STUDIE
KI-Innovationen lassen sich nicht stoppen. Ihre Cloud-Infrastruktur muss sich an diese Entwicklung anpassen.
Maßnahmen, die die KI-Fähigkeit Ihrer Cloud garantiert verbessern
5 Minuten Lesezeit
18 März 2026
In Kürze
- KI verändert die Anforderungen, die die Cloud erfüllen muss, um zur Grundlage für unternehmensweite Produktivität, Wachstum und Wettbewerbsvorteile zu werden.
- Dennoch verbleiben 59 % der Workloads on-premises oder in Legacy-Umgebungen, und nur 8 % sind dem Experimentieren mit modernen Technologien gewidmet.
- Unser Playbook zeigt drei strategische Handlungsfelder auf – mit Maßnahmen zur Weiterentwicklung der Cloud-Reife, die eine unternehmensweite Umgestaltung mithilfe von KI ermöglichen.
KI-Fähigkeit hinkt hinterher. Cloud-Technologie bedarf weiterer Fortschritte.
Viele Unternehmen betrachten ihren Weg in die Cloud als abgeschlossen, sobald die Ziele für Skalierbarkeit und Betriebszeit erfüllt und Checklisten für die Modernisierung abgehakt sind. Tatsächlich steht jedoch in Sachen Cloud der größte Teil der Arbeit noch bevor. KI entwickelt sich rasant weiter, von klassischer KI und maschinellem Lernen hin zu generativer und agentischer KI sowie Ambient AI und Physical AI. Dies führt zu einer Neudefinition der Anforderungen, die die Cloud erfüllen muss, um zur Basis für KI-Innovationen zu werden und im gesamten Unternehmen Wettbewerbsvorteile voranzutreiben.
Wenn Unternehmen ihre Cloud nicht nur als einfaches Ziel definieren, sondern zur Grundlage eines modernen digitalen Kerns machen, kann KI messbare Auswirkungen erzielen, indem sie als integriertes System betrieben wird und nicht nur eine Ansammlung von voneinander isolierten Maßnahmen darstellt. Alle anderen Unternehmensdimensionen – Strategie und Geschäftsmodell, Arbeitsprozesse und Belegschaft – beruhen auf dieser Cloud-Infrastruktur.
Warum die Cloud die Grundlage für KI-Innovationen darstellt
Die Cloud bildet die Grundlage eines modernen digitalen Kerns und schafft die Voraussetzungen für Teilbarkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit, die für KI-gestützte Innovation erforderlich sind. Sie bietet Zugang zu einer flexiblen Auswahl an Grundlagenmodellen, Datenprodukten und KI-Diensten. Darüber hinaus stellt sie die elastische Rechen- und Speicherkapazität bereit, um KI-Anwendungsfälle unternehmensweit zu trainieren, einzusetzen und zu skalieren. Gleichzeitig werden Kontrollen und Governance konsequent eingebettet – von Daten über Modelle und Agenten bis hin zu Plattformen.
Und die heutigen Cloud-Funktionen werden durch die Anforderungen von KI definiert. KI sorgt für neue Maßstäbe in Bezug auf Latenz, Observability und Datenzuverlässigkeit. Sie begünstigt Echtzeit-Ereignisabläufe anstelle von Stapelverarbeitung, modulare anstelle monolithischer Services sowie integrierte Datenqualitätsregeln anstelle rückwirkender Prüfungen. Außerdem bildet sie die Grundlage dafür, wie Sie KI-native Dienste und Prinzipien wie APIs, Automatisierung, Observability und FinOps erstellen, verwalten und betreiben.
Wenn Cloud, Daten und KI als ein adaptives Gesamtsystem funktionieren, werden Implementierungen beschleunigt, Erkenntnisse geschärft und die Plattform entwickelt sich zu einem sich stetig verstärkenden Wettbewerbsvorteil.
WOFÜR STEHT CLOUD?
Die erweiterte Definition von Cloud
Zum Skalieren von KI benötigen Sie einen modernen, resilienten digitalen Kern, der kontinuierlich weiterentwickelt werden kann. Die meisten Unternehmen setzen dafür auf eine cloudbasierte Infrastruktur. Die Cloud ist heute kein endgültiges Ziel, sondern eine Entwicklung, die Public, Private, Hybrid, Multi und Sovereign Cloud sowie Edge umfasst und in der die Platzierung von Workloads von Faktoren wie Latenz, staatlicher Regulierung, Risiken und Wirtschaftlichkeit bestimmt wird. Es geht darum, dass geeignete Workloads an der richtigen Stelle ausgeführt werden, mit integrierter Governance, Sicherheit und Beobachtbarkeit sowie mit cloudnativen Tools und Methoden.
