MUMBAI / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Studie von Tata Communications und Bloomberg Media Studios zeigt: KI ist bei Führungskräften fest verankert, doch die bestehende Infrastruktur bremst die Skalierung. In Unternehmen gelten Integrationshürden, Kompetenzlücken und Sicherheitsprüfungen als wiederkehrende Engpässe. Die Autoren beschreiben fünf „Schleifen“ – von Grundlage bis Investitionsrendite –, die sich gegenseitig verstärken oder ausbremsen. Für IT-Leiter wird damit klar: KI-Investitionen allein reichen nicht, entscheidend sind Architektur, Interoperabilität und Governance.
In vielen Vorständen ist Künstliche Intelligenz inzwischen kein Pilotprojekt mehr, sondern eine strategische Priorität. Genau hier setzt die neue Untersuchung an, die von Tata Communications gemeinsam mit Bloomberg Media Studios erstellt wurde: 77 % der befragten Führungskräfte sehen KI als Thema auf Board-Level. Gleichzeitig zeigt die Studie eine deutlich unbequeme zweite Frage, die in Unternehmen immer lauter wird: Sind die darunterliegenden Systeme überhaupt bereit, KI-Arbeitslasten in großem Maßstab zu tragen? Laut den Ergebnissen funktionieren viele Organisationen noch immer mit veralteten oder erst im Aufbau befindlichen Plattformen, was die praktische Skalierung ausbremst, obwohl die Investitionsbereitschaft steigt.
Der Kern des Problems liegt dabei weniger in der KI-Software selbst als in der technischen „Grundierung“. Nur 29 % geben an, dass ihre Infrastruktur mit den sich wandelnden Geschäftsanforderungen skalieren kann. Das wird besonders relevant, weil KI-Workloads nicht linear anwachsen: Sie „springen“ zwischen Rechen- und Netzwerkressourcen, verlagern sich über Umgebungen hinweg und erhöhen die Last auf die schwächsten Komponenten. Historisch kennen Unternehmen dieses Muster bereits aus Cloud-Migrationen oder Big-Data-Programmen, nur dass KI-Stacks oft komplexer sind: Datenlatenz, Trainings- und Inferenzzyklen, Transformationspipelines sowie Sicherheitsanforderungen greifen gleichzeitig ineinander und treffen auf unzureichend modularisierte Zielarchitekturen.
Um das zu erklären, ordnet der Bericht die Unternehmensrealität in fünf sich verstärkende Bereiche ein – sogenannte Schleifen. Erstens die „Grundlage“, also Modernisierung von Konnektivität, Hybrid-Fähigkeit und Datenarchitektur: Weniger als die Hälfte erreicht hier den Zustand vollständig modernisierter Netzwerkkonnektivität. Zweitens „Integration“, die systemübergreifende Interoperabilität zwischen Altsystemen, Automatisierung und KI-Services. Als Hindernisse werden Integrationsprobleme (28 %) sowie Verzögerungen in Genehmigungs- und Beschaffungszyklen genannt (38 %). Drittens „Kompetenzen“, wo 30 % Qualifikationsdefizite und fehlende spezialisierte Rollen als Hauptbremse sehen. Solche Verzahnung erinnert an MLOps-Einführungen, bei denen sich ohne passende Daten- und Plattformthemen schnell „lokale Optimierungen“ statt nachhaltiger Skalierung ergeben.
Viertens und fünftens kommen „Leitung“ und „Investitionsrendite“ hinzu. Bei der Leitung nennen 42 % Sicherheits- und Konformitätsprüfungen als größte Ursache für Genehmigungsverzögerungen; zusätzlich spielen Integrationsbedenken (38 %) und Beschaffungskomplexität (38 %) eine Rolle. Wenn in höheren Investitionsvolumina immer mehr Stakeholder beteiligt sind, droht Governance zur Bremse zu werden statt als Disziplinierung zu wirken. Bei der Rendite sehen neun von zehn Unternehmen zwar Mehrwert, aber mehr als sechs von zehn erzielen demnach nicht die „optimalen“ Ergebnisse. Die Studie macht das am fehlenden End-to-End-Blick fest: Wenn KI, Infrastruktur und Sicherheit isoliert optimiert werden, bleibt der umfassende Effekt auf das Unternehmen unsichtbar, und Reinvestitionen folgen dann oft zu eng definierten Erfolgssignalen.
