Cloudera-Studie: Hürden bei der KI-Skalierung 95 Prozent der Unternehmen verschieben KI-Projekte

Trotz hoher KI-Nutzung scheitert die Skalierung von KI noch sehr oft. Laut einer Cloudera-Studie mussten 95 Prozent der Unternehmen KI-Projekte im letzten Jahr verschieben. Das Hauptproblem sind veraltete Datenarchitekturen.

„Du kommst hier nicht rein!“ – Was der strenge Türsteher für den Club ist, sind veraltete Datenarchitekturen für die Unternehmens-KI. Laut einer aktuellen Cloudera-Studie arbeiten zwar 77 Prozent der Unternehmen bereits aktiv mit KI, aber fast alle (95 %) mussten im vergangenen Jahr KI-Initiativen aufgrund von Governance-, Compliance- oder Regulierungsherausforderungen verschieben oder absagen. Denn obwohl die KI-Nutzung zum Standard geworden ist, schränken veraltete Datenarchitekturen zunehmend die Fähigkeit von Unternehmen ein, KI sicher, effizient und kostengünstig zu skalieren.

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KI fordert veraltete Unternehmensinfrastrukturen heraus

Um diese Hürden und zukünftige KI-Anforderungen zu meistern, geben 72 Prozent der Unternehmen an, dass ihre Datenarchitektur grundlegend überarbeitet werden muss. Drei Viertel (75 %) der Befragten geben an, dass KI-Integrationen die Datenspeicherungs- und Architekturpraktiken ihres Unternehmens verändert haben. 84 Prozent berichten über gestiegene Infrastrukturkosten aufgrund von KI-Workloads. Diese Ergebnisse zeigen, dass Unternehmen nicht nur den Speicherort ihrer Daten überdenken, sondern auch deren Verwaltung, Steuerung und Bereitstellung für KI-Systeme.

Governance als kritische Infrastruktur

Mit der zunehmenden Skalierung von KI in Unternehmen entwickelt sich Governance zu einem zentralen Erfolgsfaktor für KI-Lösungen. Dem Data Readiness Index von Cloudera zufolge gaben zu Beginn des Jahres 75 Prozent der Unternehmen an, dass der Einsatz von KI Schwachstellen in ihren bestehenden Governance-Prozessen offenlegt. Auch die aktuelle Studie von Cloudera weist darauf hin, dass sich diese Herausforderungen mit steigender KI-Nutzung tendenziell weiter verstärken. Entsprechend geben fast drei Viertel (73 %) der Befragten an, dass die Data Governance durch KI komplexer geworden ist. Mehr als die Hälfte (55 %) berichtet, in den letzten zwölf Monaten mehr als sechs KI-Projekte aufgrund von Governance-, Compliance- oder regulatorischen Hürden verschoben oder abgebrochen zu haben.

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Die zunehmend verteilte Speicherung von Daten scheint diese Herausforderung noch zu verschärfen. Fast alle Befragten (97 %) erklären, mindestens einmal im Monat Daten zwischen verschiedenen Umgebungen zu verschieben. Eine konsistente Governance über Cloud-, Private-Cloud-, On-Premises- und Edge-Umgebungen hinweg scheint für die sichere Skalierung von KI unerlässlich zu sein.

Hybridarchitekturen als neuer Unternehmensstandard

Um Leistung, Governance, Kosten und Flexibilität zu vereinen, setzen die befragten Unternehmen zunehmend auf Hybridarchitekturen. Zwei Drittel (66 %) der Befragten gaben an, im vergangenen Jahr KI-Workloads aus Public-Cloud-Umgebungen zurück in die Private Cloud oder ins eigene Rechenzentrum verlagert zu haben.

Zudem investieren die befragten Unternehmen in Cloud-, On-Premises-, Edge- und Hybridumgebungen, anstatt sich auf ein einzelnes Bereitstellungsmodell zu verlassen. Ein Viertel (25 %) der Befragten plant, in den nächsten zwei Jahren eine Hybrid-First-Architektur zu priorisieren.

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