Viele Unternehmen sprechen über AI. Die eigentliche Herausforderung beginnt danach.
Künstliche Intelligenz hat in den vergangenen Jahren ihren festen Platz auf den Strategiekarten von Unternehmen gefunden. Neue Modelle, Copilots und Agentensysteme versprechen Produktivitätssteigerungen, bessere Entscheidungen und neue Geschäftsmodelle.
Die meisten Unternehmen haben inzwischen erste Erfahrungen gesammelt. Pilotprojekte wurden umgesetzt, Fachbereiche experimentieren mit neuen Anwendungsfällen und vielerorts laufen bereits die ersten produktiven Lösungen.
Doch mit zunehmender Verbreitung verändert sich die Fragestellung.
Nicht mehr die Entwicklung einzelner AI-Anwendungen steht im Mittelpunkt, sondern deren Betrieb.
Wie lassen sich AI-Lösungen sicher, wirtschaftlich und skalierbar in bestehende Unternehmenslandschaften integrieren? Wie behält man Kosten, Risiken und Compliance-Anforderungen im Blick? Und wie lässt sich verhindern, dass aus einzelnen AI-Initiativen eine schwer beherrschbare Systemlandschaft entsteht?
Genau diese Fragen beschäftigen derzeit viele CIOs, IT-Leiter und Enterprise Architekten.
Warum viele AI-Initiativen an Komplexität gewinnen
Ein Proof of Concept ist meist schnell umgesetzt. Die eigentliche Herausforderung beginnt, wenn aus einem Pilotprojekt eine produktive Lösung wird.
In der Praxis greifen AI-Anwendungen heute auf eine Vielzahl unterschiedlicher Systeme zu:
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- ERP- und CRM-Systeme
- Dokumentenmanagement-Plattformen
- Datenplattformen und Data Lakes
- Cloud-Services
- APIs und Integrationsplattformen
- Wissensdatenbanken
- Foundation Models und AI-Services
Mit Agentensystemen steigt die Komplexität zusätzlich. Ein Agent verarbeitet nicht nur Informationen, sondern führt eigenständig Aufgaben aus, nutzt Werkzeuge, greift auf Datenquellen zu und interagiert mit anderen Systemen.
Was für den Anwender wie eine einfache Anfrage aussieht, kann im Hintergrund zahlreiche Prozesse und Systeme involvieren.
Damit wachsen die Anforderungen an Transparenz, Sicherheit und Betriebsführung erheblich.
Die Realität in Unternehmen ist hybrid
Während viele Diskussionen rund um AI stark von Public-Cloud-Angeboten geprägt sind, sieht die Realität in den meisten Unternehmen deutlich differenzierter aus.
Geschäftskritische Anwendungen laufen weiterhin On-Premises oder in Private-Cloud-Umgebungen. Gleichzeitig kommen Public-Cloud-Dienste, SaaS-Lösungen und spezialisierte AI-Plattformen zum Einsatz.
Besonders in regulierten Branchen wie Banken, Versicherungen, Industrie oder dem öffentlichen Sektor wird sich diese hybride Realität auch in Zukunft fortsetzen.
Die Herausforderung besteht daher nicht darin, eine einzelne Plattform zu betreiben.
Die Herausforderung besteht darin, unterschiedlichste Technologien, Datenquellen und Betriebsmodelle miteinander zu verbinden und gleichzeitig Transparenz und Kontrolle zu behalten.
Warum Unternehmen eine gemeinsame Betriebsplattform benötigen
In vielen Organisationen entstehen derzeit isolierte AI-Lösungen in einzelnen Fachbereichen. Das ist für Innovationen sinnvoll und oft sogar notwendig.
Langfristig führt dieser Ansatz jedoch zu neuen Silos.
Unterschiedliche Modelle, verschiedene Datenquellen, eigene Governance-Regeln und separate Betriebsprozesse erhöhen den Aufwand für IT, Security und Compliance.
Deshalb gewinnt eine zentrale AI-Betriebsplattform zunehmend an Bedeutung.
Eine solche Plattform schafft einen gemeinsamen Rahmen für:
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- Bereitstellung und Betrieb von AI-Anwendungen
- Verwaltung von Modellen und Agentensystemen
- Überwachung von Performance und Verfügbarkeit
- Kostenkontrolle und Kapazitätsplanung
- Sicherheits- und Compliance-Anforderungen
- Governance und Risikomanagement
Dabei geht es nicht um ein einzelnes Produkt.
Es geht um ein integriertes Betriebsmodell, das bestehende Infrastruktur-, Daten- und AI-Plattformen miteinander verbindet.
