IBM-Studie: KI-Souveränität bleibt Herausforderung

KI-Souveränität entwickelt sich für Unternehmen zunehmend zu einem strategischen Thema. Eine neue Studie des IBM Institute for Business Value zeigt jedoch, dass vielen Organisationen in Europa, dem Nahen Osten und Afrika der notwendige Überblick über ihre KI-Abhängigkeiten fehlt. Gleichzeitig wächst die Sorge vor Ausfällen, regulatorischen Anforderungen und eingeschränkter Flexibilität.

Ana Paula Assis, IBM Senior Vice President and Chair, EMEA and APAC - Foto:IBM

Künstliche Intelligenz ist für Unternehmen längst mehr als ein Innovationsprojekt. Mit der zunehmenden Integration von KI in Geschäftsprozesse rücken Fragen nach Kontrolle, Resilienz und Unabhängigkeit stärker in den Mittelpunkt. Laut einer neuen globalen Studie des IBM Institute for Business Value betrachten inzwischen 83 Prozent der CEOs KI-Souveränität als wesentlichen Bestandteil ihrer Unternehmensstrategie. Die Untersuchung zeigt jedoch auch, dass viele Unternehmen noch weit davon entfernt sind, ihre KI-Landschaften vollständig zu überblicken und flexibel steuern zu können.

Für die Studie „The Calculus of AI Sovereignty“ wurden 1.000 Führungskräfte weltweit sowie 370 Führungskräfte in der EMEA-Region befragt, darunter 70 in Deutschland.

Fehlender Überblick über KI-Abhängigkeiten

Eine der zentralen Erkenntnisse der Untersuchung betrifft die Transparenz innerhalb bestehender KI-Umgebungen. Lediglich zehn Prozent der befragten Führungskräfte in der EMEA-Region geben an, ein starkes Verständnis ihrer Abhängigkeiten von KI-Anbietern, Modellen und Infrastruktur zu besitzen. In Deutschland liegt dieser Wert mit 13 Prozent nur geringfügig höher.

Umgekehrt bedeutet dies, dass neun von zehn Organisationen ihre Abhängigkeiten nicht vollständig überblicken. Gleichzeitig wird KI immer stärker zu einem geschäftskritischen Bestandteil der Unternehmensstrategie.

Die mangelnde Transparenz hat direkte Auswirkungen auf die Handlungsfähigkeit der Unternehmen. 73 Prozent der befragten Führungskräfte in EMEA erklären, dass ein Wechsel ihres primären KI-Anbieters oder KI-Modells schwierig wäre. In Deutschland teilen 65 Prozent diese Einschätzung.

Zusätzlich geben 70 Prozent der Befragten sowohl in EMEA als auch in Deutschland an, dass Anforderungen an Datenresidenz und Datensouveränität über verschiedene geografische Regionen hinweg eine erhebliche Herausforderung darstellen. Dies erschwert die Verlagerung von KI-Systemen und Daten zwischen unterschiedlichen Umgebungen.

KI-Ausfälle werden zum Geschäftsrisiko

Die Studie zeigt zudem, dass Unternehmen ihre operative Abhängigkeit von KI-Systemen zunehmend als Risiko wahrnehmen. 81 Prozent der befragten Organisationen in EMEA und 85 Prozent in Deutschland gehen davon aus, dass ein Ausfall ihres primären KI-Anbieters von sieben Tagen oder länger schwerwiegende oder sogar kritische Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb hätte.

Im Durchschnitt berichteten die befragten Unternehmen in EMEA von sieben KI-bezogenen Betriebsstörungen innerhalb der vergangenen zwei Jahre. In Deutschland lag dieser Wert bei sechs Vorfällen. Während in der EMEA-Region vor allem Anbieter-Services als Ursache genannt wurden, standen in Deutschland technische Probleme im Vordergrund.

Gleichzeitig sind viele Unternehmen bereit, für mehr strategische Flexibilität zusätzliche Kosten in Kauf zu nehmen. 71 Prozent der Führungskräfte in EMEA und 79 Prozent in Deutschland würden laut Studie eine Kostensteigerung von 20 Prozent akzeptieren, wenn dadurch ihre Wahlfreiheit bei KI-Anbietern erhalten oder verbessert würde.

Multi-Vendor-Strategien entstehen häufig ungeplant

Obwohl 73 Prozent der befragten Organisationen ihre KI-Landschaften als bewusst auf mehrere Anbieter ausgerichtet beschreiben, zeigt die Studie ein differenzierteres Bild.

Die wichtigsten Gründe für den Einsatz mehrerer Anbieter liegen demnach weniger in einer gezielten Strategie als in organisatorischen Rahmenbedingungen. 75 Prozent nennen geografische Anforderungen als wesentlichen Treiber, während 72 Prozent auf unabhängige Entscheidungen einzelner Geschäftsbereiche verweisen.

Hinzu kommt die Komplexität historisch gewachsener IT-Landschaften. 63 Prozent der Befragten führen ihre Multi-Vendor-Strukturen auf Legacy-Systeme, frühere Technologieentscheidungen sowie auf Fusionen und Übernahmen zurück.

Damit entsteht vielfach eine heterogene KI-Landschaft, die zwar unterschiedliche Anbieter umfasst, aber nicht zwangsläufig die gewünschte Flexibilität oder Kontrolle bietet.

Kontrollfähigkeit entscheidet über Resilienz

Die Studie identifiziert einen klaren Zusammenhang zwischen Kontrolle über den KI-Stack und wirtschaftlicher Widerstandsfähigkeit. Unternehmen mit den fortschrittlichsten Kontrollmechanismen für Daten, Modelle, Infrastruktur und Anwendungen verzeichnen laut IBM weniger KI-bedingte Ausfälle und schützen 55 Prozent mehr operativen Gewinn vor den Auswirkungen solcher Störungen. Allerdings erreicht nur eine kleine Minderheit dieses Niveau. Lediglich sieben Prozent der befragten Organisationen verfügen laut Studie über entsprechend ausgeprägte Kontrollfähigkeiten.

Ana Paula Assis, IBM Senior Vice President und Chair für EMEA und APAC, sieht darin eine zentrale Herausforderung für Unternehmen:

„Dieser Bericht zeigt, dass heute nur ein kleiner Teil der Führungskräfte ihre KI-Abhängigkeiten wirklich versteht. Die Lücke zwischen Einführung und Kontrolle vergrößert sich genau in dem Moment, in dem KI unverzichtbar wird.

Für Unternehmen ist es gerade die Kombination aus Open-Source-Technologie und Kontrolle, die eine selektive Souveränität ermöglicht. Sie erlangen genau das Maß an Autorität, wo es am wichtigsten ist, ohne überall die Kosten einer vollständigen Unabhängigkeit tragen zu müssen.“

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI-Souveränität für viele Unternehmen zu einer strategischen Notwendigkeit geworden ist. Gleichzeitig zeigt die Studie, dass zwischen dem Anspruch nach Kontrolle und der tatsächlichen Fähigkeit, KI-Abhängigkeiten zu steuern, weiterhin eine erhebliche Lücke besteht.

it&d business Redaktion