Die KI reagiert schnell. Ihre Infrastruktur muss schneller werden.

Künstliche Intelligenz verändert jedes Unternehmen. Und in jedem Kundengespräch, das ich in letzter Zeit führe, lautet die Botschaft immer gleich: Wettbewerbsfähigkeit hängt heute davon ab, wie schnell man sie adaptieren kann. Die Hürden, mit denen sie konfrontiert sind – in Bezug auf Kosten, Souveränität, Hardware und Software – werden den Unterschied zwischen Sieg und Niederlage ausmachen.

Der Nutanix Enterprise Cloud Index 2026 (der „ECI-Bericht“) erfasst diesen Wandel, und ehrlich gesagt sind die Zahlen verblüffend. 85 % der IT-Führungskräfte geben an, dass KI die Einführung von Containern beschleunigt, obwohl 82 % sagen, dass ihre On-Premise-Infrastruktur noch nicht vollständig für KI-Workloads gerüstet ist.

In dieser Lücke zwischen Beschleunigung und Einsatzbereitschaft wird sich die Wettbewerbsfähigkeit entscheiden.

Das ist die neue Realität: KI ist nicht einfach nur eine weitere Arbeitsbelastung. Sie ist ein Stresstest für Ihre gesamte Plattform.

Die Hardware entwickelt sich schneller, als die traditionelle Infrastruktur sie aufnehmen kann.

Ich erinnere mich noch an Zeiten, als Hardware-Entscheidungen langfristige Verpflichtungen waren. Sie haben sich für Intel oder AMD entschieden. Sie haben eine Speicherkonfiguration ausgewählt. Sie haben Server von Dell oder Lenovo gekauft und erwartet, dass diese über einen vorhersehbaren Lebenszyklus hinweg funktionieren.

KI durchbricht dieses Muster.

Neue GPUs, Beschleuniger, Speichertechnologien und Serverdesigns kommen schneller auf den Markt, als die meisten Unternehmen sie bewerten können. 

Die ECI-Daten unterstreichen diese Dringlichkeit. 82 % der IT-Verantwortlichen geben an, dass ihre On-Premise-Infrastruktur nicht vollständig für die Unterstützung von KI-Workloads gerüstet ist; in Branchen wie dem Gesundheitswesen ist diese Zahl sogar noch höher.

In fast jedem Gespräch, das ich dieses Jahr geführt habe, stellen mir Kunden die gleichen Fragen:

• Wie kann ich neue Hardware einführen, ohne die gesamte Architektur neu zu gestalten?
• Wie kann ich vermeiden, mich an einen bestimmten Anbieter oder eine bestimmte Konfiguration zu binden?
• Wie kann ich sicherstellen, dass meine Infrastruktur Innovationen nicht ausbremst?

Meine Antwort ist immer dieselbe: Man braucht eine Plattform , die Hardwareänderungen verkraften kann.  

Wenn Sie die richtige Grundlage wählen, können Sie die neuesten Funktionen nutzen, ohne Ihre Umgebung jedes Mal neu gestalten zu müssen, wenn sich die Branche weiterentwickelt. Diese Flexibilität wird am unteren Ende der Hierarchie immer wichtiger.

Software entwickelt sich genauso schnell – insbesondere LLMs.

Nicht nur die Hardware entwickelt sich rasant. Das Software-Ökosystem rund um KI entwickelt sich noch schneller.

Was ich in Unternehmen immer wieder beobachte, ist, dass die LLMs, die sie heute einsetzen, in sechs Monaten nicht mehr die sein werden, auf die sie sich verlassen. Viele dieser Modelle laufen in Containern, obwohl der Rest der Umgebung noch auf virtuellen Maschinen basiert. Frameworks-Update. Die Abhängigkeiten verschieben sich. Die GPU-Anforderungen ändern sich.

Dies stellt eine neue operative Herausforderung dar:

Wie lässt sich neue KI-Software einführen, ohne Fragmentierung zu erzeugen?