Cloud-Infrastruktur heute
Unsere Analyse von 216 Cloud-Umgebungen zeigt: Die meisten Kernworkloads befinden sich nach wie vor vor Ort oder stecken in veralteten, schlecht gewarteten Systemen fest – weit über ihre ursprünglich vorgesehene Lebensdauer hinaus (Abbildung 1). Ein Drittel der Workloads wird gerade so modernisiert, dass sie auch weiterhin einen stabilen Betrieb ermöglichen. Nur bei 8 % wird mit fortschrittlichen Technologien experimentiert.
Die einfachen Schritte sind bereits getan, aber die komplexen Systeme – Monolithen, Mainframes und regulierte Workloads, die umsatz-, compliance- und steuerungsrelevant sind – bleiben unverändert. Das Makroumfeld erhöht die Komplexität: Einflussfaktoren wie wirtschaftliche Volatilität, geopolitische Fragmentierung, regulatorischer Druck und intensiver Wettbewerb bestimmen, wo sich Ihre Cloud und Ihre Workloads befinden sollten. Gleichzeitig können Integrationsprobleme in verschiedenen Umgebungen Fortschritte bei der Modernisierung blockieren.
In der Zwischenzeit wird KI laufend weiterentwickelt, und Ihre Cloud-Infrastruktur muss sich anpassen, um mit dem Tempo Schritt zu halten. 86 % der Top-Führungskräfte planen, die KI-Investitionen im Jahr 2026 zu erhöhen, und 78 % dieser Führungskräfte sehen KI eher als Maßnahme zur Umsatzsteigerung als zur Kostensenkung.¹ Da Modelle und Agenten immer schneller voranschreiten, bremst jede Verzögerung bei Cloud- und Datenreife Wachstum und Resilienz aus.
Der Preis des Stillstands
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Lücken bei der StrategieumsetzungLücken bei der Strategieumsetzung
Mehr als 60 % der Cloud-Strategien sind nicht auf langfristige Geschäftsziele ausgerichtet. Aus diesem Grund liefern Cloud-Investitionen eher zusätzliche IT-Vorteile, anstatt Unternehmen komplett neu zu erfinden.
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Blockierung von InnovationenBlockierung von Innovationen
Investitionen dienen nach wie vor eher der Verbesserung der operativen Effizienz als der Förderung von Innovationen: Lediglich 22 % der Unternehmen priorisieren transformative Investitionen in neue Erlebnisse. Jede Verzögerung zementiert Ihren Rückstand.
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Strukturelle KostenineffizienzStrukturelle Kostenineffizienz
Vier von fünf Unternehmen verfügen über eine moderate bis geringe Transparenz über ihre IT-Landschaft, und bei 40 % fehlen Mechanismen zur Erfassung von Nutzen und Kosten der Cloud. Ein Aufschieben von Modernisierung mit dem Ziel, Kosten zu reduzieren, bewirkt das Gegenteil des gewünschten Effekts und erhöht die technischen Schulden.
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DatenengpässeDatenengpässe
KI-Piloten lassen sich erst dann im Großmaßstab ausrollen, wenn mehr Daten in der Cloud verknüpft und verwaltet werden. Lediglich 39 % der Unternehmen migrieren unstrukturierte Daten (der Treibstoff für KI), und nur 2 % verfügen über vollständig integrierte Daten und KI für Echtzeit-Einblicke.
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Cybersicherheit und RisikokontrolleCybersicherheit und Risikokontrolle
KI verstärkt Cyberrisiken, aber nur 11 % der Unternehmen verfügen über integrierte Echtzeit-Cybersicherheit in Cloud- und On-Premise-Umgebungen. Ohne Architekturen mit integrierter Sicherheit steigen die Risiken bei zunehmender Bedrohungslage.
