Technologische Innovationen entwickeln sich in einem Tempo, das viele Organisationen kaum Schritt halten lässt. Jede neue Welle baut auf der vorherigen auf und verändert grundlegend, wie Unternehmen arbeiten und sich im Wettbewerb positionieren. Nirgendwo zeigt sich das deutlicher als bei KI, der jüngsten und möglicherweise transformativsten Technologie unserer Zeit.
KI ist längst über experimentelle Pilotprojekte hinausgewachsen und zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden. Laut dem neuen 2026 Global AI Report: A Playbook for AI Leaders von NTT DATA erzielen Unternehmen, die als KI-Vorreiter gelten, mit nahezu zweieinhalbfach höherer Wahrscheinlichkeit ein Umsatzwachstum von über 10 Prozent und sichern sich mit 3,6-fach höherer Wahrscheinlichkeit Gewinnmargen von 15 Prozent oder mehr.
Der Bericht basiert auf einer umfassenden Befragung von mehr als 2.500 C-Level-Führungskräften und weiteren Senior-Entscheider:innen aus 15 Branchen und 35 Ländern. Als KI-Vorreiter gelten Unternehmen mit einer klar definierten oder bereits in Umsetzung befindlichen KI-Strategie, einem hohen beziehungsweise fortgeschrittenen KI-Reifegrad und signifikant höheren, realisierten Gewinnen aus KI im Vergleich zu ihren Wettbewerbern.
Das wirtschaftliche Potenzial von KI wird heute kaum noch infrage gestellt. Für viele Unternehmen liegt die eigentliche Herausforderung jedoch in der konsequenten Umsetzung.
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Wenn die Cloud keine Option ist
KI als Service aus der Cloud zu beziehen, ist häufig die einfachste Lösung. Aber nicht immer ist dieser Weg auch der richtige oder überhaupt realisierbar. In Branchen wie der Verteidigung, dem Gesundheitswesen, bei Finanzdienstleistungen oder auch im öffentlichen Sektor kann eine On-Premises-Bereitstellung von KI zwingend erforderlich sein.
Für öffentliche Institutionen steht die digitale Souveränität im Vordergrund, also die Sicherstellung, dass sensible Daten das nationale Hoheitsgebiet nicht verlassen. Im Finanz- und Gesundheitswesen sind es regulatorische Anforderungen, Compliance-Vorgaben und Governance-Strukturen, die den Rahmen vorgeben. Und im Verteidigungsumfeld sowie in anderen kritischen Infrastrukturen geht es um Sicherheit, Datenschutz und Verfügbarkeit: Daten müssen in einer lokalen Umgebung gespeichert sein, in der Systeme auch dann resilient und funktionsfähig bleiben, wenn Netzverbindungen unterbrochen werden.
Mitunter ist die Entscheidung rein technischer Natur, etwa aufgrund von Anforderungen an geringe Latenz, lokale Steuerbarkeit oder zur Minimierung von Übertragungsrisiken. Das Grundprinzip bleibt jedoch gleich: Manche Organisationen können ihre KI nicht auf fremder Infrastruktur betreiben.
Wenn die Infrastruktur zum Bremsklotz wird
Wenn KI nicht aus der Cloud betrieben werden kann, muss die eigene Infrastruktur die Last tragen. Ist sie jedoch nicht leistungsfähig genug, um mit den Anforderungen an Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Resilienz Schritt zu halten, wird sie schnell zum limitierenden Faktor.
Selbst das leistungsfähigste KI-Modell bleibt wirkungslos, wenn die zugrunde liegende Infrastruktur nicht die erforderliche Leistung erbringt. Viele Unternehmen stellen das erst dann schmerzlich fest, wenn Projekte ins Stocken geraten. Die geschäftlichen Anwendungsfälle sind überzeugend, doch die bestehende Systemlandschaft ist dafür nicht ausgelegt. Genau diese Diskrepanz zwischen strategischem Anspruch und belastbarer, hochperformanter KI-Implementierung bezeichnen wir als Readiness-Lücke in der Infrastruktur.
Der richtige Umgang mit dieser Herausforderung ist entscheidend. Unser KI-Report zeigt: KI-Vorreiter investieren deutlich stärker in die Modernisierung ihrer Kernapplikationen mit integrierten KI-Fähigkeiten, statt sich auf nachgelagerte Erweiterungen und oberflächliche Add-ons zu beschränken.
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Die größten Hürden auf dem Weg zur skalierbaren KI
Viele Organisationen scheitern beim Skalieren von KI an zwei zentralen Herausforderungen:
Der “Translation Gap”
Er entsteht, wenn das Management einen überzeugenden Business Case definiert hat, beispielsweise: „Verbessern wir unseren Kundenservice mit einem GenAI-Chatbot.“
Im nächsten Schritt muss dieses strategische Ziel in konkrete technische Anforderungen für Netzwerk-, Storage- und Computing-Teams übersetzt werden. Ohne einen strukturierten Übersetzungsprozess zerfällt eine klare Vision jedoch schnell in isolierte Einzelinitiativen.