Der ECI-Bericht zeigt, warum dies von Bedeutung ist. 85 % glauben, dass KI die Einführung von Containern beschleunigt, und 83 % entwickeln bereits neue Anwendungen in Containern. Das liegt daran, dass die Einführung von Containern den Teams die Möglichkeit bietet, die sich schnell ändernden Softwareabhängigkeiten, die KI-Workloads erfordern, zu verpacken.

Wenn für jedes neue Modell ein separates Team mit separaten Fähigkeiten benötigt wird, entsteht ein Umfeld, das mit der Zeit immer schwieriger zu handhaben ist. Ich bezeichne das oft als das Umlegen eines „KI-Schalters“. Sobald die Funktion aktiviert ist, arbeiten Sie mit einer anderen Art von Arbeitslasten – und Ihre Plattform unterstützt diesen Übergang entweder oder nicht.

Wer seine Daten nicht kontrolliert, kontrolliert auch seine KI nicht.

Selbst wenn man mit Hardware und Software Schritt halten kann, gibt es eine dritte Dimension, die unvermeidbar geworden ist: Datensouveränität.

Kunden möchten wissen:

• Wo ihre Daten leben
• Wie es geschützt wird
• Wie es repliziert wird
• Wie es in verschiedenen Rechtsordnungen geregelt ist

Hier geht es nicht nur um die Einhaltung von Vorschriften. Es geht um Vertrauen. Es geht um Kostenvorhersagbarkeit. Und es geht darum, die Entstehung von Schatten-KI zu verhindern – also von Modellen, die mit Daten trainiert wurden, die nie dazu bestimmt waren, einen bestimmten Bereich zu verlassen.

Der ECI-Bericht bringt es in diesem Punkt deutlich auf den Punkt: „ Die meisten IT-Führungskräfte (87 %) sind der Ansicht, dass der Einsatz von KI-Tools und -Agenten außerhalb offizieller Aufsicht ein Geschäftsrisiko darstellt.“

Und Datensouveränität hat heute höchste Priorität. 80 % der IT-Führungskräfte geben an, dass Datensouveränität ein wichtiger oder unbedingt zu berücksichtigender Faktor bei Infrastrukturentscheidungen ist.

Ich sage das oft, weil es wahr ist:

Wer seine Daten nicht kontrolliert, kontrolliert auch seine KI nicht.

Verteilte, souveräne Cloud-Architekturen erweisen sich als zukunftsweisend. Sie ermöglichen es Organisationen, Daten lokal zu speichern, Richtlinien durchzusetzen und die Konsistenz über verschiedene Umgebungen hinweg zu gewährleisten. Sie funktionieren aber nur, wenn sich die zugrunde liegende Plattform überall gleich verhält.

Ohne diese Konstanz ist Souveränität schlichtweg unerreichbar.

Schatten-KI ist ein Symptom einer Infrastruktur, die nicht mithalten kann.

Eine der auffälligsten Erkenntnisse im ECI-Bericht ist, wie weit verbreitet Schatten-KI geworden ist. 79 % der IT-Führungskräfte stoßen auf KI-Anwendungen, die von Mitarbeitern in Nicht-IT-Funktionen implementiert werden.

Das passiert nicht, weil die Leute leichtsinnig sind, ganz im Gegenteil. Das geschieht, weil die Wirtschaft KI schneller haben will, als die IT sie sicher bereitstellen kann.

Silos verschlimmern die Situation. Laut dem ECI-Bericht glauben 82 %, dass die Trennung zwischen Geschäftsbereichen und IT die effektive Umsetzung von Technologieinitiativen erschwert.

Wenn die verschiedenen Bereiche eines Unternehmens nicht aufeinander abgestimmt sind, wird die Einführung von KI im Unternehmen fragmentiert – und das Risiko steigt.

Eine konsistente und einheitliche Plattform verringert dieses Risiko. Es bietet Teams eine genehmigte und geregelte Möglichkeit, Innovationen voranzutreiben, ohne die IT-Abteilung zu umgehen.

