LONDON (IT BOLTWISE) – Die IT-Budgets der Unternehmen steigen 2026 nominal, doch ein großer Teil der zusätzlichen Mittel fließt in Künstliche Intelligenz und drückt andere Prioritäten. Laut einer aktuellen Lünendonk-Studie wollen 92 Prozent der Firmen zwar mehr in Cybersicherheit investieren, gleichzeitig fehlt aber Kapital für die Modernisierung alter Systeme. Besonders Token-Kosten bei großen Sprachmodellen und KI-gestützter Softwareentwicklung verschieben die Wirtschaftlichkeitsrechnungen. Damit rückt 2026 für IT-Entscheider der Spagat aus Innovation, Governance und Kostenkontrolle in den Mittelpunkt.
Die Budgets für digitale Transformation werden 2026 in vielen Unternehmen weniger „linear“ wachsen als bisher geplant: Zwar erhöhen laut einer aktuellen Lünendonk-Studie 55 Prozent der befragten Organisationen ihre IT-Ausgaben, und 16 Prozent tun dies sogar um mehr als einen Zehntel. Trotzdem entsteht der Eindruck einer Zwangslage, weil die explodierenden Ausgaben für Künstliche Intelligenz weitere Posten überdecken. Besonders sichtbar wird das bei den zwei klassischen Kostentreibern, die häufig als Basis für sichere Weiterentwicklung gelten: Cybersicherheit und die Modernisierung alter Systeme. Wenn 92 Prozent der Firmen Cybersicherheit priorisieren und 74 Prozent explizit IT-Modernisierung, aber gleichzeitig steigende Lizenz- und Token-Kosten Kapital binden, dann verschiebt sich die Budgetlogik von „Capex für Grundlagen“ hin zu „Opex für KI-Betrieb“.
Auf globaler Ebene zeigt sich diese Verschiebung besonders deutlich: Die weltweiten IT-Ausgaben sollen 2026 auf 6,37 Billionen US-Dollar steigen, was einem Plus von 14,2 Prozent entspricht. Allein für KI-Infrastruktur sind dabei 1,43 Billionen US-Dollar eingeplant. Diese Größenordnung hilft einzuordnen, warum Sicherheitsthemen in vielen Roadmaps plötzlich unter Druck geraten. Denn KI-Infrastruktur bedeutet nicht nur Rechenleistung, sondern auch begleitende Plattformanteile wie Datenanbindung, Betrieb, Monitoring und Sicherheitskontrollen, die häufig erst spät im Projektbudget voll wirksam werden. Hinzu kommt, dass KI-Investitionen oft schneller skalieren als die Teams, die sie steuern: Wenn neue Assistenzfunktionen in Entwicklungsteams Einzug halten, entstehen kurzfristig Kosten, die dauerhaftes Budget benötigen, während Modernisierungsvorhaben an Altsysteme und Integrationsaufwand gebunden bleiben.
Ein weiterer Engpass entsteht dort, wo große Sprachmodelle in den Alltag der Produktentwicklung rücken: Token-Verbrauch wird zum direkten Kostentreiber. Im Umfeld der Softwareentwicklung bewerten 83 Prozent der Unternehmen das KI-Potenzial als hoch; zugleich entstehen durch KI-gestützte Assistenten wie GitHub Copilot monatliche Kosten von mehreren hundert bis tausend US-Dollar pro Entwickler. Solche Zahlen sind in der Praxis deshalb so wirksam, weil sie nicht erst am Ende eines Quartals „abgerechnet“ werden, sondern sich kontinuierlich in der täglichen Nutzung niederschlagen. Das verändert nicht nur die IT-Kalkulation, sondern auch die Steuerung: Teams wollen Ergebnisse schneller, während die Kosten pro Anfrage oder pro Ausführung in der Summe hochlaufen können. Laut dem Quelltext gibt es zudem Hinweise darauf, dass nur etwa 35 Prozent der Unternehmen über die nötige Transparenz verfügen, um diese Kosten aktiv zu steuern. Ohne Transparenz bleibt die Steuerung entweder zu grob oder erfolgt zu spät.
