Ihr KI-Pilotprojekt funktioniert einwandfrei: Das Modell liefert die erwarteten Ergebnisse und der Business Case überzeugt. Also beschließen Sie, die Lösung unternehmensweit auszurollen. Das ist der Moment, in dem die ersten Probleme auftauchen. Die Latenz steigt, Datenübertragungen geraten ins Stocken und das Sicherheitsteam schlägt Alarm.
Dieses Szenario spielt sich derzeit in vielen Unternehmen ab: Die Investitionen in KI werden erhöht. Das Budget, um Pilotprojekte in messbare Geschäftsergebnisse zu überführen, ist vorhanden. Gleichzeitig wird jedoch ein entscheidender Engpass sichtbar, und der liegt weder beim KI-Modell noch bei der Cloud.
Der Engpass liegt im Netzwerk.
Was lange als unsichtbare Infrastruktur galt, wird jetzt zum zentralen Faktor für den Erfolg von KI. Denn das Netzwerk beeinflusst unmittelbar Performance, Sicherheit und Skalierbarkeit von KI-Initiativen und entscheidet somit darüber, ob Projekte erfolgreich skaliert werden oder ins Stocken geraten.
KI verändert die Anforderungen an Netzwerke
KI-Workloads verhalten sich nicht wie klassische Unternehmensanwendungen. Sie sind über Cloud- und Edge-Umgebungen sowie geografische Regionen hinweg verteilt und erzeugen dynamische, kaum vorhersehbare Datenverkehrsmuster. Gleichzeitig sind sie auf sichere, souveräne und echtzeitfähige Datenflüsse angewiesen. Sicherheit, Latenz und Durchsatz wirken sich dadurch unmittelbar auf Geschäftsergebnisse aus.
Das Netzwerk übernimmt somit eine deutlich größere Rolle als den reinen Datentransport zwischen Systemen.
Ende 2025 führte NTT DATA eine umfassende, unabhängige Studie zu KI- und Technologiearchitekturen unter mehr als 7.000 Entscheidungsträgern durch, darunter CEOs und CAIOs aus 35 Ländern und 15 Branchen. Unternehmen wurden dann als KI-Leader eingestuft, wenn ihre KI-Strategie klar definiert oder bereits in der Umsetzung war, ihre KI-Reife einen fortgeschrittenen Entwicklungsstand erreicht hatte und sie signifikant höhere Gewinne aus KI erzielten als vergleichbare Unternehmen.
Die Ergebnisse zeigen: Sieben von zehn KI-Vorreitern investieren bereits massiv in KI. Dadurch wachsen Datenvolumen und Workloads exponentiell und es steigt der Druck auf Netzwerke, sich zu intelligenten, autonomen Systemen weiterzuentwickeln.
Überholen die KI-Ambitionen die Netzwerkreife?
Führungskräften ist deutlich bewusst, wie kritisch das Netzwerk inzwischen für den Erfolg von KI geworden ist. Laut unseren Daten erkennen 98 Prozent aller Unternehmen, dass KI den Bedarf an Netzwerkinvestitionen erhöht. Gleichzeitig sind jedoch weniger als die Hälfte mit dem Fortschritt ihrer IT-Modernisierung vollständig zufrieden.
Wie bereits erwähnt, besteht die größte Herausforderung heute nicht mehr darin, ein KI-Pilotprojekt zu starten. Probleme bei Performance und Sicherheit lassen sich vielmehr häufig auf das Netzwerk zurückführen. Das erklärt auch, warum 96 Prozent der Unternehmen eine dedizierte Strategie für Netzwerkmodernisierung und -transformation als wichtig erachten.
Dennoch rechnen nur 14 Prozent damit, innerhalb der nächsten zwölf Monate über ein vollständig modernisiertes Netzwerk zu verfügen. Das bedeutet: Die meisten Unternehmen versuchen derzeit, KI-Workloads der nächsten Generation auf einer Infrastruktur zu betreiben, die noch für eine andere Ära entwickelt wurde.
Ihre KI-Ambitionen wachsen schneller als die Reife ihrer Netzwerkumgebung.
