Unternehmens-KI stösst an ihre Grenzen

Über viele Jahre hinweg legten Unternehmen ihre IT-Architektur darauf aus, Daten mit zunehmender Geschwindigkeit und Effizienz über Systeme, Clouds, Anwendungen und Ländergrenzen hinweg zu bewegen. Die zunehmende Nutzung von KI offenbart nun die Grenzen dieses Modells. Unternehmen müssen sensible Daten schützen und Workloads innerhalb klar definierter Rechtsräume betreiben, während KI-Modelle immer strengeren Governance-Anforderungen unterliegen. Allerdings können sich Daten nicht immer mit der Geschwindigkeit und Flexibilität bewegen, die viele KI-Systeme voraussetzen. Dadurch entwickelt sich die Datenhoheit zu einer zentralen architektonischen Rahmenbedingung und infolgedessen sind private und souveräne KI-Anwendungen zu entscheidenden strategischen Handlungsfeldern geworden.

Der «2026 Global AI Report: A Playbook for Private and Sovereign AI» zeigt eine Lücke zwischen dem, was Unternehmen als notwendig erachten, und dem, was sie tatsächlich umzusetzen bereit sind:

• Mehr als 95% der Befragten geben an, dass private und souveräne KI-Anwendungen wichtig sind, doch nur 29% priorisieren Sovereign AI konkret und in der nächsten Zeit.
• Rund 35% der Chief AI Officer nennen den Aufbau, die Integration und das Management komplexer KI-Modelle in privaten oder souveränen Umgebungen als größte Hürde bei der Einführung. Fast 60% der KI-Verantwortlichen sehen standortübergreifende Datenbeschränkungen als wesentliche Herausforderung.
• Nur 38% berichten von einem hohen Vertrauen in ihre Cloud-Sicherheitsarchitektur, die eine entscheidende Grundlage sowohl für private als auch souveräne KI-Anwendungen darstellt.

Private und souveräne KI-Anwendungen stehen in engem Zusammenhang, unterscheiden sich jedoch klar voneinander. Private AI konzentriert sich auf den Schutz sensibler Unternehmensdaten, die Kontrolle von Zugriffsrechten und die Begrenzung potenzieller Risiken. Sovereign AI stellt sicher, dass KI-Systeme, Daten und Betriebsumgebungen den jeweiligen juristischen, regulatorischen sowie nationalen oder regionalen Kontrollanforderungen entsprechen.

«Mit der Weiterentwicklung von KI werden private und souveräne Ansätze zum Härtetest für die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen», betont Abhijit Dubey, CEO und Chief AI Officer bei NTT DATA. «Erfolgreiche Unternehmen gehen inzwischen weit über regulatorische Compliance und Risikominimierung hinaus. Sie schaffen außerdem die operative Grundlage für KI, die in unterschiedlichen Märkten, Rechtsräumen und Geschäftsumfeldern leistungsfähig bleibt. Unsere Studie zeigt, dass KI-Vorreiter sich einen deutlichen Vorsprung verschaffen, wenn sie Architektur, Infrastruktur und Governance als strategische Kernanforderungen behandeln.»

Der Bericht identifiziert fünf zentrale Veränderungen, die die nächste Phase von Unternehmens-KI prägen

1. KI stößt an ihre Grenzen, aber das Problem ist nicht das Modell: Die allgemeine Einschränkung Künstlicher Intelligenz liegt nicht länger allein in der Leistungsfähigkeit der Modelle. KI erfordert heute deutlich mehr Kontrolle über Rechenleistung, Datenzugriff, Sicherheit und Datenlokalität und macht damit die Grenzen von Infrastrukturen sichtbar, die für zentralisierte, standortunabhängige Datenflüsse entwickelt wurden.
2. Datenhoheit ist heute eine architektonische Rahmenbedingung: Unternehmen können Daten weiterhin bewegen, jedoch nicht mehr in der Weise, wie KI-Systeme es benötigen. Da KI auf kontinuierlichen Zugriff auf Daten und deren Bewegung angewiesen ist, bestimmt die Datenhoheit zunehmend, wo Daten gespeichert werden, wo Modelle ausgeführt werden und wie Systeme konzipiert und gesteuert werden.
3. Alle erkennen den Wandel, doch nur wenige handeln konsequent: Mehr als 95% der Unternehmen erkennen die Bedeutung von privaten und souveränen KI-Anwendungen, doch nur rund ein Drittel priorisiert Sovereign AI konkret und mit kurzfristigem Umsetzungsfokus.
4. Marktführer gestalten frühzeitig neu und handeln entschlossen, wodurch sie ihren Vorsprung ausbauen: Führende Unternehmen handeln entschlossen und bringen Infrastruktur, Governance und Betriebsmodelle frühzeitig in Einklang. Dadurch gelingt ihnen der schnellere Übergang von Pilotprojekten zu skalierbaren Implementierungen, während andere noch mit Anpassungsprozessen kämpfen.
5. Private und souveräne KI klingen nach Unabhängigkeit, in der Praxis basieren sie jedoch auf eng orchestrierten Ökosystemen: Mehr als die Hälfte der Unternehmen nennt Integrationskomplexität als größte Herausforderung. Während Unternehmen nach mehr Kontrolle streben, erhöhen sie zugleich die Komplexität und gegenseitige Abhängigkeit ihrer KI-Ökosysteme und Technologiepartner über den gesamten Technologie-Stack hinweg.

Gemeinsam verändern private und souveräne KI grundlegend, wie KI-Systeme entwickelt, gesteuert und skaliert werden. Unternehmen, die ihre Architekturen frühzeitig neu ausrichten, sind in regulierten, verteilten und datensensiblen Umgebungen deutlich besser positioniert. Organisationen hingegen, die KI lediglich in Architekturen integrieren, die nicht für Kontrolle, Datenlokalität oder eingeschränkte Datenflüsse ausgelegt wurden, könnten Schwierigkeiten haben, ihre KI-Ambitionen in nachhaltigen Geschäftswert umzuwandeln.

Der Bericht basiert auf zwei Studien mit insgesamt knapp 5.000 leitenden Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern aus mehr als einem Dutzend Branchen, über 30 Märkten und fünf Weltregionen. Er ist Teil der globalen Forschungsreihe von NTT DATA zu Strategien, die KI-Marktführer vom übrigen Markt unterscheiden.