Das zweite Problem ist technischer Natur und zeigt sich in der Governance-Kette. Laut derselben Lünendonk-Auswertung haben 98 Prozent der Unternehmen zwar eine KI-Strategie, aber nur 39 Prozent der Top-Management-Ebenen steuern die Umsetzung aktiv. In der Folge entsteht ein Missverhältnis zwischen Anspruch und Betrieb: Die Abhängigkeit von KI-generiertem Code ist bereits hoch. Schätzungsweise 61 Prozent des Codes entstehen durch KI, 92 Prozent der Verantwortlichen vertrauen darauf, gleichzeitig melden aber 81 Prozent der Unternehmen mehr Produktionsfehler. Damit wird Qualitätssicherung nicht automatisch zum „nice-to-have“, sondern zum Kostentreiber. Mehr als die Hälfte der Unternehmen verzeichnet steigende Ausgaben für Testverfahren und CI/CD-Pipelines, also genau jene Bereiche, in denen Zeit und Infrastruktur für verlässliche Releases anfallen.
Auch bei Sicherheitsmaßnahmen wird deutlich, dass klassische Schutzmechanismen nicht vollständig für neue KI-Agenten-Formen vorbereitet sind. Laut Sicherheitsangaben hilft ein Cloud Access Security Broker als klassisches Kontrollmuster weniger gegen autonome KI-Agenten, wenn diese eigene Aktionen ausführen und nicht nur „beratend“ im Hintergrund arbeiten. Gleichzeitig hätten weniger als die Hälfte der Unternehmen klare Governance-Richtlinien für KI, was die Umsetzung neuer Risikoklassen zusätzlich erschwert. Hier schließt sich der regulatorische Kontext an: Wer sich mit den rechtlichen Rahmenbedingungen befasst, braucht nach Angaben im Text einen Überblick über Pflichten und Fristen. Der EU AI Act wird dabei als Umsetzungsleitfaden in fünf Schritten beschrieben – mit Fokus auf Übergangsfristen, Pflichten und Risikoklassen. Für IT-Entscheider ist das relevant, weil Governance nicht erst bei der Produktvermarktung beginnt, sondern bei Datenflüssen, Modellnutzung, Dokumentation und Betrieb.
Auf der Kostenseite wirken parallel auch Personal- und Integrationsaufwände. Rund 70 Prozent der Unternehmen investieren verstärkt in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter. Interessant ist hier die Kluft zwischen gefühlter Vorbereitung und praktischer Umsetzung: Während sich 84 Prozent der Angestellten gut auf die KI-Arbeit vorbereitet fühlen, bleibt die Systemintegration für 69 Prozent der CIOs ein teures Handlungsfeld. Das erklärt, warum Wirtschaftlichkeitsrechnungen für KI-Projekte 2026 deutlich strenger geprüft werden sollen als im Vorjahr: Nicht jede KI-Use-Case-Idee wird scheitern, aber die realen Integrations- und Betriebsaufwände werden die Rendite stärker beeinflussen als reine Modell-Performance. Dazu kommt, dass in der Praxis einzelne Kostenstellen schnell „aus dem Takt“ geraten können: Ein dokumentierter Fall im Text beschreibt einen Dienstleister, dem binnen eines Monats 50.000 Euro durch KI-Schnittstellen entstanden sind. Solche Verläufe sind ein Warnsignal dafür, dass Kostenkontrolle ohne saubere Nutzungsbegrenzung, Messung und Architekturentscheidungen schwer planbar bleibt.
In Summe deutet die Meldung auf ein klares Muster hin: 2026 werden KI-Budgets nicht nur größer, sondern auch riskanter in der Steuerbarkeit. Unternehmen können zwar reagieren, etwa indem sie Token-Budgets auf Divisionsebene einführen oder Preise bei Modellnutzung anpassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Doch die Kostenspitzen bleiben nach dem Text unberechenbar, wenn Transparenz und Governance nicht gleichzeitig hochgezogen werden. Für die IT-Praxis bedeutet das: Wer KI-Infrastruktur aufbaut, muss Security und Modernisierung nicht „nachrangig“ behandeln, sondern in denselben Planungs- und Steuerungszyklus integrieren. Genau dort entscheidet sich, ob Künstliche Intelligenz zum Treiber für stabile Prozesse wird oder ob sie neue Engpässe in Betrieb, Qualitätssicherung und Sicherheitsarchitektur verstärkt.
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