Fragmentierte Infrastruktur
Bestehende Systemlandschaften wurden häufig nicht für verteilte KI-Workloads konzipiert. In der Praxis zeigt sich das in langsamen Netzwerkverbindungen, ineffizient genutzten GPUs und fragmentierten Datenbeständen. Die Folgen: langwierige Trainingszyklen, hohe Betriebskosten und Modelle, die im Produktiveinsatz nicht die erwartete Performance liefern.
Das AI Readiness Assessment: Ihre Brücke zur architektonischen Klarheit
Hier setzt das initiale AI Readiness Assessment von NTT DATA an. Es bildet die Brücke zwischen Ihrem strategischen Business Case und einem klar definierten technischen Blueprint, dem konkreten Umsetzungsplan für die benötigte Infrastruktur und Systemarchitektur.
Selbst wenn Sie bereits strategische Vorarbeiten oder Transformationsprogramme mit externen Beratern durchgeführt haben, bleibt dieses Assessment entscheidend. Denn es geht einen Schritt weiter: Es prüft nicht nur Ihre Zielsetzung, sondern analysiert, ob Ihre bestehende Infrastruktur tatsächlich in der Lage ist, diese Vorhaben zu tragen.
Was wir konkret leisten
Das AI Readiness Assessment verschafft Ihnen in kurzer Zeit eine strukturierte Gesamtsicht auf zentrale Bereiche Ihrer IT-Umgebung.
- Use-Case-Validierung und -Übersetzung: Wir übersetzen jeden Business Case in klar definierte technische Handlungsfelder. So identifizieren wir, welcher Teil Ihres Technologie-Stacks priorisiert weiterentwickelt werden muss, um den gewünschten Mehrwert realisieren zu können.
- Domain Alignment: Wir analysieren sämtliche relevanten technischen Domänen – Security, Rechenzentrum, Netzwerk, Computing, Storage und Observability – und stellen sicher, dass keine kritischen Abhängigkeiten oder Schwachstellen übersehen werden.
- Strategischer Übergang in die Umsetzung: Der Ergebnisbericht liefert die Entscheidungsgrundlage für die nächsten Schritte. Ist eine eingehendere Analyse einzelner Domänen erforderlich, führen wir gezielte, domänenspezifische Assessments durch. Zeigt sich beispielsweise, dass die Netzwerkperformance das größte Risiko darstellt, empfehlen wir eine weiterführende Analyse der Data-Center-Netzwerkarchitektur.
Das Ergebnis: Gezielte Umsetzung, statt Spekulationen
Nach Abschluss Ihres AI Readiness Assessments verfügen Sie über:
- Klaren Fokus: Statt weiterhin zu spekulieren, identifizieren Sie ein oder zwei kritische Infrastrukturbereiche, die priorisiert adressiert werden müssen, um Ihren Use Case erfolgreich umzusetzen.
- Fundierte Risikotransparenz: Der Bericht liefert eine ganzheitliche Sicht auf Sicherheits- und Compliance-Risiken, die mit der Einführung von KI-Workloads in Ihre IT-Landschaft verbunden sind.
- Eine umsetzbare Roadmap: Von einem abstrakten Business-Ziel gelangen Sie zu einer konkreten, priorisierten technischen Roadmap – bereit für die Implementierung.
Im KI-Zeitalter steht Infrastruktur für Strategie. Sie bestimmt, wie schnell Sie Innovationen realisieren, wie zuverlässig Sie skalieren und wie nachhaltig Sie Wettbewerbsvorteile sichern. Es überrascht nicht, dass 96 Prozent der C-Level-Führungskräfte überzeugt sind, dass KI marktdifferenzierende Innovation beschleunigen wird. Die Vision ist vorhanden und mit der richtigen Infrastruktur und dem passenden Partner wird sie zur Realität. Lassen Sie nicht zu, dass Legacy-Systeme Ihre Ambitionen ausbremsen.
Sind Sie bereit?
Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und starten Sie Ihr AI Readiness Assessment. Gemeinsam definieren wir Ihren technischen Fokus und überführen Ihre KI-Ambitionen in eine priorisierte, unternehmensweit umsetzbare Roadmap.
Erfordert Ihre Situation eine vertiefte Analyse, führen wir gezielte Deep-Dive-Assessments in den jeweiligen technischen Domänen durch, um jede relevante Architekturkomponente konsequent auf KI-Readiness auszurichten.
Dieser Artikel wurde gemeinsam mit Ralf Hustadt, Director Data & AI Go-to-Market bei NTT DATA, verfasst.
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