Drei Wege, über die das Netzwerk ins Zentrum rückt
KI entfaltet ihr Potenzial auf intelligenten, autonomen Netzwerken. Genau diese werden zunehmend zur Grundlage für Wettbewerbsvorteile.
1. Von Konnektivität zu autonomer Intelligenz
Statische, deterministische Netzwerke können mit den Anforderungen KI-gesteuerter Umgebungen nicht Schritt halten. Softwaredefinierte Architekturen hingegen passen sich in Echtzeit an, optimieren Datenverkehr, priorisieren geschäftskritische Workloads und reagieren autonom auf veränderte Anforderungen. Dadurch entwickelt sich das Netzwerk von passiver Infrastruktur zu einem strategischen Kontrollpunkt, der Performance, Risiken und Geschäftsergebnisse unmittelbar beeinflusst.
In unserer Studie gaben 96 Prozent aller Unternehmen an, dass moderne softwaredefinierte Netzwerke mit integrierten Netzwerk-APIs und Schnittstellen für Agentic AI entscheidend sind, um Cloud- und Anwendungslandschaften zu modernisieren und ihre Netzwerkziele zu erreichen.
2. Von Perimetersicherheit zu integriertem Vertrauen
Unsere Daten zeigen, dass die wichtigste Priorität bei der Transformation hin zu KI-fähigen Netzwerken darin besteht, Sicherheitsinfrastrukturen von Beginn an zu integrieren, statt sie nachträglich hinzuzufügen.
Da KI Daten zwischen Clouds, Edge-Umgebungen und Regionen bewegt, löst sich der klassische Sicherheitsperimeter zunehmend auf. Gleichzeitig steigen Risiken und regulatorische Anforderungen. Fast alle Unternehmen (97 Prozent) geben an, sich Sorgen über KI-bezogene Risiken zu machen. Mehr als die Hälfte der KI-Vorreiter (59 Prozent) nennt zudem länderübergreifenden Datenschutz und Datensouveränität als zentrale Governance-Herausforderung.
Vertrauen darf deshalb nicht länger nur am Netzwerkrand verankert sein. Es muss direkt in das Netzwerk integriert werden – durch kontinuierliche Überprüfung jeder Interaktion, die Durchsetzung von Richtlinien in Echtzeit und den Schutz von Daten über sämtliche Umgebungen hinweg. So wird das Netzwerk zur ersten Verteidigungslinie für skalierbares Risikomanagement.
3. Von Transparenzlücken zu Echtzeit-Observability
Laut unserer Studie sagen 97 Prozent der KI-Leader, dass Performance und Sicherheit nur mit Echtzeit-Observability und einer einheitlichen Sicht auf Cloud, Netzwerk und Security gewährleistet werden können. Das Netzwerk entwickelt sich für Unternehmen zu einer Echtzeit-Entscheidungsinstanz, die die nötigen Telemetrie- und Betriebsdaten liefert, um zunehmend komplexe Umgebungen effektiv zu steuern.
Zusätzlich halten 96 Prozent der Unternehmen die Fähigkeit zur dynamischen Skalierung und Segmentierung des Netzwerkverkehrs für entscheidend für die Unterstützung sich weiterentwickelnder KI-Architekturen.
Konstante Leistung und Sicherheit in dynamischen KI-Systemen erfordert jedoch vollständige, kontinuierliche Transparenz über Cloud-, Netzwerk- und Security-Layer hinweg. Genau daran mangelt es vielen Unternehmen noch. Fünfzig Prozent der CIOs und CTOs geben an, diese Ebenen bislang nicht vollständig integriert zu haben. Operative Blind Spots sind die Folge.
Dies ist keine gewöhnliche Netzwerkmodernisierung
Inkrementelle Veränderungen reichen nicht mehr aus.
Unternehmen, die lediglich einzelne Komponenten modernisieren, Kapazitäten erweitern oder die Netzwerkperformance schrittweise verbessern, werden dauerhaft hinter den Anforderungen KI-getriebener Umgebungen zurückbleiben. Denn KI bringt eine neue Dynamik mit sich: schnell skalierende Workloads, sich permanent verändernde Datenverkehrsmuster und die Notwendigkeit, Richtlinien kontinuierlich durchzusetzen.
