On-Call-Dienst ist 2026 in den meisten IT-Organisationen eine Realität – und für viele Ingenieure auch eine Belastung. Nächtliche Alerts, Wochend-Eskalationen, unklare Rotationspläne und fehlende Erholungszeiten führen zu einem Phänomen, das in der Branche zunehmend thematisiert wird: On-Call-Burn-out. Gleichzeitig werden die Systeme, die überwacht werden müssen, komplexer. Microservices, Kubernetes-Cluster, externe APIs und zunehmend KI-gestützte Dienste – all das will rund um die Uhr beobachtet werden.
Der Einsatz von KI bei der Gestaltung von On-Call-Rotationen und Alerting-Prozessen ist eine der vielversprechendsten Antworten auf dieses Dilemma. Nicht weil KI Bereitschaftsdienste abschafft – das tut sie nicht –, sondern weil sie helfen kann, sie fairer, vorhersehbarer und weniger zermürbend zu gestalten.
Das Problem: Ungleichmäßige Belastung und Alert-Flut
Viele Teams kämpfen mit denselben strukturellen Problemen im On-Call-Betrieb:
- Ungleiche Verteilung: Manche Ingenieure übernehmen mehr Schichten als andere – sei es durch informellen Druck, fehlendes Planungstool oder mangelnde Transparenz.
- Alert-Flut: Zu viele Benachrichtigungen, von denen die meisten nicht relevant sind. False Positives wecken das Team und erhöhen die Reizschwelle – echter Dringendes wird irgendwann übersehen.
- Keine Erholungszeit nach Incidents: Wer um 3 Uhr nachts einen schweren Incident löst, steht um 9 Uhr wieder im Meeting. Rotationsmodelle, die das nicht berücksichtigen, zermürben Teams.
- Unklare Eskalationspfade: Wer ist für was zuständig? Welche Eskalationsstufe gilt wann? Ohne klare Regeln entstehen Lücken und Verwirrung unter Stress.
KI-unterstützte Rotationsplanung: Was ist möglich?
KI kann bei der Rotationsplanung auf verschiedenen Ebenen helfen – von einfacher Datenauswertung bis hin zu intelligenten Vorschlagsalgorithmen.
Fairness-Analyse und Belastungsvisualisierung
Der einfachste Einstieg ist die Auswertung historischer On-Call-Daten: Wie viele Schichten hat jede Person übernommen? Wie viele Incidents hat jede Schicht erzeugt? Wer hat die meisten Nachtstunden geleistet? Aus diesen Daten lassen sich Ungleichgewichte sichtbar machen – und als Grundlage für fairere Rotationspläne nutzen.
Moderne On-Call-Management-Systeme können diese Analyse automatisiert durchführen und Rotationsvorschläge generieren, die historische Belastung, Urlaube, Zeitzonen und persönliche Präferenzen berücksichtigen.
Adaptive Rotationen basierend auf Incident-Last
Ein fortgeschrittener Ansatz: Das System analysiert, welche Wochen und Zeiträume historisch besonders incident-reich waren – etwa nach größeren Deployments, vor Quartalsabschlüssen oder in Zeiten hoher Traffic-Spitzen. Rotationen werden so geplant, dass erfahrene Ingenieure für diese Hochlastphasen eingeplant sind, während Juniors in ruhigeren Wochen Bereitschaftserfahrung sammeln.
Urlaubs- und Verfügbarkeitsintegration
KI-gestützte Planungstools können Kalender- und HR-Systeme integrieren und Rotationspläne automatisch um Abwesenheiten herum anpassen – ohne dass jemand manuell Schichten tauschen muss. Das reduziert operativen Overhead erheblich.
Adaptives Alerting: Weniger Lärm, mehr Signal
Der zweite große Hebel ist das Alerting selbst. KI-gestützte Alert-Filterung analysiert das Verhalten jedes einzelnen Monitors über Zeit und identifiziert Muster:
- Alerts, die sich regelmäßig selbst lösen, ohne dass jemand eingreifen muss
- Alerts, die im Zusammenhang mit bekannten Infrastrukturereignissen entstehen (Deployments, Batch-Jobs)
- Alerts, die konsistent ohne Folge-Incident verschwinden
Diese Muster werden nicht einfach unterdrückt – sie werden als niedrig priorisiert markiert, still protokolliert und tauchen in der Wochenzusammenfassung auf. Das On-Call-Team wird nur dann geweckt, wenn das System mit hoher Konfidenz einschätzt, dass ein echter Handlungsbedarf besteht.
