KI-Wettrennen: Deutschland muss aufholen

Wenn es um die Implementierung von KI geht, ist Deutschland im globalen Vergleich noch abgeschlagen. Zu diesem Schluss kommt der Data Complexity Report von NetApp: Nur 47 Prozent aller deutschen Unternehmen sehen ihre Geschäftsdaten für den Einsatz von KI optimiert. Zum Vergleich: In Großbritannien sind es 74 Prozent und in den USA 64 Prozent. Auch im kontinental-europäischen Vergleich bildet Deutschland das Schlusslicht.

Hoffnungsschimmer Machine Learning

Der aktuelle „Artificial Intelligence Index Report“ der Stanford University zeichnet ein ähnlich düsteres Bild: So stammen mehr als 60 Prozent der KI-Patente aus den Jahren zwischen 2010 und 2022 aus China. Die EU insgesamt kommt dabei im selben Zeitraum nur auf 2 Prozent, während die USA sich mit knapp 21 Prozent deutlich von den Europäern absetzen.

Ein Hoffnungsschimmer zeigt sich im Bereich Machine Learning: Hier steht Deutschland international gesehen mit fünf bekannten Modellen auf einem respektablen vierten Platz, während die USA mit 61 Modellen gegenüber China (15) den ersten Platz souverän behaupten. Bei den Investments ziehen die USA der restlichen Welt davon: So gab es in den USA 2023 privates Kapital in Höhe von rund 67 Milliarden Euro, das in KI-Technologie gesteckt wurde. Diese Summe ist fast neun Mal so hoch wie die entsprechenden Investitionen auf chinesischer Seite. Während in den Vereinigten Staaten die Investitionen stetig steigen, sehen wir in der EU einen negativen Trend. Hier verringerten sich die privaten Investitionen seit 2022 um 44,2 Prozent.

Massive Wettbewerbsnachteile drohen

Deutschland und die EU stehen nun gemeinsam in der Pflicht, die Lücke zur internationalen Konkurrenz zu schließen. Ansonsten drohen massive Wettbewerbsnachteile. Denn KI ist mittlerweile für Unternehmen überlebenswichtig, wie die Stanford-Studie weiterhin zeigt: So macht KI-Technologie die Angestellten nicht nur produktiver, sondern erhöht gleichzeitig die Qualität ihrer Arbeitsergebnisse. KI ist gerade deshalb nützlich, um den Skills Gap zwischen niedrigqualifizierten und höherqualifizierten Mitarbeitern zu schließen und damit auch den Fachkräftemangel zu bekämpfen.

Schnellere und effizientere Prozesse durch KI führen nicht zuletzt zu niedrigeren Kosten und lassen die Gewinne steigen. 42 Prozent der befragten Unternehmen einer McKinsey Studie von 2024 berichteten von Kostensenkungen durch KI, während 59 Prozent einen Gewinnanstieg meldeten. Um derartige Erfolge verbuchen zu können, müssen Unternehmen jedoch zunächst investieren – sowohl in das Upskilling ihrer Mitarbeiter als auch in die Datenbasis und die Entwicklung der Technologie selbst. Laut dem NetApp Data Complexity Report glauben 40 Prozent der befragten Führungskräfte, dass ihre Unternehmen im Jahr 2025 noch nie dagewesene Investitionen in KI und Datenmanagement tätigen müssen.

Am Anfang steht die intelligente Dateninfrastruktur

Ein Unternehmen technisch bereit zu machen für den gewinnbringenden Einsatz von KI, ist kein triviales Unterfangen. KI-Prozesse benötigen enorme Rechenleistung, massive Infrastrukturskalierbarkeit und sehr viele Storage-Operationen pro Sekunde. Oft sind diese Prozesse zusätzlich über die Public Cloud, Private Cloud und On-Premises-Strukturen verteilt. Was Unternehmen also zuallererst brauchen, ist eine intelligente, flexible Speicherstruktur und eine nahtlose Integration der verschiedenen Cloud-Umgebungen und
-Dienstleister. Nur so ist die KI in der Lage, trotz der komplexen hybriden Infrastruktur zuverlässig und schnell auf Daten zuzugreifen.

Eine intelligente Dateninfrastruktur umfasst nicht nur eine flexible Architektur, die den Datenzugriff an jedem Ort erlaubt. Daneben ermöglicht sie auch ein aktives Datenmanagement, um kritische Sicherheits- und Governance-Anforderungen zu erfüllen. Zudem ist sie anpassungsfähig im Betrieb, um Leistungs- und Effizienzziele zu erreichen. Damit erfüllt die richtige Dateninfrastruktur zusätzlich wichtige Funktionen für eine höhere Ressourceneffizienz und ein optimiertes Kostenmanagement. Weltweit legen aktuell rund 80 Prozent der Führungskräfte im Bereich Technik den Fokus für aktuelle und künftige Investitionen auf Datenmanagement und -infrastruktur, um eine vorherrschende Stellung in Bezug auf KI und Wettbewerbsvorteile zu erreichen, stellt NetApp in seinem Report fest.

Durch richtiges Datenmanagement wird KI wirtschaftlich

Wenn ein Unternehmen seine Dateninfrastruktur so optimiert, dass Rechen- und Speicher-Ressourcen so effizient wie möglich genutzt werden, lassen sich KI-Lösungen wirtschaftlich und betrieblich nachhaltig einsetzen. Anderenfalls untergraben die exzessiven Betriebskosten den eigentlich gewonnenen Wert. Außerdem bringt eine ressourcenintensive Nutzung von KI etwaige Nachhaltigkeitsziele in Gefahr. KI-Spitzenreiter spüren dies deutlicher als die Länder, die in Sachen KI im Rückstand sind. Im NetApp-Report geben weltweit 50 Prozent der befragten Unternehmen an, der Einfluss von KI auf ihre Nachhaltigkeitsinitiativen sei hoch oder extrem hoch – im Vergleich zu Deutschland, wo bisher nur rund ein Drittel der Unternehmen diese negative Veränderung spürt.

Unternehmen brauchen klare Prozesse und Messgrößen, um eine angemessene und effiziente Ressourcennutzung in die Kriterien für den Erfolg von KI-Projekten einzubinden. Auch die Anstrengungen in Sachen Data Governance zahlen sich auf lange Sicht mehrfach aus: Bessere Daten bedeuten effizientere KI-Prozesse und diese wiederum führen zu einer profitableren Datengrundlage.

Der Schlüssel zur erfolgreichen KI-Strategie liegt in den Daten

Der Aufbau einer intelligenten Dateninfrastruktur sollte der erste Schritt sein, um die transformativen Möglichkeiten der KI effektiv zu nutzen. Mit einem ganzheitlichen Ansatz sind Unternehmen in der Lage, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und in Zukunft wesentliche Verbesserungen ihrer Geschäftsergebnisse zu erzielen. Das bestätigt Begoña Jara, Deutschlandchefin bei NetApp: „KI-Spitzenreiter verfügen über einheitliche und gut katalogisierte Daten, robuste Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen für sensible Informationen sowie ein klares Verständnis wie sich Daten entwickeln. So können sie im neuen KI-Zeitalter Innovationen vorantreiben.“

Die Zeit drängt. Wenn deutsche Unternehmen die KI-Evolution versäumen, drohen sie im internationalen Wettbewerb zunehmend den Anschluss zu verlieren. Wer jedoch heute in eine intelligente Dateninfrastruktur investiert und eine durchdachte Strategie für Data Governance aufstellt, zählt morgen zu den KI-Experten.