Deutsche Firmen erwarten GenAI-Rendite eher mittelfristig
Nutanix hat die Ergebnisse der siebten Ausgabe seiner jährlichen Studie Enterprise Cloud Index (ECI) für Deutschland vorgestellt.
Nutanix, Spezialist für Hybrid Multicloud Computing, hat die Ergebnisse der siebten Ausgabe seiner jährlichen Studie Enterprise Cloud Index (ECI) für Deutschland vorgestellt. Demnach teilen deutsche Unternehmen generell die Prioritäten ihrer Kollegen in EMEA und weltweit bei Einführung und Umsetzung von generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) und Containerisierung. Sie setzen jedoch im Detail abweichende Schwerpunkte und erwarten einen längeren Zeithorizont, bis sich Investitionen in GenAI-Projekte rechnen. Hauptgründe dafür sind offenbar Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Datenschutz sowie der in Deutschland immer stärker spürbare Fachkräftemangel.
Am guten Willen liegt es nicht, wenn Unternehmen in Deutschland bei der Implementierung ihrer GenAI-Strategie hinter ihren Kollegen in EMEA und weltweit zurückliegen. 50 Prozent der Befragten in Deutschland geben an, eine GenAI-Strategie bereits aktiv umzusetzen. Das sind 4 Prozent weniger als in EMEA und 5 Prozent weniger als im weltweiten Durchschnitt. Insgesamt 87 Prozent der Unternehmen in Deutschland haben aber eine Strategie, drei Prozent mehr als in EMEA und zwei Prozent mehr als ihre Kollegen weltweit.
GenAI und Container verlangen nach Infrastrukturplattform
Auch der Stand der Containerisierung fällt als Begründung aus. 99 Prozent der Umfrageteilnehmer aus Deutschland sagen, ihre Organisation habe mit der Containerisierung von Anwendungen zumindest begonnen. Und 97 Prozent sind der Ansicht, dass die Einführung von Cloud-nativen Anwendungen und Containern geschäftliche Vorteile bringt – das sind immerhin drei Prozent mehr als im weltweiten Durchschnitt. Damit entwickelt sich die Containerisierung von Anwendungen auch in Deutschland zum neuen Infrastrukturstandard und entspricht dem weltweiten Befund des aktuellen ECI-Berichts.
„Generative künstliche Intelligenz und Containerisierung sind in Deutschland angekommen“, betont Christine Hensel, Director Systems Engineering bei Nutanix Deutschland. „Dennoch hadern die Unternehmen mit ihrer Infrastruktur, um Cloud-native Anwendungen und Container vollumfänglich zu unterstützen. In der Tat sagen 91 Prozent der IT-Verantwortlichen in Deutschland, dass in diesem Bereich Verbesserungsbedarf bestehe. Außerdem sehen 72 Prozent in der Portabilität von Anwendungen zwischen Cloud- und On-premises-Umgebungen und 65 Prozent in Datensilos eine Herausforderung auf ihrem Weg zur Containerisierung von Unternehmensanwendungen. Was sie angesichts dieser Situation brauchen, ist eine Infrastrukturplattform, die sämtliche Herausforderungen konsequent adressiert.“
Fokus auf Geschäftsanwendungen und hybride Umgebungen
Auch bei der Nutzung von GenAI-Applikationen innerhalb containerbasierter Umgebungen zeigt sich ein ähnliches Bild wie in den EMEA- und weltweiten Ergebnissen. In Deutschland liegt der Verbreitungsgrad bei 67 Prozent gegenüber 66 Prozent in EMEA und 70 Prozent weltweit. Gleich dahinter folgen jedoch containerisierte geschäftskritische Anwendungen in Deutschland mit 60 Prozent, die in EMEA mit 57 Prozent lediglich auf Platz 4 und weltweit mit 57 Prozent auf Platz 3 landen. Die Containerisierung von Entwicklungs- und Testanwendungen sowie Datenbanken genießt in EMEA und weltweit offenbar eine höhere Priorität als hierzulande.
Eine weitere Abweichung betrifft die Anzahl der Kubernetes-Umgebungen, die Unternehmen betreiben: In Deutschland liegt der ideale Kubernetes-Einsatz meist bei zwei bis drei Umgebungen. Besonders auffällig: 43 Prozent der Befragten nutzen drei Umgebungen – das sind elf Prozentpunkte mehr als im globalen und EMEA-Durchschnitt! Insgesamt betreiben 86 Prozent der Unternehmen in Deutschland mehr als eine Kubernetes-Umgebung; in der EMEA-Region liegt der entsprechende Anteil bei 78 Prozent, weltweit bei 80 Prozent. Die IT-Verantwortlichen in Deutschland gehen also bei der Anzahl der Kubernetes-Umgebungen voran, liegen bei der Umsetzung der GenAI-Strategie jedoch gegenüber ihren Kollegen außerhalb des Landes zurück und setzen bei der Containerisierung stärker auf geschäftskritische Anwendungen.