Governance wird zur Voraussetzung für produktive AI
Mit der zunehmenden Verbreitung von AI rücken auch regulatorische Anforderungen stärker in den Fokus.
Themen wie der EU AI Act, DSGVO, NIS2 oder DORA machen deutlich, dass Unternehmen die Nutzung von AI nachvollziehbar dokumentieren und steuern müssen.
Dabei geht es nicht nur um Compliance.
Unternehmen müssen jederzeit beantworten können:
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- Welche AI-Systeme werden eingesetzt?
- Welche Daten werden verarbeitet?
- Wer trägt die Verantwortung für Ergebnisse und Entscheidungen?
- Wie werden Risiken überwacht?
- Welche Maßnahmen greifen bei Fehlverhalten oder Ausfällen?
Governance darf deshalb nicht als nachgelagerte Kontrollfunktion verstanden werden.
Sie muss von Beginn an Teil der Architektur und des Betriebsmodells sein.
AI verursacht nicht nur Nutzen – sondern auch laufende Kosten
Ein weiterer Aspekt wird häufig unterschätzt: AI ist kein einmaliges Projekt.
Jede Anfrage an ein Modell, jede Agentenaktion und jede Datenverarbeitung verursacht laufende Kosten.
Mit wachsender Nutzung entstehen Aufwände für:
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- Rechenleistung
- Inferenzkosten
- Speicher
- Datenübertragung
- Monitoring
- Betrieb und Support
Deshalb gewinnt das Thema AI FinOps zunehmend an Bedeutung.
Unternehmen müssen verstehen, welche AI-Anwendungen tatsächlich Mehrwert schaffen und welche Kosten damit verbunden sind.
Nur so lässt sich sicherstellen, dass AI langfristig wirtschaftlich betrieben werden kann.
Wie AI den IT-Betrieb selbst verändert
Gleichzeitig wird AI zunehmend Teil des IT-Betriebs.
Moderne IT-Landschaften erzeugen enorme Mengen an Betriebsdaten. Anwendungen, Netzwerke, Cloud-Plattformen, Sicherheitslösungen und Datenplattformen liefern kontinuierlich neue Informationen.
Diese Datenmengen lassen sich kaum noch manuell auswerten.
Deshalb setzen viele Unternehmen auf AIOps-Ansätze, um Zusammenhänge schneller zu erkennen, Ursachen von Störungen zu identifizieren und Betriebsprozesse zu automatisieren.
Langfristig wird sich dieser Trend fortsetzen.
AI wird Operations-Teams nicht ersetzen. Sie wird ihnen jedoch helfen, komplexe IT-Landschaften effizienter zu betreiben und schneller auf Veränderungen zu reagieren.
Souveränität wird zum strategischen Faktor
Für viele europäische Unternehmen stellt sich darüber hinaus die Frage nach der technologischen Souveränität.
Wo werden Modelle betrieben? Wo liegen die Daten? Wie abhängig ist das Unternehmen von einzelnen Anbietern? Welche Alternativen stehen zur Verfügung?
Diese Fragen gewinnen insbesondere in regulierten Branchen zunehmend an Bedeutung.
Unternehmen sollten deshalb ihre AI-Architekturen so gestalten, dass sie flexibel bleiben und sich an neue regulatorische oder geschäftliche Anforderungen anpassen lassen.
Eine durchdachte Plattformstrategie kann dabei helfen, Abhängigkeiten zu reduzieren und langfristige Handlungsfähigkeit zu sichern.
Unser Fazit
Die meisten Unternehmen stehen heute nicht mehr vor der Frage, ob sie AI einsetzen sollten.
Die entscheidende Frage lautet vielmehr, wie AI dauerhaft, sicher und wirtschaftlich betrieben werden kann.
Die Erfahrungen aus aktuellen Projekten zeigen deutlich: Die größten Herausforderungen entstehen selten bei der Entwicklung eines ersten Prototyps. Sie entstehen dann, wenn AI-Lösungen skaliert, in bestehende Prozesse integriert und unternehmensweit betrieben werden sollen.
Deshalb sollten Unternehmen bereits heute über ihre zukünftige Betriebs- und Plattformstrategie nachdenken.
Wer frühzeitig die richtigen Grundlagen für Governance, Sicherheit, Betrieb und Skalierung schafft, wird AI nicht nur erfolgreich einführen, sondern auch langfristig wirtschaftlich nutzen können.
Bei beON unterstützen wir Unternehmen dabei, genau diese Grundlagen zu schaffen – von der Cloud- und Plattformstrategie über Enterprise Architecture und Governance bis hin zum sicheren Betrieb moderner AI-Lösungen in hybriden Unternehmenslandschaften.