Stückweise Netzwerkmodernisierung erhöht am Ende häufig die Komplexität, statt sie zu reduzieren. Stattdessen ist eine grundlegende Neudefinition der Rolle des Netzwerks innerhalb der Unternehmensarchitektur gefragt.
Warum ein Plattformansatz entscheidend ist
Je strategischer die Rolle des Netzwerks, desto größer wird das Risiko durch Fragmentierung. Isolierte Cloud-, Netzwerk- und Security-Tools schaffen Transparenzlücken und erhöhen operative Risiken.
Plattformbasierte Ansätze begegnen diesem Problem, indem sie Infrastruktur, Anwendungen, Sicherheit und Governance in einem einheitlichen, KI-gestützten Betriebsmodell zusammenführen. Das Ergebnis sind schnellere und fundiertere Entscheidungen, eine konsistente Durchsetzung von Richtlinien sowie die Fähigkeit, KI kontrolliert und skalierbar einzusetzen, statt zusätzliche Komplexität zu erzeugen.
Tatsächlich rechnen Unternehmen in den nächsten zwölf bis achtzehn Monaten mit einer Verdreifachung vollständig gemanagter und automatisierter Cloud-Plattformen. Ziel ist nicht die Vereinfachung als Selbstzweck, sondern die Fähigkeit, KI-Workloads kontrolliert und konsistent zu skalieren.
Bereits heute priorisieren 32 Prozent der KI-Vorreiter anpassbare, sichere Plattformen und Technologie-Stacks, um schneller konform zu skalieren – verglichen mit 22,1 Prozent der KI-Nachzügler in unserer Studie.
Partnerschaften helfen, Umsetzungsbarrieren zu überwinden
Selbst mit der richtigen Strategie bleibt die Umsetzung eine große Herausforderung. Laut unserer Studie gehen 89 Prozent der Unternehmen davon aus, nicht über die internen Fähigkeiten zu verfügen, um Agentic AI in bestehende Systeme zu integrieren.
An diesem Punkt verlagert sich die Diskussion von einzelnen Technologieentscheidungen hin zu Betriebsmodellen. Unternehmen erkennen zunehmend, dass der Erfolg davon abhängt, Cloud, Netzwerk und Security zu einem integrierten Gesamtmodell zusammenzuführen. Dafür benötigen sie häufig vertrauenswürdige Partner mit Expertise in allen drei Bereichen, die sowohl Performance optimieren als auch die Ausrichtung auf Geschäftsergebnisse unterstützen können.
Die meisten Unternehmen geben inzwischen an, dass die Zusammenarbeit mit einem Managed-Service-Provider, der zugleich die zugrunde liegende Kerninfrastruktur inklusive Rechenzentren und Netzwerke verantwortet, von entscheidender Bedeutung ist, um Integration, Performance und klare Verantwortlichkeiten sicherzustellen.
Darüber hinaus betrachten Unternehmen die Zusammenarbeit mit einem qualifizierten Infrastruktur- und Servicepartner als wichtigsten Faktor für einen erfolgreichen KI-ROI.
Es ist Zeit für einen Perspektivwechsel auf Führungsebene
Führungskräfte müssen erkennen, dass der Erfolg von KI nicht allein von Modellen, Daten und Rechenleistung abhängt. Ohne die richtige Netzwerkbasis lassen sich diese Investitionen nicht erfolgreich skalieren. Das Netzwerk steht heute auf derselben strategischen Ebene wie Daten, Modelle und Compute-Infrastruktur. Es ist zu einem zentralen Treiber für Performance, Sicherheit und Wachstum geworden und beeinflusst unmittelbar, wie schnell KI-Initiativen zu messbaren Geschäftsergebnissen führen.
Unternehmen, die dies frühzeitig erkennen, können ihr Netzwerk als strategischen Vermögenswert behandeln – und gezielt so gestalten, steuern und optimieren, dass daraus ein wirklich KI-getriebenes Unternehmen entsteht.