Milliarden von Dollar, die in generative KI investiert wurden, haben für viele Unternehmen überraschend wenig konkreten Ertrag gebracht. Trotz des Hypes führen lediglich 5 % der integrierten KI-Pilotprojekte zu messbarem Geschäftswert, und fast die Hälfte der Unternehmen geben ihre KI-Initiativen auf, bevor sie überhaupt in die Produktion gehen. Diese ernüchternde Realität unterstreicht einen kritischen Engpass: die Infrastruktur rund um KI-Modelle und nicht die Modelle selbst.

Die Einschränkungen resultieren aus eingeschränkter Datenzugänglichkeit, unflexiblen Integrationsprozessen und anfälligen Bereitstellungspfaden. Diese Faktoren behindern gemeinsam die Skalierung von KI-Initiativen über erste Large Language Model (LLM)- und Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Experimente hinaus. Die Kosten dieser Misserfolge sind erheblich und stellen verschwendete Investitionen und verpasste Chancen für Wettbewerbsvorteile dar.

Als Reaktion darauf verlagern sich immer mehr Unternehmen hin zu zusammensetzbaren und souveränen KI-Architekturen. Diese Architekturen versprechen, die Kosten zu senken, die Datensouveränität zu wahren und sich an die sich schnell entwickelnde KI-Landschaft anzupassen. Das Branchenanalyseunternehmen IDC prognostiziert, dass 75 % der globalen Unternehmen diesen Ansatz bis 2027 übernehmen werden, was einen bedeutenden Wandel in der Art und Weise signalisiert, wie Unternehmen KI-Bereitstellungen angehen.

Das Problem, so eine Studie von MIT Technology Review Insights mit Daten von Informatica, ist, dass KI-Pilotprojekte fast immer funktionieren. Diese Proofs of Concept (PoCs) dienen dazu, die Machbarkeit zu validieren, potenzielle Anwendungsfälle zu identifizieren und das Vertrauen für größere Investitionen zu stärken. Sie arbeiten jedoch oft in kontrollierten Umgebungen, die die Komplexität und die Herausforderungen realer Produktionsszenarien nicht genau widerspiegeln.

Composable und Sovereign AI bieten eine potenzielle Lösung, indem sie es Unternehmen ermöglichen, KI-Systeme aus modularen Komponenten aufzubauen, was eine größere Flexibilität und Anpassungsfähigkeit ermöglicht. Sovereign AI betont insbesondere die Datensouveränität und -kontrolle und geht auf Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit ein. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, KI zu nutzen und gleichzeitig die Kontrolle über ihre sensiblen Daten zu behalten, was in einem zunehmend regulierten Umfeld von entscheidender Bedeutung ist.

Mit Blick auf die Zukunft wird erwartet, dass die Einführung von Composable- und Sovereign-AI-Architekturen zunehmen wird, da Unternehmen versuchen, das volle Potenzial von KI-Investitionen auszuschöpfen. Die Fähigkeit, KI-Initiativen effektiv zu skalieren und gleichzeitig die Datensouveränität zu wahren und die Kosten zu kontrollieren, wird in den kommenden Jahren ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal für Unternehmen sein. Der Übergang erfordert einen strategischen Fokus auf den Aufbau einer robusten und anpassungsfähigen KI-Infrastruktur, die über isolierte Pilotprojekte hinausgeht und unternehmensweite Bereitstellungen ermöglicht.