Für den Markt ist diese Diagnose besonders brisant, weil KI-Skalierung aktuell parallel an mehreren Stellen „verkauft“ wird: Hyperscaler und Plattformanbieter betonen nahtlose KI-Services, während viele Unternehmen weiterhin über heterogene Umgebungen und gewachsene Netze verfügen. In der Praxis kennen IT-Teams häufig unterschiedliche Silos für Daten, Identitäten, Netzwerksegmente, Observability und Compliance. Wettbewerber wie Microsoft, Google Cloud oder Amazon Web Services positionieren zwar Rechen- und Datenplattformen stark in Richtung KI, doch die Engpässe lassen sich laut Studie nicht durch ein einzelnes Produkt lösen. Vielmehr braucht es eine Architekturstrategie, die Interoperabilität und Sicherheit als Teil des Designs betrachtet – nicht als nachgelagerte Prüfung. Genau hier setzen Analystenberichte aus der Branche typischerweise an: KI-Nutzung wächst, aber Plattformreife entscheidet über Kosten, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit.
Ein weiterer Markteffekt betrifft Timing und Budgetlogik. Unternehmen, die nur punktuell in einzelne Schleifen investieren, können kurzfristig sichtbare Erfolge erzielen – etwa bessere Automatisierung oder effizientere Entscheidungsvorbereitung. Langfristig gilt jedoch: Wenn eine Schleife ins Stocken gerät, breiten sich Hemmnisse aus, und der Fortschritt verliert an Dynamik. Das wird auch daran sichtbar, dass der Studie zufolge 65 % der Unternehmen weiter mit nicht KI-tauglichen Infrastrukturen arbeiten. Zusätzlich steigt der Kompetenzdruck mit der Unternehmensgröße: 45 % der Firmen über 5 Milliarden US-Dollar Umsatz nennen die Kompetenzlücke deutlich häufiger als der Studiendurchschnitt. Für viele Organisationen heißt das: KI-Programme müssen Personal- und Architekturthemen gemeinsam planen, statt sie zeitlich zu entkoppeln.
Als präzises Statement aus der Studie wird Sumeet Walia, Präsident und Umsatzvorstand von Tata Communications, sinngemäß zitiert: Der Unterschied mache nicht mehr „die KI“ allein, sondern die Infrastruktur und Integration, die KI erst in großem Maßstab Wert schöpfen lassen. Er beschreibt KI dabei als eng verzahntes Ökosystem aus Rechenleistung, Stromversorgung, Konnektivität und Plattformen, das sich in eine einheitliche Infrastruktur überführt. Diese Sicht passt zu einer Entwicklung, die man in der Branche seit dem Aufbau von Cloud-native Architekturen beobachtet: Konvergenz von Netzwerk, Identität, Datenzugriff und Governance wird zunehmend zur Grundvoraussetzung. Unternehmen, die ihre „Digital Fabric“ beziehungsweise Daten- und Konnektivitätslayer früh vereinheitlichen, können KI-Iteration schneller in Produktion bringen und dabei Sicherheits- sowie Compliance-Schleifen konsistenter ausführen.
Für die nächsten Schritte ergibt sich daraus ein klarer Fahrplan – vor allem für IT- und Sicherheitsverantwortliche. Die Studie legt nahe, dass Roadmaps für KI in Zukunft stärker an End-to-End-Anforderungen ausgerichtet werden müssen: Wie schnell lassen sich Workloads zwischen Umgebungen verlagern, ohne dass Daten- und Sicherheitskontexte „stehen bleiben“? Wie interoperabel sind Integrationspunkte mit bestehenden Systemen, und wie transparent ist der Mehrwert über Programme hinweg messbar? Künftig dürfte sich der Wettbewerb stärker auf Plattformreife verlagern: Nicht nur „Welche KI“, sondern „welche Betriebsfähigkeit“ zählt. Damit entstehen auch neue Chancen für Entwickler und Betreiber, die KI-Pipelines, Datenzugriffe, Monitoring und Governance als durchgängige Architektur umsetzen. Gleichzeitig wird Datenschutz und Compliance noch stärker zur Design-Entscheidung: Wer Regeln, Rollen und Prüfungen früh in die Schleifen integriert, reduziert spätere Blockaden bei Skalierung.
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