Kontextbewusstes Alerting
Zusätzlich können KI-Systeme Alerts mit Kontext anreichern: Wurde in den letzten zwei Stunden ein Deployment durchgeführt? Läuft gerade ein geplantes Maintenance-Fenster? Hat ein verwandter Dienst ähnliche Symptome? Diese Informationen helfen dem On-Call-Ingenieur, den Alert sofort einordnen zu können – ohne zehn Tabs öffnen zu müssen.
Burn-out-Prävention als messbare Metrik
Burn-out-Prävention klingt wie ein HR-Thema – ist aber in On-Call-Teams auch ein technisches und operatives Problem. Wenn Ingenieure regelmäßig erschöpft sind, steigt die Fehlerquote bei Incident-Response, sinkt die Qualität von Postmortems, und erfahrene Kolleginnen und Kollegen verlassen das Team.
Einige Organisationen haben begonnen, konkrete Metriken für On-Call-Gesundheit zu messen:
- Mean Time to Recover Sleep (MTTRS): Wie lange dauert es im Schnitt, bis ein Ingenieur nach einem nächtlichen Incident wieder 6+ Stunden Schlaf hat?
- Incidents per On-Call-Week: Wie viele pagerbare Incidents fallen pro Schicht an? Mehr als 3–4 pro Woche gilt als kritisch.
- After-Hours-Incident-Rate: Anteil der Incidents, die außerhalb der Arbeitszeiten eskalieren.
KI-Systeme können diese Metriken automatisch aggregieren und Visualisierungen erzeugen, die Teamleitungen frühzeitig auf Belastungsspitzen hinweisen – bevor jemand das Team verlässt.
Was Teams beim Einstieg beachten sollten
Der Aufbau KI-gestützter On-Call-Prozesse ist kein Big-Bang-Projekt. Sinnvoller ist ein schrittweiser Ansatz:
Schritt 1: Daten sammeln und sichtbar machen
Ohne historische Incident- und Alert-Daten gibt es keine Grundlage. Wer heute noch keine systematische Aufzeichnung betreibt, sollte dort beginnen. Moderne Monitoring-Plattformen erfassen Alert-Daten automatisch – es fehlt oft nur das Dashboard, das sie sichtbar macht.
Schritt 2: Alert-Rauschen reduzieren
Vor jedem KI-Einsatz: manuelle Bereinigung der schlimmsten Alert-Überfluter. Stille diese Monitore oder passe deren Schwellwerte an. KI kann danach gezielter auf das verbleibende Signal reagieren.
Schritt 3: Rotationsplanung transparenter machen
Belastungsverteilung visualisieren und mit dem Team besprechen. Auch ohne KI kann Transparenz bereits viel bewirken. KI-gestützte Tools ergänzen das dann mit Optimierungsvorschlägen.
Schritt 4: Feedback-Schleifen einbauen
Ingenieure sollten Alerts bewerten können: „Das war ein False Positive", „Das war kritischer als P2". Diese Rückmeldungen verbessern das Klassifizierungsmodell kontinuierlich.
On-Call ist ein Teamthema – kein Tool-Thema
KI-Tools verbessern On-Call-Prozesse, aber sie lösen keine Kulturprobleme. Wenn ein Team nicht offen über Belastung sprechen kann, wenn Bereitschaftsdienst als selbstverständlich gilt ohne Ausgleich, oder wenn Postmortems ausbleiben – dann helfen auch die besten Algorithmen nicht.
Die erfolgreichsten On-Call-Kulturen kombinieren technische Werkzeuge mit klaren Erwartungen, fairen Rotationspraktiken und der Bereitschaft, aus Incidents zu lernen. KI ist dabei ein Beschleuniger, kein Ersatz für diese menschliche Arbeit.
Weniger unnötige Alarme bedeuten mehr Konzentration auf echte Probleme – und mehr Schlaf für das Team. Beides macht Organisationen widerstandsfähiger.
Bildquelle: Pexels.com (lizenzfrei) – Foto von Andrea Piacquadio
Quellen: PagerDuty-Studie „State of On-Call" 2025; Google SRE-Leitfaden; VictorOps (jetzt Splunk On-Call) Best Practices.
