New Relic: Indien führt beim Monitoring von KI-Agenten, zahlt aber weltweit die höchsten Kosten für Ausfälle

Große Stichprobe, gespaltenes Bild

Der Bericht entstand gemeinsam mit Enterprise Technology Research (ETR). Er stützt sich auf 500 IT- und Engineering-Verantwortliche aus Indien, die größte Einzelländerstichprobe der diesjährigen weltweiten Umfrage mit 2.575 Befragten. New Relic spricht von einem Paradox: Indien verstärke die wichtigsten Muster der globalen Gruppe, und zwar im positiven wie im negativen Sinn.

Laut New Relic ist das Land weltweit führend bei der KI-Nutzung, bei der Standardisierung auf OpenTelemetry und beim Return on Observability. Gleichzeitig kämpfe es mit der höchsten operativen Belastung und den höchsten Ausfallkosten aller untersuchten Märkte.

KI-Agenten und KI-generierter Code

Im Schnitt überwachen 56 % der indischen Unternehmen KI-Agenten aktiv im Produktivbetrieb, weltweit sind es 35 %. Nur 17 % der Deployments werden nicht überwacht. Auch bei AIOps-Funktionen (54 %) und beim Monitoring von Machine-Learning-Modellen (57 %) liegen indische Organisationen international vorn.

KI-generierter Code rückt Observability weiter nach oben auf die Agenda. In der Umfrage stimmen 80 % der indischen Führungskräfte zu oder voll zu, dass der Anstieg von KI-generiertem Code robuste Observability noch wichtiger macht. 47 % stimmen voll zu, der höchste Wert der globalen Studie.

Laut Bericht werden KI-Coding-Tools in Indien häufiger genutzt als irgendwo sonst. GitHub Copilot setzen 54 % der Befragten ein, Google Gemini Code Assist 51 % und OpenAI Codex 45 %. Nur 1 % gibt an, kein KI-Tool zu verwenden. Die Folgen für die Komplexität sind gemischt: 56 % sagen, KI-Integrationen hätten die Verwaltung des Stacks vereinfacht, 39 % meinen, KI habe die Komplexität erhöht.

Ausfälle, OpenTelemetry und Tool-Wildwuchs

Bei den Kosten von Ausfällen schneidet Indien am schlechtesten ab. Bei 31 % der indischen Organisationen kommt es mehrmals täglich zu folgenschweren Ausfällen, ein Zehnfaches gegenüber 3 % im Jahr 2025. Die durchschnittlichen Umsatzeinbußen pro Stunde Ausfallzeit sind auf 2,43 Millionen US-Dollar gestiegen. Damit werden die geschätzten Kosten eines durchschnittlichen folgenschweren Ausfalls auf 3 Millionen US-Dollar beziffert. Die drei häufigsten Ursachen ungeplanter Ausfälle waren Drittanbieter oder Cloud-Provider, Netzwerkausfälle und das Ausrollen von Softwareänderungen.

Bei OpenTelemetry haben 42 % der indischen Organisationen vollständig darauf als primäre Form der Telemetrieerfassung standardisiert, fast doppelt so viele wie der globale Basiswert von 22 %. New Relic zufolge wird dieser Vorsprung durch Fragmentierung geschwächt. Das durchschnittliche indische Unternehmen nutzt inzwischen sechs Observability-Tools, nach fünf im Vorjahr, und 12 % betreiben zehn oder mehr.

Der Bericht verknüpft dies mit der Leistung von KI: Wer die Erfassung standardisiert, ohne die Tools zu konsolidieren, kann verhindern, dass KI-Modelle Erkenntnisse miteinander korrelieren. Nur 20 % der indischen Führungskräfte sagen, KI-gestützte Observability habe die Ereigniskorrelation deutlich verbessert, unter dem globalen Durchschnitt von 27 %.

Was die Ergebnisse für 2026 und danach nahelegen

Der Umfrage zufolge erzielen indische Organisationen, die konsequente KI-Nutzung und OpenTelemetry-Standardisierung mit einer einheitlichen Plattform-Sicht verbinden, mit deutlich höherer Wahrscheinlichkeit finanzielle Erträge im Faktor 3 bis 5. Wer KI-Agenten dagegen in fragmentierten Multi-Tool-Umgebungen einsetzt, berichtet von wachsender operativer Last, verbringt die Hälfte der Engineering-Kapazität mit Feuerlöschen und sieht sich den höchsten Ausfallkosten der Region gegenüber.

Für Engineering-Teams lautet die Botschaft des Berichts: Frühes Monitoring von KI-Agenten und Standard-Telemetrie reichen allein nicht aus. Die Konsolidierung der Tools scheint der Faktor zu sein, der starke Erträge von hohem Feuerwehraufwand trennt. Da die Ergebnisse aus der eigenen Umfrage von New Relic stammen, spiegeln sie die Sichtweise des Unternehmens auf die Daten wider. Der vollständige Bericht kann bei New Relic heruntergeladen werden.