IT-Altsysteme bremsen KI-Modernisierung aus

Laut einer Befragung unter 1.504 IT-Entscheidern in Deutschland sind vier von fünf Unternehmen aktuell in einer aktiven Phase der IT-Modernisierung. Die treibende Kraft dahinter ist vor allem die Integration künstlicher Intelligenz. Für 43 Prozent der Unternehmen steht der Aufbau einer KI-fähigen Infrastruktur im Mittelpunkt ihrer Digitalisierungsstrategie. Diese Zielsetzung ist ein direkter Ausdruck steigender Anforderungen an Datenverarbeitung, Skalierbarkeit und Systemflexibilität. Anforderungen, die viele bestehende Altsysteme nicht mehr erfüllen können.

Neben der KI-Integration wurden auch klassische Beweggründe genannt: Ein Drittel der Befragten will durch Modernisierung Betriebskosten senken, etwa ebenso viele versprechen sich eine höhere Reaktionsgeschwindigkeit auf betriebliche oder marktseitige Veränderungen.

Trotz dieser strategischen Ausrichtung bleibt die praktische Umsetzung jedoch häufig fragmentiert. Lediglich rund ein Drittel der Unternehmen konnte bislang seine Altsysteme vollständig abschalten.

Technische Altlasten als Bremsfaktor

Ein zentrales Problem bleibt die parallele Nutzung alter und neuer Systeme. Über 50 Prozent der Befragten gaben an, dass neue Cloud-basierte Umgebungen hinsichtlich Performance nicht mit den alten On-Prem-Lösungen mithalten können. Die Folge: Statt Ablösung kommt es häufig zu einem Nebeneinander von Alt- und Neusystemen.

Darüber hinaus belasten technische Hürden die Migration:

• 35 % berichten von Problemen bei der Datenübertragung,
• 33 % fürchten Betriebsunterbrechungen,
• 29 % sehen sich durch Abhängigkeiten kritischer Geschäftsprozesse in der Ablösung blockiert.

Die TOP 25 IT-Dienstleister in Deutschland

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Gerade in stark regulierten Branchen, in denen Hochverfügbarkeit Pflicht ist, werden Migrationen dadurch zusätzlich erschwert. Unternehmen stehen hier im Spannungsfeld zwischen Innovationsdruck und Betriebssicherheit.

Strukturelle Defizite behindern KI-Integration

Trotz der hohen Relevanz wird die Integration von KI in der Praxis häufig ausgebremst. Zwar gaben 73 Prozent der Unternehmen an, bereits KI-Technologien im Einsatz zu haben, besonders in IT-Management, Kundenservice und Datenanalyse, doch die Ausweitung bleibt zäh.

Als zentrales Hindernis gilt die Qualität der bestehenden Dateninfrastruktur:

• 50 % halten ihre aktuellen Datenmodelle für ungeeignet,
• 49 % nennen fehlende interne Fachkompetenz,
• 44 % beklagen unzureichenden Datenzugang und mangelnde Echtzeitfähigkeit,
• 43 % nennen isolierte Datensilos und schlechte Datenqualität.

Die vorhandenen KI-Anwendungen bleiben dadurch oft auf Einzelfälle beschränkt, weshalb die strategisch angestrebte Skalierung ausbleibt.

Deutliche Unterschiede zwischen KMU und Großunternehmen

Die Umfrage zeigt zudem ein klares Gefälle zwischen kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) und Großunternehmen: Großunternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitenden sind deutlich aktiver in der Umsetzung von Modernisierungs- und KI-Projekten. 58 Prozent befinden sich laut eigenen Angaben in der Umsetzungsphase, 12 Prozent haben ihre Vorhaben bereits abgeschlossen. Zudem wird dort stärker in Schulungen und Know-how-Aufbau investiert. So haben 54 Prozent gezielt Maßnahmen zur Kompetenzentwicklung ergriffen. Allerdings berichten größere Unternehmen auch häufiger von hoher Integrationskomplexität (65 %) sowie von Leistungs- und Sicherheitsrisiken nach der Migration.

Im Vergleich dazu fehlt es KMU häufig an Ressourcen, sowohl personell als auch finanziell. Während das Interesse an der Modernisierung grundsätzlich ebenso hoch ist, setzen kleinere Unternehmen meist auf punktuelle Anpassungen statt auf ganzheitliche Transformationsprojekte. Der Fokus liegt stärker auf kurzfristig einsetzbaren Lösungen mit geringem Implementierungsaufwand.