Eine aktuelle deutschlandweite Umfrage von MongoDB unter 1.504 IT-Entscheidern zeigt: Trotz intensiver Investitionen in Modernisierungsprojekte bleibt die vollständige Abschaltung von Altsystemen schwierig. Der wichtigste Treiber für die Transformation ist die Integration von KI-Technologien – doch unzureichende Datenmodelle, mangelnde Expertise und technische Hürden bremsen viele Vorhaben aus.
Foto: Sundry Photography - stock.adobe.com
Rund vier von fünf Unternehmen in Deutschland befinden sich derzeit in der Planungs-, Umsetzungs- oder Abschlussphase von IT-Modernisierungsprojekten. Das zeigt eine aktuelle Erhebung von MongoDB, die den Stand und die Motive der digitalen Transformation in deutschen Unternehmen untersucht hat. Der wichtigste Modernisierungstreiber ist die Vorbereitung auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Doch während viele Unternehmen bereits KI einsetzen, bleiben technische Altlasten, Datenprobleme und fehlendes Know-how zentrale Hindernisse.
Laut der Befragung verfolgen 43 Prozent der Unternehmen das Ziel, durch die Modernisierung ihrer IT die Voraussetzungen für den Einsatz oder das Skalieren von KI-basierten Technologien zu schaffen. Bestehende Systeme erfüllen die gestiegenen Anforderungen an Datenverarbeitung und Leistungsfähigkeit häufig nicht mehr. Knapp drei Viertel der Befragten gaben an, bereits heute in irgendeiner Form KI zu nutzen – am häufigsten in den Bereichen IT-Management (45 Prozent), Kundenservice (42 Prozent) sowie Datenanalyse und Business Intelligence (36 Prozent).
Nur 4 Prozent der Unternehmen gaben an, derzeit weder KI einzusetzen noch eine Implementierung zu planen. Als wichtigste Erfolgsindikatoren für den KI-Einsatz nannten die Befragten Produktivitätssteigerungen (40 Prozent), Kundenzufriedenheit (38 Prozent) und Fehlerreduzierung (35 Prozent). Die Senkung von Kosten (33 Prozent) spielte demnach eine eher nachgeordnete Rolle.
Trotz des hohen Modernisierungsdrucks gelingt es vielen Unternehmen bislang nicht, ihre alten Systeme vollständig abzulösen. Nur rund ein Drittel der Befragten hat seine Altsysteme bereits komplett abgeschaltet. Mehr als die Hälfte (52 Prozent) erklärte, dass Cloud-Infrastrukturen in puncto Leistung nicht an bestehende Systeme heranreichen.
Zu den weiteren Ursachen für den parallelen Weiterbetrieb zählen Probleme bei der Datenmigration (35 Prozent), das Risiko von Betriebsunterbrechungen (33 Prozent) sowie Abhängigkeiten kritischer Prozesse (29 Prozent). Neben der Integration von KI verfolgen Unternehmen vor allem die Senkung von Betriebskosten (33 Prozent) und eine agilere Anpassungsfähigkeit an betriebliche oder marktbedingte Veränderungen (31 Prozent) als Modernisierungsziele.
Bei der Umsetzung stoßen viele Unternehmen auf strukturelle und personelle Grenzen. Weniger als die Hälfte der Befragten hält ihre bestehenden Datenmodelle für KI-tauglich, 14 Prozent bewerten sie als völlig ungeeignet. Zu den größten Hemmnissen zählen eingeschränkter Datenzugang (44 Prozent), fehlende Echtzeitfähigkeit (44 Prozent) sowie ungeeignete Tools, Datensilos und schlechte Datenqualität (jeweils 43 Prozent).
Fast die Hälfte der Unternehmen gab zudem an, dass der Mangel an qualifizierten Fachkräften die Implementierung und Skalierung von KI-Technologien behindere. Große Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitenden sind hier zwar weiter: 58 Prozent von ihnen setzen bereits Modernisierungsprojekte um, 12 Prozent haben sie abgeschlossen, und insgesamt 80 Prozent nutzen KI. Sie investieren zudem häufiger in Schulungen (54 Prozent) und Wissensaufbau, kämpfen jedoch stärker mit Integrationskomplexität (65 Prozent) sowie mit Leistungs- und Sicherheitsrisiken nach der Migration.
Kleine und mittlere Unternehmen zeigen ein ähnlich großes Interesse an Modernisierung und KI, verfügen jedoch über weniger finanzielle und personelle Mittel, was die Umsetzung verzögert.
