Ein neuer IDC-Report im Auftrag von NetApp zeigt: Der Erfolg von KI-Initiativen hängt zunehmend von Datenqualität, moderner Infrastruktur und integrierter Governance ab. Während große Unternehmen bei KI-fähigen Architekturen voranschreiten, bleibt der überwiegende Teil der Organisationen mit strukturellen Engpässen konfrontiert. Die Ergebnisse für 2025 bestätigen einen deutlichen Reifezuwachs – und verschärfen zugleich die Anforderungen an Sicherheit und Datenmanagement.
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Syam Nair, Chief Product Officer bei NetApp
Die zweite jährliche IDC-Erhebung zur KI-Reife in Unternehmen verdeutlicht eine spürbare Verschiebung im Umgang mit künstlicher Intelligenz. Standen 2024 vor allem Potenziale und grundlegende Defizite im Mittelpunkt, geht es 2025 um produktive Nutzung, messbare Wertschöpfung und die Fähigkeit, komplexere KI-Modelle sicher und skalierbar zu betreiben. Unternehmen sehen sich einem steigenden ROI-Druck gegenüber und müssen eine fragmentierte KI-Landschaft konsolidieren. Parallel wächst die Notwendigkeit, Governance, Datenschutz und Sicherheit nicht nachträglich, sondern als strukturelle Voraussetzung zu verankern.
Syam Nair, Chief Product Officer bei NetApp, bringt die Entwicklung auf den Punkt: „Bei KI geht es nicht mehr um den Proof of Concept, sondern um nachweisbare Wertschöpfung. Die IDC-Studie zeigt, dass Datenverfügbarkeit und die zugrundeliegende Infrastruktur entscheiden: Unternehmen, die sich auf Datenqualität und den Aufbau moderner, Cloud-affiner, skalierbarer und anpassungsfähiger Architekturen konzentrieren, profitieren von KI. Aus diesem Grund braucht jedes Unternehmen eine intelligente Dateninfrastruktur.
IDC unterscheidet vier Reifegrade: KI-Neulinge, KI-Pioniere, KI-Führer und KI-Experten. Die fortgeschrittenste Gruppe – als „AI Masters“ bezeichnet – legt ein deutliches Leistungsplus vor. Laut Studie erzielen KI-Experten eine Umsatzsteigerung von 24,1 Prozent sowie Kosteneinsparungen von 25,4 Prozent. Beide Werte liegen signifikant über denen weniger ausgereifter Unternehmen.
Der Bericht zeigt zudem, dass große Organisationen systematisch in Datenqualität, automatisierte Pipelines und modernisierte Speicherarchitekturen investieren. IDC sieht darin den entscheidenden Faktor, um KI-Pilotprojekte in produktive Anwendungen zu überführen und damit nachhaltige geschäftliche Effekte zu erzielen.
Trotz Fortschritten bleibt die Infrastruktur ein Belastungspunkt. Zwar sank der Anteil der Unternehmen, deren Speicherlösungen eine umfassende Überarbeitung benötigen, von 63 Prozent (2024) auf 37 Prozent. Dennoch geben 84 Prozent an, dass ihre Speicherumgebungen nicht vollständig für KI optimiert sind.
Mit wachsenden Anforderungen durch GenAI und agentische Systeme verschärfen fragmentierte Architekturen die Problemlage. Unternehmen mit heterogenen, siloartigen Strukturen können unternehmensweite KI-Anwendungen häufig nicht performant oder sicher ausrollen. IDC betont daher die Bedeutung cloud-intelligenter, skalierbarer und anpassungsfähiger Architekturen.
Ein deutlicher Trend betrifft den Sicherheitsfokus. 62 Prozent der KI-Experten haben ihre Sicherheitsbudgets für KI-Initiativen im vergangenen Jahr erhöht. Unter weniger reifen Unternehmen liegt dieser Wert nur bei 16 Prozent.
Vor allem für agentische KI-Systeme ist ein umfassendes Sicherheits- und Governance-Modell Voraussetzung. IDC zeigt, dass Organisationen mit stabilen Daten- und Sicherheitsfundamenten beim Übergang von GenAI zu Agentic AI deutlich schneller vorankommen. Unternehmen, die ihre Governance-Frameworks und Speicherarchitekturen modernisieren, wandeln laut IDC Pilotprojekte erfolgreicher in produktive Anwendungen um.
Quelle: NetApp
Den vollständigen Bericht finden Sie auf der Netapp Homepage.