Die versteckten Kosten: Zeitverlust durch Wartung

Es gibt noch einen weiteren Faktor, der nicht genügend Beachtung findet. Nach meiner Einschätzung verbrachten Unternehmen in der Vergangenheit 60–80 % ihrer Zeit mit Wartungsarbeiten, einschließlich Patches, Upgrades und Fehlerbehebung. Das ist Zeit, die nicht für die Entwicklung neuer Anwendungen oder die Implementierung neuer KI-Funktionen genutzt werden kann.

KI erhöht die Kosten dieser verlorenen Zeit.

Jede Stunde, die für die Wartung veralteter Infrastruktur aufgewendet wird, ist eine verlorene Stunde:

• Training eines Modells
• Bereitstellung eines neuen Dienstes
• Integration neuer Hardware
• Aktualisierung auf den neuesten LLM-Stand
• Verbesserung der Daten-Governance

KI belohnt Geschwindigkeit. Die Wartung verlangsamt den Prozess.

Organisationen, die ihre Zeit von der Instandhaltung auf Innovation verlagern, werden schneller vorankommen. Wer das nicht tut, wird zurückfallen.

Wohin uns das führt

Aus meiner Sicht lässt sich das auf Folgendes zusammenfassen: Die KI entwickelt sich zu schnell für eine statische Infrastruktur. Zu schnell für isolierte Teams. Zu schnell für Architekturen, die nicht für ständige Veränderungen ausgelegt sind.

Ihre Wettbewerbsfähigkeit hängt davon ab, wie schnell Sie Folgendes können:

• Neue Hardware einführen
• Neue LLMs integrieren
• Souveränität wahren
• Schatten-KI verhindern
• Führen Sie alles auf einer konsistenten, wiederholbaren Plattform aus.

Diejenigen Unternehmen, die auf Anpassungsfähigkeit setzen, werden führend sein. Diejenigen, die das nicht tun, werden das nächste Jahrzehnt damit verbringen, den Rückstand aufzuholen.

Lesen Sie den Nutanix Enterprise Cloud Index 2026, um mehr über die Zukunft von KI, Containern und Souveränität in der Unternehmens-IT zu erfahren.

Hintergrund und Forschungsziele

Die Nutanix-Umfrage wurde von Wakefield Research unter 1.600 IT- und Ingenieursführungskräften mit mindestens der Senioritätsstufe eines Managers in Unternehmen mit mindestens 500 Mitarbeitern in den folgenden Märkten durchgeführt: Australien, Brasilien, Frankreich, Deutschland, Indien, Italien, Japan, Mexiko, Niederlande, Königreich Saudi-Arabien, Singapur, Spanien, Vereinigtes Königreich und Vereinigte Staaten. Zusätzlich wurde eine Überstichprobe von 100 US-Bundesbediensteten erstellt. Die Befragung fand zwischen dem 13. und 23. November 2025 mittels einer E-Mail-Einladung und einer Online-Umfrage statt.

Die Ergebnisse jeder Stichprobe unterliegen Stichprobenvariationen. Das Ausmaß der Variation ist messbar und wird von der Anzahl der Interviews und dem Niveau der Prozentwerte, die die Ergebnisse ausdrücken, beeinflusst. Bei den in dieser Studie durchgeführten globalen Interviews liegt die Wahrscheinlichkeit bei 95 von 100, dass ein Umfrageergebnis nicht um mehr als 2,38 Prozentpunkte, für die Vereinigten Staaten um 4,9 und für alle übrigen Länder um 9,8 Prozentpunkte von dem Ergebnis abweicht, das sich ergeben würde, wenn Interviews mit allen Personen der durch die Stichprobe repräsentierten Grundgesamtheit geführt worden wären.

¹ Eine von Wakefield Research im Auftrag von Nutanix durchgeführte Umfrage unter 1.600 Führungskräften aus den Bereichen Cloud, IT und Engineering, die untersucht, wo sie ihre Anwendungen betreiben, wie sich ihre Infrastrukturprioritäten verändern und welche Faktoren ihre Entscheidungen beeinflussen.

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