Da die Cloud zunehmend zur Ausführungsebene moderner KI-Betriebsmodelle wird, müssen sich Cloud- und KI-Strategien gemeinsam weiterentwickeln.
Zu diesem Ergebnis kommt unsere aktuelle Studie Cloud-getriebene Innovation im KI-Zeitalter: Die neuen Regeln für Wertschöpfung mit der Cloud, für die mehr als 2.300 Führungskräfte und Entscheidungsträger aus 33 Ländern befragt wurden. Während Unternehmen ihre KI-Initiativen massiv beschleunigen, wird die Verzahnung von Cloud- und KI-Strategien immer wichtiger. Dennoch planen und finanzieren viele Organisationen beide Bereiche noch immer getrennt voneinander.
KI ist heute der wichtigste Treiber für Cloud-Nutzung. Gleichzeitig ist die Cloud die zentrale Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI. Werden beide Strategien isoliert entwickelt, entstehen parallele Architekturen, die nicht die gewünschten Geschäftsergebnisse liefern können.
Genau daraus entstehen Reibungsverluste: KI-Initiativen entwickeln sich rasant, während Cloud-Umgebungen oft deutlich langsamer modernisiert werden. Mit der Zeit erschwert diese Diskrepanz die Skalierung von KI über erste Pilotprojekte hinaus und verhindert, dass sie sich nachhaltig in zentrale Geschäftsprozesse integrieren lässt.
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Die Cloud ist längst mehr als Infrastruktur
Die Cloud ist heute weit mehr als nur die Plattform, auf der Systeme betrieben werden. Je stärker KI in Prozesse, Analysen und Entscheidungsabläufe integriert wird, desto stärker bestimmen Cloud-Umgebungen darüber, wie effizient sich KI-Funktionen bereitstellen und skalieren lassen.
Unsere Studie offenbart, dass Unternehmen diesen Wandel längst erkannt haben. Nahezu alle Befragten geben an, dass KI ihren Bedarf an zusätzlichen Cloud-Investitionen erhöht hat. Gleichzeitig räumen viele ein, dass sich ihre Cloud-Basis noch in der Entwicklung befindet.
Wenn Cloud-Umgebungen nicht konsequent auf KI-Anforderungen ausgelegt sind, stoßen Unternehmen schnell an Grenzen – etwa bei der Integration von KI in Unternehmensprozesse, beim Management von Datenpipelines oder bei der Skalierung von KI-Modellen über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg. Was zunächst als vielversprechendes KI-Pilotprojekt startet, lässt sich dann oft nur schwer in den produktiven Betrieb überführen.
Werden Cloud-Umgebungen nicht konsequent im Hinblick auf KI-Anforderungen konzipiert, stehen Unternehmen schnell vor Herausforderungen – etwa bei der Integration von KI in Unternehmensprozesse, beim Management von Datenpipelines oder bei der Skalierung von KI-Modellen über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg. Was zunächst als vielversprechendes KI-Pilotprojekt startet, lässt sich dann oft nur schwer in den produktiven Betrieb überführen.
Genau deshalb ist die Verzahnung von Cloud- und KI-Strategie heute so entscheidend.
Das Signal, auf das Führungskräfte bei Talenten jetzt achten
Einer der deutlichsten Hinweise auf diesen Wandel ist das zunehmende Verschmelzen von Cloud- und KI-Kompetenzen.
Unternehmen sehen KI-Know-how inzwischen als größte Kompetenzlücke im Cloud-Umfeld. Unter den Cloud-Vorreitern erwarten fast die Hälfte der Befragten (49 Prozent), dass fehlende KI-Kompetenzen auch in den kommenden zwölf Monaten eine zentrale Herausforderung bleiben werden. In anderen Unternehmen sagen das lediglich 33 Prozent. Dahinter steht eine klare Entwicklung: Der Aufbau von KI-Kompetenz erfordert heute zunehmend Expertise in Cloud-Architekturen, Datenplattformen und modernen Anwendungsumgebungen.
Auch auf Führungsebene wird diese Entwicklung sichtbar. Verglichen mit CIOs und CTOs bewerten Chief AI Officers den steigenden Bedarf an Cloud-Investitionen um 22 Prozent häufiger als eine direkte Folge des KI-Booms. Je stärker KI-Initiativen skaliert werden, desto klarer wird Verantwortlichen für KI, dass die Cloud-Strategie entscheidend dafür ist, wie schnell sich diese Initiativen ausweiten lassen.
All diese Signale führen zur gleichen Erkenntnis: Cloud- und KI-Kompetenzen sind heute untrennbar miteinander verbunden.
Die wichtigste Cloud-Regel im KI-Zeitalter
Als Reaktion auf diese Entwicklung formuliert unsere Studie ein klares Prinzip für Unternehmen, die mit KI echten Mehrwert schaffen wollen: Cloud- und KI-Strategien müssen von Beginn an gemeinsam entwickelt werden.
Denn wenn die Cloud zur Ausführungsebene moderner KI-Betriebsmodelle wird, müssen sich auch die zugrunde liegenden Strategien parallel weiterentwickeln. Werden Cloud-Roadmaps und KI-Programme unabhängig voneinander definiert, entsteht schnell eine Lücke zwischen den KI-Ambitionen eines Unternehmens und den Cloud-Umgebungen, die diese überhaupt ermöglichen sollen.
Unternehmen, denen die Skalierung von KI erfolgreich gelingt, gehen deshalb anders vor. Sie stimmen Cloud-Architektur, Kompetenzaufbau, Plattforminvestitionen und Governance-Strukturen von Anfang an konsequent auf ihre KI-Strategie ab. Dadurch lassen sich KI-Workloads effizienter unterstützen und gleichzeitig operative Komplexität reduzieren, die Innovationen häufig ausbremst.
Die gemeinsame Entwicklung von Cloud- und KI-Strategien hilft Unternehmen außerdem dabei, gezielt in die Fähigkeiten zu investieren, die KI-getriebenes Wachstum ermöglichen – von modernen Datenplattformen bis hin zu integrierten Sicherheits- und Governance-Modellen.
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Strategische Abstimmung wird zur Voraussetzung für Skalierung
Mit der beschleunigten Einführung von KI reicht es nicht mehr aus, die Cloud ausschließlich als Infrastrukturthema zu betrachten. Entscheidungen rund um die Cloud bestimmen zunehmend darüber, wie schnell KI-Initiativen den Sprung von ersten Experimenten hin zu unternehmensweitem Mehrwert schaffen.
Die enge Abstimmung von Cloud- und KI-Strategien stellt sicher, dass sich Architektur, Kompetenzen und Governance-Strukturen parallel zu den KI-Ambitionen eines Unternehmens weiterentwickeln. Fehlt diese Abstimmung, laufen Unternehmen Gefahr, KI-Fähigkeiten aufzubauen, die von ihrer Cloud-Umgebung nicht ausreichend unterstützt werden können.
Unternehmen, die diesen Wandel frühzeitig erkennen, werden deutlich besser aufgestellt sein, um KI-Innovationen in messbare Geschäftsergebnisse zu übersetzen.
IHRE NÄCHSTEN SCHRITTE
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