Milliarden von Dollar, die in Initiativen für generative KI geflossen sind, haben für viele Unternehmen überraschend wenig konkreten Nutzen gebracht. Trotz der massiven Investitionen liefern lediglich 5 % der integrierten KI-Pilotprojekte messbaren Geschäftswert, und fast die Hälfte der Unternehmen geben ihre KI-Projekte auf, bevor sie überhaupt die Produktionsphase erreichen.

Diese ernüchternde Realität verdeutlicht einen kritischen Engpass: die Infrastruktur, die die KI-Modelle selbst umgibt. Begrenzte Datenzugänglichkeit, unflexible Integrationsprozesse und prekäre Bereitstellungspfade behindern die Skalierbarkeit von KI-Initiativen über erste Large Language Model (LLM)- und Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Experimente hinaus.

Branchenanalysten von IDC prognostizieren als Reaktion darauf eine bedeutende Verschiebung. Bis 2027 erwarten sie, dass 75 % der globalen Unternehmen komposable und souveräne KI-Architekturen einführen werden. Dieser Schritt wird durch die Notwendigkeit getrieben, Kosten zu senken, die Kontrolle über Daten zu behalten und sich an die sich schnell entwickelnde KI-Landschaft anzupassen.

Das aktuelle Problem rührt von der inhärenten Natur von KI-Pilotprojekten her. Während diese Proofs of Concept (PoCs) die Machbarkeit effektiv validieren, potenzielle Anwendungsfälle identifizieren und das Vertrauen für größere Investitionen stärken, operieren sie oft in kontrollierten Umgebungen, die die Komplexität der realen Produktion nicht widerspiegeln. Daten von Informatica und CDO Insights 2023 unterstreichen diesen Punkt zusätzlich und zeigen eine erhebliche Diskrepanz zwischen dem Erfolg von Pilotprojekten und der Produktionsreife.

Composable und Sovereign AI bieten eine potenzielle Lösung. Composable AI ermöglicht es Unternehmen, KI-Lösungen aus vorgefertigten Komponenten zusammenzustellen, was Flexibilität und eine schnellere Bereitstellung bietet. Sovereign AI stellt sicher, dass die Daten unter der Kontrolle des Unternehmens bleiben, und geht auf wachsende Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit ein. Dieser architektonische Wandel verspricht, das wahre Potenzial von KI freizusetzen und sie von isolierten Experimenten zu skalierbaren, wertschöpfenden Lösungen zu machen. Die Zukunft der Enterprise-KI hängt davon ab, die infrastrukturellen Herausforderungen zu bewältigen und diese anpassungsfähigeren und sichereren Ansätze zu übernehmen.