GenAI: Kunden und Personal wichtiger als Innovationskraft
Diese Abweichungen spiegeln sich auch bei den Zielen wider, die Unternehmen mit ihren GenAI-Implementierungen verfolgen. Die wichtigsten Ziele lauten für deutsche Unternehmen in absteigender Reihenfolge: Steigerung der Produktivität (49 Prozent) gleichauf mit Steigerung von Automatisierung und Effizienz (49 Prozent), Kundenbindung und -support (48 Prozent) sowie Mitarbeitereinarbeitung (45 Prozent). Demgegenüber lauten die Top-Ziele außerhalb Deutschlands: Steigerung der Produktivität (EMEA: 57 Prozent; weltweit: 57 Prozent), Steigerung von Automatisierung und Effizienz (EMEA: 52 Prozent; weltweit: 51 Prozent) und Steigerung der Innovationskraft (EMEA: 44 Prozent; weltweit: 51 Prozent). Einerseits scheinen weniger IT-Verantwortliche in Deutschland als anderswo ihre GenAI-Ziele klar definiert zu haben, andererseits genießen GenAI-Projekte, die auf Kunden und Mitarbeiter abzielen, bei ihnen eine höhere Priorität.
Während die Herausforderungen und deren Priorisierung für alle Unternehmen ähnlich sind, fällt ihre Wahrnehmung und Gewichtung in den verschiedenen Regionen unterschiedlich aus. Die obersten drei Herausforderungen lauten für die Befragten in der EMEA-Region und weltweit in absteigender Reihenfolge: Datenschutz- und Sicherheitsbedenken bei der Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs) im Zusammenhang mit sensiblen Unternehmensdaten (EMEA: 38 Prozent; weltweit: 38 Prozent), Komplexität und fehlende Expertise beim Aufbau einer GenAI-Umgebung von Grund auf (EMEA: 30 Prozent; weltweit: 31 Prozent) und fehlende Anwendungsszenarien für die Nutzung von GenAI (EMEA: 26 Prozent; weltweit: 24 Prozent). Demgegenüber sind Datenschutz- und Sicherheitsbedenken für 45 Prozent der IT-Verantwortlichen aus Deutschland, also deutlich mehr als in anderen Regionen, ebenfalls die größte Herausforderung. An zweiter Stelle jedoch rangieren mit 29 Prozent fehlende Anwendungsszenarien und an dritter Stelle mit 22 Prozent die GenAI-Herausforderung Komplexität und fehlende Expertise.
GenAI-Projekte rechnen sich mehrheitlich erst mittelfristig
Größere Datenschutz- und Sicherheitsbedenken und ein stärkeres Bewusstsein für ungenügende Kompetenzen vor dem Hintergrund eines demografischen Wandels, der den Fachkräftemangel verschärft – diese vielleicht typisch deutsche Situation spiegelt sich zudem in den Prioritäten und Renditeerwartungen von GenAI-Investitionen wider: 91 Prozent der Befragten aus Deutschland sind der Meinung, ihre bestehende IT-Infrastruktur müsse verbessert werden, um Datensicherheit zu unterstützen. Oberste Priorität sind für 56 Prozent der IT-Verantwortlichen in Deutschland jedoch Investitionen in Schulungen für den Aufbau des nötigen GenAI-Wissens. Und 46 Prozent der Befragten aus Deutschland sind der Auffassung, dass ihre Organisation neue IT-Mitarbeiter anwerben muss.
Wer zunächst in Wissen und Personal investieren muss, kann die Früchte dieser Investitionen erst mit Verzögerung ernten. Mehr als die Hälfte der Befragten aus Deutschland (54 Prozent) rechnet mit einem Verlust oder dem Erreichen der Rentabilitätsgrenze ihrer GenAI-Projekte im Laufe eines Jahres. In einem Zeitraum von ein bis drei Jahren erwarten immer noch 42 Prozent kein positives Ergebnis. Die EMEA-Unternehmen sind da deutlich zuversichtlicher: Nur 38 Prozent gehen innerhalb eines Jahres und 27 Prozent in einem Zeitraum von ein bis drei Jahren nicht von einer positiven Rendite aus.
Die Studie
Das siebte Jahr in Folge hat das Marktforschungsunternehmen Vanson Bourne die Studie im Auftrag von Nutanix erstellt und im Herbst 2024 weltweit 1.500 IT-, DevOps- und Plattformverantwortliche – darunter 100 aus Deutschland – zum aktuellen Stand von Enterprise-Cloud-Bereitstellungen, zu den Trends bei der Containerisierung von Anwendungen und zur Verbreitung von GenAI-Applikationen befragt. Die Teilnehmer der Umfrage kamen aus Unternehmen unterschiedlichster Branchen und Größe aus Nord- und Südamerika, Europa, dem Nahen und Mittleren Osten sowie Afrika (EMEA) und aus dem asiatisch-pazifischen Raum einschließlich Japan (APJ).
