Vier von fünf Unternehmen in Deutschland führen derzeit Modernisierungsprojekte für ihre IT-Infrastruktur durch. Das zeigt eine Umfrage des Datenbankherstellers MongoDB unter 1.504 IT-Entscheidern. Künstliche Intelligenz hat sich als Haupttreiber herausgestellt: 43 Prozent der Befragten gaben an, dass sie die IT-Infrastruktur für den Einsatz oder die Skalierung von KI vorbereiten.
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Neben der KI-Integration nannten die Befragten mit 33 Prozent auch die Reduzierung der Betriebskosten und mit 31 Prozent eine agilere Anpassung an Betriebs- und Marktanforderungen als wichtige Gründe. Fast drei Viertel der befragten Unternehmen nutzen KI bereits in irgendeiner Form – bei Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitern sind es sogar 80 Prozent. Am häufigsten wird KI im IT-Management (45 Prozent), im Kundenservice (42 Prozent) sowie in der Datenanalyse und Business Intelligence (36 Prozent) eingesetzt.
Unternehmen messen den Erfolg vor allem an Produktivitätssteigerungen (40 Prozent), Kundenzufriedenheit (38 Prozent) und Fehlerreduzierung (35 Prozent). Kostensenkung ist mit 33 Prozent erst der vierte Erfolgsindikator. Lediglich 4 Prozent der Befragten gaben an, weder KI zu nutzen noch deren Implementierung zu planen.
Legacy-Systeme laufen weiterhin parallel
Trotz der hohen Zahl laufender Modernisierungsprojekte zeigt die Umfrage eine erhebliche Herausforderung: Nur jedes dritte Unternehmen konnte seine Altsysteme vollständig abschalten. Mehr als die Hälfte der Befragten (52 Prozent) gaben an, dass Cloud-Infrastrukturen hinsichtlich der Leistung nicht mit Altsystemen mithalten können. Weitere Gründe für den weiteren Parallelbetrieb waren Probleme bei der Datenmigration (35 Prozent), das Risiko von Betriebsunterbrechungen (33 Prozent) und Abhängigkeiten kritischer Prozesse (29 Prozent).
Beim Ausbau von KI-Anwendungen stoßen viele Unternehmen an strukturelle Grenzen. Weniger als die Hälfte der Befragten sehen ihre bestehenden Datenmodelle als geeignete Grundlage für KI-Anwendungen – 14 Prozent halten sie für völlig ungeeignet. Zu den größten Hindernissen zählen fehlender Datenzugriff (44 Prozent), unzureichende Echtzeitfähigkeit (44 Prozent) sowie ungeeignete Tools, Datensilos und schlechte Datenqualität (jeweils 43 Prozent).
Fast die Hälfte der Befragten gab außerdem an, dass der Mangel an relevantem Fachwissen die Implementierung und Skalierung von KI-Technologie erschwert. Dieser Fachkräftemangel wirkt sich sowohl auf die technische Umsetzung als auch auf die strategische Planung von KI-Projekten aus.
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Große Unterschiede je nach Unternehmensgröße
Die Umfrage zeigt deutliche Unterschiede zwischen kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) und Großunternehmen. Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitern treiben die IT-Modernisierung und KI-Einführung deutlich stärker voran: 58 Prozent setzen entsprechende Projekte bereits um und 12 Prozent haben diese abgeschlossen. Auch in diesem Segment wird mehr in Ausbildung (54 Prozent) und Wissensaufbau investiert.
Gleichzeitig stehen größere Unternehmen vor größeren Herausforderungen: 65 Prozent nennen eine überdurchschnittliche Integrationskomplexität als Problem und sind nach der Migration eher mit Performance- und Sicherheitsrisiken konfrontiert. Obwohl KMU ein ähnliches Interesse an einer Modernisierung zeigen, verfügen sie über weniger finanzielle und personelle Ressourcen, was die Umsetzung verlangsamt.
Weitere Informationen zur MongoDB-Umfrage finden Sie hier.
(fo)