

Trotz der klaren Vorteile vollzieht sich der Übergang zu autonomen Systemen nicht ohne Herausforderungen. Zwar sagen 56 % der Anwender, dass KI das Ausfallrisiko insgesamt verringert hat, doch müssen alle der befragten Technologieverantwortlichen einräumen, dass ihr Unternehmen bereits Ausfälle erlebt hat, die in irgendeiner Weise mit KI zu tun haben.

Und 68 % der Technologieverantwortlichen befürchten, dass ihre KI-Agenten sich unvorhersehbar verhalten könnten. Dies unterstreicht, dass für genuine digitale Resilienz eine solide Governance und menschliche Kontrolle notwendig sind.

Genuine Resilienz aufbauen
Die Technologieverantwortlichen haben erkannt, wie wichtig es ist, die gesamte Kette der Abhängigkeiten zu visualisieren. Tatsächlich geben 98 % der Befragten mit den niedrigsten Ausfallkosten an, dass durchgängige Transparenz für die Reduzierung der Ausfallzeiten sehr wichtig oder äußerst wichtig ist. Dennoch bleibt vollständige Transparenz in sämtlichen IT-Bereichen eher selten, weshalb die Unternehmen ihre Investitionsstrategien neu ausrichten und auf proaktive, datengestützte Fundamente stellen:

• Observability hat Priorität: Rund drei Viertel der Führungskräfte aus ITOps und Engineering nennen durchgängige Observability als ihre oberste Investitionspriorität zum Aufbau von Infrastruktur-Resilienz – also noch vor den üblichen Hardware-Erneuerungen und Rechenzentrum-Upgrades.
• Automatisierung zur Minimierung von menschlichem Versagen: 66 % der Verantwortlichen von ITOps und Engineering investieren bevorzugt in Automatisierung, um das Risiko von menschlichem Versagen zu minimieren, das im gesamten Technologie-Stack nach wie vor die Hauptursache von Ausfällen ist.
• Gezielte KI-Investitionen: Die Unternehmen konzentrieren ihre KI-Budgets auf Bereiche mit hoher Wirkung. 85 % der Technologieverantwortlichen legen den Schwerpunkt auf KI-gestützte Sicherheitsautomatisierung, und 65 % investieren in KI-gestützte Observability, um in Echtzeit gründlicheren Einblick in ihre digitalen Ökosysteme zu gewinnen.

Weitere Informationen zu Methodik und Ergebnissen des Studienreports „Die versteckten Kosten von Ausfallzeiten“ sind auf der Splunk-Website verfügbar.