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NTT-Data-Studie zu KI-Skalierung in Unternehmen KI ist reif, die Infrastruktur aber nicht

Von Berk Kutsal 2 min Lesedauer

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Veraltete Infrastrukturen, lückenhafte Datenstrategien und fehlende Kompetenzen bremsen laut einer aktuellen Studie von NTT Data die Skalierung von Unternehmens-KI. Befragt wurden mehr als 2.300 Entscheider in 33 Ländern. 88 Prozent halten ihre Cloud-Investitionen für unzureichend, um KI-Workloads zu tragen. Nur 14 Prozent erreichen den höchsten Cloud-Reifegrad.

Für Abhijit Dubey, CEO und Chief AI Officer bei NTT Data, entscheidet künftig die Architektur über den KI-Erfolg: Wer Infrastruktur und Governance früh strategisch aufstellt, verschafft sich einen Vorsprung.(Bild: NTT Data)
Für Abhijit Dubey, CEO und Chief AI Officer bei NTT Data, entscheidet künftig die Architektur über den KI-Erfolg: Wer Infrastruktur und Governance früh strategisch aufstellt, verschafft sich einen Vorsprung.
(Bild: NTT Data)

Unternehmens-KI stößt zunehmend an die Grenzen der IT-Architekturen, auf denen sie aufsetzt. Zu diesem Ergebnis kommt der „2026 Global AI Report: A Playbook for Private and Sovereign AI“, den NTT Data veröffentlicht hat. Während klassische Architekturen darauf ausgelegt sind, Daten möglichst schnell und effizient über Systeme, Clouds und Ländergrenzen hinweg zu bewegen, verschärfen sich gleichzeitig die Anforderungen an Datenschutz und Datensouveränität.

Nicht das Modell ist das Problem, sondern der Unterbau

Der Kern des Problems liegt der Studie zufolge nicht mehr in der Leistungsfähigkeit der KI-Modelle selbst, sondern in der darunterliegenden Infrastruktur.

KI benötige kontinuierlichen Datenzugriff, doch sensible Daten dürfen aus rechtlichen und regulatorischen Gründen häufig nicht frei fließen. Datenhoheit werde damit zu einem zentralen Designparameter, der bestimmt, wo Daten gespeichert, wo Modelle ausgeführt und wie Systeme gesteuert werden.

Große Kluft zwischen Einsicht und Umsetzung

Die Befragung zeige eine deutliche Kluft zwischen Einsicht und Umsetzung: Mehr als 95 Prozent der Befragten halten private und souveräne KI für wichtig, doch nur 29 Prozent priorisieren Sovereign AI konkret und kurzfristig. Rund 35 Prozent der Chief AI Officer nennen den Aufbau und das Management komplexer Modelle in privaten oder souveränen Umgebungen als größte Hürde, fast 60 Prozent sehen standortübergreifende Datenbeschränkungen als wesentliche Herausforderung. Nur 38 Prozent vertrauen ihrer Cloud-Sicherheitsarchitektur in hohem Maße.

Wer früh umbaut, gewinnt

„Mit der Weiterentwicklung von KI werden private und souveräne Ansätze zum Härtetest für die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen“, betont Abhijit Dubey, CEO und Chief AI Officer bei NTT Data. „Unsere Studie zeigt, dass KI-Vorreiter sich einen deutlichen Vorsprung verschaffen, wenn sie Architektur, Infrastruktur und Governance als strategische Kernanforderungen behandeln.“

Die Studie basiert auf zwei Befragungen mit knapp 5.000 leitenden Entscheidungsträgern aus mehr als einem Dutzend Branchen, über 30 Märkten und fünf Weltregionen.

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