Hybride, souveräne und spezialisierte Betriebsmodelle setzen sich durch und rücken die Integration von KI in zentrale Prozesse in den Fokus. Tobias Deml, Director Cloud Engineering und Technical Lead OCI bei Oracle, erklärt, wie sich Märkte verändern und welche Faktoren die Projekte im kommenden Jahr prägen.

Foto: Oracle Tobias Deml, Director Cloud Engineering und Technical Lead OCI bei Oracle Deutschland Cloud- und KI-Infrastrukturen gewinnen 2026 weiter an strategischer Bedeutung. Immer mehr Unternehmen verabschieden sich von einer einheitlichen Plattformlogik und setzen auf vielfältige Betriebsmodelle. Denn sie werden regulatorischen Vorgaben, geopolitischen Entwicklungen und branchenspezifischen Anforderungen gerecht.

Ein Mosaik aus Cloud-Modellen ersetzt die Standardarchitektur

Die Cloud-Landschaften europäischer Unternehmen werden vielfältiger. Public Clouds bestehen neben souveränen europäischen Angeboten, dedizierten Regionen für sensible Daten und hybriden Architekturen, die nahe an Produktionsstandorten oder Logistikknotenpunkten betrieben werden. Vor allem in Branchen wie Industrie, Automotive und im öffentlichen Sektor wächst die Nachfrage nach Set-ups, die sowohl GPU-intensive Workloads ermöglichen als auch hohe Anforderungen an Datenschutz und Regulierung erfüllen. 

Gleichzeitig gewinnt der hybride Betrieb an Bedeutung. Echtzeitprozesse in Fertigung und Lagerlogistik erzeugen Datenströme, die lokal verarbeitet werden müssen. Unternehmen kombinieren daher zentrale Cloud-Kapazitäten mit Edge- und On-premises-Komponenten, um Latenz, Ausfallsicherheit und Datenhoheit sicherzustellen. Daraus entsteht eine neue Kernaufgabe: Die bestehende Vielfalt soll ohne Zusatzaufwand für die Fachbereiche betrieben werden, während Sicherheitsstandards, Governance und FinOps-Modelle über alle Plattformen hinweg stabil funktionieren. 

KI rückt näher an die Fachanwendungen

Im KI-Bereich setzt sich 2026 ein ähnliches Muster durch. Neben großen allgemeinen Modellen steigt die Bedeutung spezialisierter Domain- und Small-Language-Models, die branchentypische Terminologien präzise abbilden und regulatorische Anforderungen berücksichtigen. Finanzdienstleister, der Gesundheitsbereich und regulierte Industrien zählen zu den Treibern dieser Entwicklung. 

Wesentlich ist zudem die Verschiebung hin zu KI-Funktionen, die in etablierte Anwendungen eingebettet sind. Unternehmen suchen nach Lösungen, bei denen KI nicht als separates Modul arbeitet, sondern zur integralen Komponente von Planung, Forecasting, Qualitätskontrolle und Entscheidungsunterstützung wird. Dies verändert auch die Anforderungen an die Infrastruktur: Offene Modellökosysteme und flexible Integrationsmechanismen werden zu zentralen Auswahlkriterien, da sie heterogene Modelllandschaften unterstützen und Innovation in bestehenden Systemen erleichtern. 

Von Piloten zu produktiven Kernprozessen

Die vergangenen Jahre waren geprägt von zahlreichen Pilotprojekten. Viele dieser Vorhaben haben technische Machbarkeit demonstriert, fanden jedoch später keinen Eingang in den operativen Betrieb. Fehlende Integration in Daten- und Prozesslandschaften, unklare Verantwortlichkeiten und unverbundene Initiativen führten häufig dazu, dass Potenziale nicht ausgeschöpft wurden.

2026 steht dagegen im Zeichen der Operationalisierung: Unternehmen konzentrieren sich auf wenige strategisch bedeutende Anwendungsfälle, die in zentrale ERP-, HCM-, Supply-Chain-, Transport- oder CX-Systeme eingebettet werden. Entscheidend sind der messbare Nutzen im Tagesgeschäft und die Fähigkeit, bestehende Arbeitsweisen zu unterstützen, statt sie zu fragmentieren. Die Nutzerakzeptanz rückt dabei in den Vordergrund: KI ist vielerorts verfügbar, doch ihr Erfolg hängt davon ab, wie Mitarbeitende mit neuen Funktionen umgehen und wie Führungsteams den kulturellen Wandel begleiten.

Branchenspezifische Dynamiken prägen die Investitionen

Im öffentlichen Sektor und im Gesundheitswesen entstehen besonders starke Impulse rund um digitale Akten, Vorgangsbearbeitung und patientennahe Prozesse, die in souveräner Infrastruktur verankert werden. Transparenz, Nachvollziehbarkeit und rechtliche Sicherheit dominieren dort die Anforderungen an KI und Cloud.

Industrie und Automotive richten ihre Architekturen auf produktionsnahe Einsatzszenarien aus. Qualitätsgesicherte Fertigung, vernetzte Werke und resilientere Lieferketten basieren zunehmend auf hybriden Modellen mit enger Kopplung an Edge-Standorte. Durch die lokale Nähe zu den Daten entstehen neue Möglichkeiten, KI in Echtzeit in operative Prozesse zu integrieren.

Finanzdienstleister wiederum setzen auf spezialisierte Modelle für Risiko, Compliance, Betrugsprävention und analytische Auswertungen. Präzise Sprache, regulatorische Robustheit und Erklärbarkeit sind zentrale Kriterien, die die Auswahl künftiger KI-Modelle bestimmen.

Konsistenz als strategischer Vorteil

Unternehmen, die verschiedene Betriebsmodelle konsistent zusammenführen und KI-Funktionen eng in ihre Fachprozesse einbetten, werden 2026 einen klaren Vorsprung haben. Die technologische Basis steht bereit; nun geht es um verlässliche Betriebsmodelle, klare Verantwortlichkeiten und eine Architektur wie die von Oracle, die Flexibilität zulässt, ohne Komplexität ausufern zu lassen. Denn Cloud und KI bilden zunehmend das Fundament betrieblicher Wertschöpfung. Wettbewerbsvorteile entstehen vor allem dort, wo Unternehmen diese Technologien nicht isoliert aufbauen, sondern pragmatisch in ihre Kernprozesse einbetten.