Trotz Cloud und KI: Altsysteme bringen oft noch immer mehr Leistung
Eine Umfrage von MongoDB zeigt: Vier von fünf Unternehmen modernisieren ihre IT. Doch die vollständige Ablösung alter Systeme scheitert oft.
(Bild: ZenitX/Shutterstock.com)
Vier von fünf Unternehmen in Deutschland befinden sich derzeit in Modernisierungsprojekten für ihre IT-Infrastruktur. Das zeigt eine Umfrage des Datenbankherstellers MongoDB unter 1.504 IT-Entscheidern. Als Haupttreiber hat sich dabei künstliche Intelligenz herauskristallisiert: 43 Prozent der Befragten gaben an, die IT-Infrastruktur für den Einsatz oder die Skalierung von KI vorzubereiten.
Neben der KI-Integration nannten die Befragten auch die Senkung der Betriebskosten mit 33 Prozent sowie eine agilere Anpassung an betriebliche und marktbedingte Anforderungen mit 31 Prozent als wichtige Gründe. Fast drei Viertel der befragten Unternehmen setzen bereits in irgendeiner Form KI ein – bei Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitern sind es sogar 80 Prozent. Am häufigsten kommt KI im IT-Management (45 Prozent), im Kundenservice (42 Prozent) sowie in der Datenanalyse und Business Intelligence (36 Prozent) zum Einsatz.
Den Erfolg messen die Unternehmen vor allem an Produktivitätssteigerungen (40 Prozent), Kundenzufriedenheit (38 Prozent) und Fehlerreduzierung (35 Prozent). Die Senkung von Kosten steht mit 33 Prozent erst an vierter Stelle der Erfolgsindikatoren. Lediglich 4 Prozent der Befragten gaben an, weder KI zu nutzen noch eine Implementierung zu planen.
Altsysteme laufen parallel weiter
Trotz der hohen Zahl laufender Modernisierungsprojekte zeigt die Umfrage eine erhebliche Herausforderung: Erst jedes dritte Unternehmen konnte seine Altsysteme vollständig abschalten. Mehr als die Hälfte der Befragten (52 Prozent) gab an, dass Cloud-Infrastrukturen in Sachen Leistung nicht an die Altsysteme heranreichten. Weitere Gründe für den parallelen Weiterbetrieb waren Probleme bei der Datenmigration (35 Prozent), das Risiko von Betriebsunterbrechungen (33 Prozent) und Abhängigkeiten kritischer Prozesse (29 Prozent).
Beim Ausbau von KI-Anwendungen stoßen viele Unternehmen an strukturelle Grenzen. Weniger als die Hälfte der Befragten sieht ihre bestehenden Datenmodelle als geeignete Grundlage für KI-Anwendungen – 14 Prozent halten sie für gänzlich ungeeignet. Zu den größten Hindernissen zählen fehlender Datenzugriff (44 Prozent), unzureichende Echtzeitfähigkeit (44 Prozent) sowie ungeeignete Tools, Datensilos und schlechte Datenqualität (jeweils 43 Prozent).
Fast die Hälfte der Befragten gab zudem an, dass ein Mangel an relevantem Fachwissen die Implementierung und Skalierung von KI-Technik erschwert. Dieser Fachkräftemangel betrifft sowohl die technische Umsetzung als auch die strategische Planung von KI-Projekten.
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Große Unterschiede nach Unternehmensgröße
Die Umfrage zeigt deutliche Unterschiede zwischen kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) und Großunternehmen. Firmen mit mehr als 250 Mitarbeitern treiben die IT-Modernisierung und KI-Implementierung deutlich stärker voran: 58 Prozent setzen entsprechende Projekte bereits um, 12 Prozent haben sie abgeschlossen. Dieses Segment investiert auch verstärkt in Schulungen (54 Prozent) und Wissensaufbau.
Gleichzeitig stehen größere Unternehmen vor höheren Herausforderungen: 65 Prozent nannten überdurchschnittliche Integrationskomplexität als Problem und sehen sich nach der Migration häufiger mit Leistungs- und Sicherheitsrisiken konfrontiert. KMU zeigen zwar ein ähnlich großes Interesse an der Modernisierung, verfügen jedoch über weniger finanzielle und personelle Ressourcen, was die Umsetzung verlangsamt.
Weitere Informationen zur Umfrage von MongoDB finden sich hier.
(fo)
