Milliarden von Dollar, die in Initiativen für generative KI investiert wurden, bringen überraschend wenig Ertrag. Lediglich 5 % der integrierten Pilotprojekte führen zu messbarem Geschäftswert. Diese enttäuschende Zahl, zusammen mit der Tatsache, dass fast die Hälfte aller Unternehmen KI-Projekte aufgeben, bevor sie überhaupt die Produktion erreichen, verdeutlicht einen erheblichen Engpass bei der Einführung von KI in Unternehmen.

Das Kernproblem liegt laut Branchenanalysten nicht in den KI-Modellen selbst. Stattdessen liegt das Problem in der umgebenden Infrastruktur. Begrenzte Datenzugänglichkeit, unflexible Integrationsprozesse und prekäre Bereitstellungspfade verhindern, dass KI-Initiativen über erste Large Language Model (LLM)- und Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Experimente hinaus skaliert werden können. Dies geht aus Daten hervor, die von MIT Technology Review Insights mit Daten von Informatica, CDO Insights 2023, zusammengestellt wurden.

Als Reaktion auf diese Herausforderungen gehen immer mehr Unternehmen zu zusammensetzbaren und souveränen KI-Architekturen über. Diese Architekturen versprechen, die Kosten zu senken, die Datenhoheit zu wahren und sich leichter an die sich schnell entwickelnde KI-Landschaft anzupassen. Das Marktforschungsunternehmen IDC prognostiziert, dass 75 % der globalen Unternehmen diesen Ansatz bis 2027 übernehmen werden.

Der Reiz von KI-Pilotprojekten verdeckt oft die Komplexität der realen Bereitstellung. Proofs of Concept (PoCs) dienen dazu, die Machbarkeit zu validieren, potenzielle Anwendungsfälle zu identifizieren und das Vertrauen in größere Investitionen zu stärken. Diese kontrollierten Umgebungen spiegeln jedoch selten die chaotische Realität der Produktion wider, was zu einer Diskrepanz zwischen anfänglichem Versprechen und tatsächlicher Geschäftswirkung führt.

Die Verlagerung hin zu zusammensetzbarer und souveräner KI stellt einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise dar, wie Unternehmen KI angehen. Composable AI ermöglicht es Unternehmen, KI-Lösungen aus vorgefertigten Komponenten zusammenzustellen, was eine größere Flexibilität und Agilität bietet. Sovereign AI hingegen betont die Datenhoheit und -kontrolle und stellt sicher, dass sensible Informationen im Verantwortungsbereich des Unternehmens verbleiben. Dies ist besonders wichtig in Branchen mit strengen regulatorischen Anforderungen. Die Zukunft der Unternehmens-KI hängt davon ab, die infrastrukturellen Herausforderungen zu überwinden, die ihr Potenzial derzeit einschränken. Durch die Einführung von zusammensetzbaren und souveränen Architekturen können Unternehmen den wahren Wert von KI erschließen und sinnvolle Geschäftsergebnisse erzielen.