Skalierung von KI: Warum die Ambitionen die Bereitschaft überholen

Germany, Juni 23, 2026

Von Bob Bailkoski, CEO, Logicalis

Bislang ist die Unternehmenslandschaft im Jahr 2026 geprägt vom Streben nach KI und deren Integration. Das Interesse der Unternehmen hat einen Höhepunkt erreicht, und laut einer aktuellen weltweiten Studie des „Logicalis Global CIO Report“ geben 94 % der IT-Führungskräfte an, dass der Wunsch nach dem Einsatz von KI im Vergleich zu vor nur 12 Monaten gestiegen ist.

Hinter diesem Ambitionsschub verbirgt sich jedoch eine wachsende Diskrepanz: Während der Wille zur Innovation klar ist, fehlt es an einem konkreten Fahrplan für die Umsetzung. Trotz der Eile bei den Investitionen beschreiben viele CIOs ihren derzeitigen Ansatz als „Lernen aus der Praxis“, und ein erheblicher Anteil gibt zu, dass sie derzeit nicht in der Lage sind, Projekte über die anfängliche Pilotphase hinaus zu skalieren. Diese Diskrepanz zwischen Ambitionen und Skalierungsschwierigkeiten hat zu einer neuen Vorsicht geführt, wobei immer mehr CIOs hinterfragen, ob die aktuellen Marktbewertungen und der Hype mit dem tatsächlich geschaffenen Mehrwert im Einklang stehen.

Ein gewisses Maß an Skepsis gegenüber KI ist gesund. Sie markiert den Übergang vom Einsatz von KI um der KI willen hin zu einer ausgereifteren, wertorientierten Strategie. Nun, da wir die Ära des Experimentierens hinter uns lassen, besteht die Herausforderung für den modernen CIO darin, die strukturellen und ethischen Grundlagen zu schaffen, die erforderlich sind, um sicherzustellen, dass KI dem Unternehmen einen Mehrwert liefert, ohne die langfristige Stabilität der digitalen Infrastruktur zu gefährden.

Strukturelle Hindernisse überwinden

Die ersten Ergebnisse von KI-Proof-of-Concepts waren für Unternehmen weitgehend positiv, doch viele dieser Projekte stecken nach wie vor in der Testphase fest. Um zu verstehen, warum das so ist, müssen wir uns die Hindernisse ansehen, die verhindern, dass diese Innovationen unternehmensweit eingesetzt werden.

Ein wesentliches Hindernis ist organisatorischer Natur. IT-Führungskräften fehlen die internen technischen Fähigkeiten, um komplexe KI-Umgebungen zu verwalten, und ohne die richtigen Fachkräfte zur Überwachung der Integration bleiben selbst die fortschrittlichsten Tools isoliert. Im Wettlauf um Geschwindigkeit geben zahlreiche CIOs, die an unserer Studie teilgenommen haben, zu, dass sie aufgrund begrenzter Kenntnisse Kompromisse bei der Governance eingehen, während eine andere Studie darauf hindeutet, dass knapp die Hälfte der Unternehmen KI möglicherweise ohne angemessene Unterstützung und Governance einsetzt. Es besteht ein erheblicher Spannungszustand zwischen dem Druck zur Einführung und der Notwendigkeit einer strengen Überwachung. Hinzu kommen Bedenken hinsichtlich der Infrastruktur und der Geschäftskontinuität. Während die Abhängigkeit von KI-Anbietern zunimmt, fehlt es einigen Unternehmen nach wie vor an einem Kontinuitätsplan für den Fall, dass ein wichtiger Anbieter ausfällt. Dies schafft ein fragiles Ökosystem, in dem geschäftskritische Funktionen ohne Sicherheitsnetz von externen Plattformen abhängig sind.

Der blinde Fleck der Nachhaltigkeit

Zu diesen strukturellen Hürden kommt ein entscheidender operativer blinder Fleck hinzu: die Umweltkosten. Mit der Zunahme der KI-Workloads wächst auch deren Energieverbrauch. In einer Zeit, in der die ESG-Berichterstattung zunehmend zu einer Standardanforderung in der Wirtschaft wird, stellt die Unfähigkeit, den Energieverbrauch von KI-Modellen nachzuverfolgen oder zu reduzieren, ein erhebliches strategisches Risiko dar. Echte digitale Reife erfordert, dass Leistung und Nachhaltigkeit als zwei Seiten derselben Medaille betrachtet werden.

Vom Eigenbetrieb zur Koordination

Derzeit scheint es an der Zeit zu sein, die Rolle des CIO neu zu überdenken. Das Modell des Technologiebetreibers, der für den Eigenbetrieb und die Verwaltung aller Systeme im eigenen Haus verantwortlich ist, steht unter erheblichem Druck. Heute wird vom CIO erwartet, dass er als Koordinator fungiert, der die Kompetenzen innerhalb eines breiteren Ökosystems bündelt, Risiken steuert und erkennt, wann externes Fachwissen benötigt wird.

Der Übergang von KI-Experimenten zu integriertem betrieblichen Nutzen ist ein komplexer Weg. Durch die Konzentration auf eine solide Governance, nachhaltige Praktiken und die richtigen Talente – sei es intern oder über einen Partner – können CIOs sicherstellen, dass ihre KI-Ambitionen ihr volles Potenzial entfalten.

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Telecommunications

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