{"id":49079,"date":"2026-08-15T23:12:33","date_gmt":"2026-08-15T21:12:33","guid":{"rendered":"https:\/\/overcentral.com\/de\/?p=49079"},"modified":"2026-08-15T23:12:33","modified_gmt":"2026-08-15T21:12:33","slug":"unternehmen-verschieben-ki-projekte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/overcentral.com\/de\/unternehmen-verschieben-ki-projekte\/","title":{"rendered":"95 Prozent der Unternehmen verschieben KI-Projekte"},"content":{"rendered":"

Eine aktuelle Studie von Cloudera<\/a> zeigt, dass 95 Prozent der Unternehmen im vergangenen Jahr geplante KI-Projekte<\/a> verschieben oder absagen mussten. Hauptgrund sind veraltete Datenarchitekturen, die f\u00fcr die Anforderungen moderner K\u00fcnstlicher Intelligenz nicht ausgelegt sind. Obwohl bereits 77 Prozent der Betriebe aktiv mit KI arbeiten, scheitert die Skalierung an Governance-, Compliance- und regulatorischen H\u00fcrden.<\/p>\n

Warum 95 Prozent der Unternehmen KI-Projekte verschieben m\u00fcssen<\/h2>\n

Die Studie, f\u00fcr die 1.500 Enterprise Architects, Cloud-Infrastruktur-Leiter und Datenarchitekten in Unternehmen ab 1.000 Mitarbeitern befragt wurden, offenbart ein grundlegendes Problem: Traditionelle Datenarchitekturen sto\u00dfen bei KI-Workloads an ihre Grenzen. 72 Prozent der Befragten geben an, dass ihre Datenarchitektur grundlegend \u00fcberarbeitet werden muss. Drei Viertel (75 Prozent<\/a>) berichten, dass KI-Integrationen die Datenspeicherungs- und Architekturpraktiken ihres Unternehmens bereits ver\u00e4ndert haben. 84 Prozent verzeichnen gestiegene Infrastrukturkosten durch KI-Workloads. Diese Zahlen machen deutlich: Unternehmen m\u00fcssen nicht nur den Speicherort ihrer Daten \u00fcberdenken, sondern auch deren Verwaltung, Steuerung und Bereitstellung f\u00fcr KI-Systeme.<\/p>\n

Viele Betriebe stellen fest, dass Architekturen f\u00fcr traditionelle Analysen nicht f\u00fcr den Umfang, die Governance und die Flexibilit\u00e4t ausgelegt sind, die KI heute erfordert. Dies f\u00fchrt dazu, dass selbst vielversprechende KI-Initiativen gestoppt werden, bevor sie produktiv werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Governance als zentrale H\u00fcrde f\u00fcr die KI-Skalierung<\/h2>\n

Mit der zunehmenden Skalierung von KI entwickelt sich Governance zu einem kritischen Erfolgsfaktor. Bereits zu Beginn des Jahres gaben 75 Prozent der Unternehmen im Data Readiness Index von Cloudera an, dass der KI-Einsatz Schwachstellen in ihren bestehenden Governance-Prozessen offenlegt. Die aktuelle Studie best\u00e4tigt diese Entwicklung: Fast drei Viertel (73 Prozent) der Befragten sagen, dass Data Governance durch KI komplexer geworden ist. Mehr als die H\u00e4lfte (55 Prozent) berichtet, in den letzten zw\u00f6lf Monaten mehr als sechs KI-Projekte aufgrund von Governance-, Compliance- oder regulatorischen H\u00fcrden verschoben oder abgebrochen zu haben.<\/p>\n

Die zunehmend verteilte Speicherung von Daten versch\u00e4rft diese Herausforderungen. Fast alle Befragten (97 Prozent) verschieben mindestens einmal im Monat Daten zwischen verschiedenen Umgebungen \u2013 etwa zwischen Public Cloud, Private Cloud, On-Premises und Edge. Eine konsistente Governance \u00fcber alle Umgebungen hinweg ist f\u00fcr die sichere Skalierung von KI unerl\u00e4sslich, wird aber durch die Fragmentierung der Datenlandschaft erschwert.<\/p>\n

Hybridarchitekturen als neuer Standard f\u00fcr KI<\/h2>\n

Um Leistung, Governance, Kosten und Flexibilit\u00e4t zu vereinen, setzen Unternehmen zunehmend auf Hybridarchitekturen. Zwei Drittel (66 Prozent) der Befragten haben im vergangenen Jahr KI-Workloads aus Public-Cloud-Umgebungen zur\u00fcck in die Private Cloud oder ins eigene Rechenzentrum verlagert. Statt sich auf ein einzelnes Bereitstellungsmodell zu verlassen, investieren die Unternehmen in Cloud-, On-Premises-, Edge- und Hybridumgebungen. Ein Viertel (25 Prozent) plant, in den n\u00e4chsten zwei Jahren eine Hybrid-First-Architektur zu priorisieren.<\/p>\n

Der Erfolg h\u00e4ngt davon ab, eine Datengrundlage zu schaffen, die Unternehmen erlaubt, KI dort einzusetzen, wo es am sinnvollsten ist, ohne Kompromisse bei Kontrolle oder Sicherheit einzugehen. Hybridarchitekturen bieten hier die n\u00f6tige Flexibilit\u00e4t, um KI sowohl kosteneffizient als auch compliant zu skalieren. Die R\u00fcckverlagerung von Workloads zeigt zudem, dass viele Unternehmen die Public Cloud nicht mehr als alleinigen Ort f\u00fcr KI-Workloads sehen.<\/p>\n

Was Unternehmen aus der Studie lernen k\u00f6nnen<\/h2>\n

Die Cloudera-Studie macht deutlich, dass die Verschiebung von KI-Projekten kein Zeichen f\u00fcr mangelndes Interesse an KI ist, sondern strukturelle Ursachen hat. Unternehmen, die KI erfolgreich skalieren wollen, m\u00fcssen ihre Datenarchitektur modernisieren, Governance-Mechanismen \u00fcber alle Umgebungen hinweg etablieren und auf hybride Infrastrukturen setzen. Wer diese Hausaufgaben nicht macht, wird auch in Zukunft immer wieder gezwungen sein, KI-Initiativen zu verschieben \u2013 w\u00e4hrend wettbewerbsf\u00e4hige Unternehmen die L\u00fccke schlie\u00dfen. Die n\u00e4chsten Jahre werden zeigen, welche Betriebe die notwendigen Investitionen in die Datenbasis t\u00e4tigen, um KI wirklich produktiv zu machen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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