Drei strategische Wege zur KI-Readiness mit Cloud
Alle Unternehmen müssen diese Lücken überwinden, um den erforderlichen Reifegrad der Cloud zu erreichen, der eine kontinuierliche Geschäftserneuerung mit KI ermöglicht. Die Frage ist lediglich, wie lange das dauert. Unsere Untersuchungen deuten darauf hin, dass sich Unternehmen je nach Ausgangslage auf einem von drei Pfaden zur Cloud-Reife befinden:
Stabilisatoren: Stärkung der Grundlagen zur Wiederherstellung des Vertrauens in die Cloud
Stabilisatoren (ca. 60 % der Unternehmen) stagnieren bei ihrer Cloud-Entwicklung: Cloud-Strategien sind nicht an Geschäftszielen ausgerichtet, sodass Initiativen im Sand verlaufen und das Vertrauen schwindet. Altsysteme, Teilautomatisierung und unzureichende Observability verlangsamen Veröffentlichungen und bewirken, dass jede Veränderung zu einem Risiko wird. Die Budgets sichern den laufenden Betrieb, aber bremsen den Fortschritt.
Die praktische Herausforderung besteht darin, durch eine Neuausrichtung der Cloud Liquidität und Kapazitäten freizugeben, einige sichtbare Systeme zu modernisieren, Wertschöpfung in Echtzeit messbar zu machen, Vorfälle und Kosten in Echtzeit zu reduzieren und so schrittweise Dynamik wiederzuerlangen.
% der Stabilisatoren, die wichtige Dimensionen der KI-Fähigkeit erreichen
13 %
Observability (erweitert oder in Echtzeit)
2 %
Innovationsfähige Apps
0 %
Vollständige Automatisierung im Betrieb
16 %
Erhebliche Investitionen in Transformationsprojekte
1 %
Vollständig integrierte Daten und KI für Echtzeit-Einblicke
Zu ergreifende Maßnahmen
- Verknüpfen Sie geschäftlichen Nutzen und Cloud-Maßnahmen: Übersetzen Sie unmittelbare Geschäftsanforderungen und langfristige Wachstumsziele in klar definierte Modernisierungsziele und legen Sie Kontrollmechanismen fest, um Entscheidungen bezüglich der Cloud und Geschäftswert miteinander zu verbinden.
- Entwerfen Sie eine moderne Unternehmensarchitektur als Grundlage: Wählen Sie KI-fähige Rechen-, Daten-, Sicherheits- und Plattformdienste, richten Sie sichere Landing Zones ein und strukturieren Sie Ihre Daten so, dass Modelle jederzeit schnell auf die richtigen Signale zugreifen können.
- Modernisieren Sie über das gesamte Spektrum hinweg: Entwickeln Sie moderne Funktionen in On-Premise-, Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen, implementieren Sie Agile und DevOps und schaffen Sie eine moderne Datengrundlage.
- Setzen Sie konsequent auf Full-Stack-FinOps: Machen Sie Cloud-Ausgaben für Multi-/Hybrid-Infrastrukturen transparent, und sehen Sie in Echtzeit, welchen messbaren geschäftlichen Nutzen die jeweiligen Implementierungen liefern.
- Verbessern Sie Observability und Sicherheit: Erstellen Sie Systeme mithilfe von Echtzeitmetriken, die eine Feedback-Schleife zur Verbesserung der KI-Fähigkeit erzeugen. Sichern Sie Daten, Anwendungen und KI-Workloads über die gesamte Cloud-Infrastruktur hinweg und sorgen Sie für durchgängige Transparenz und klare Zugriffsverwaltung.
Optimierer: Systematische Innovation anstelle von Einmalmaßnahmen
Optimierer (etwa ein Drittel der Unternehmen) haben Core-Migrationen abgeschlossen und stabile Cloud-Infrastrukturen aufgebaut, sind jedoch auf Kontinuität und nicht auf Innovation ausgerichtet. Die Automatisierung ist oberflächlich, KI-Anwendungsfälle unterstützen die Arbeit ohne diese grundlegend zu verändern und die Nachverfolgung des geschäftlichen Wertes ist unscharf, sodass Finanzen und Technik nicht aufeinander abgestimmt sind. Aufgrund von Datenproblemen, u. a. im Hinblick auf Sicherheit und Compliance, Fragmentierung und mangelnder Integration wird die Skalierung von KI beeinträchtigt.
Optimierer müssen den Mut haben, groß zu denken: Kosten, Leistung und Intelligenz konsequent an Ergebnisse knüpfen, eine umsatzkritische Journey von Grund auf neu gestalten und das solide Fundament in eine skalierbare Innovations-Engine verwandeln.
% der Optimierer, die wichtige Dimensionen der KI-Fähigkeit erreicht haben
26 %
Observability (erweitert oder in Echtzeit)
13 %
Innovationsfähige Apps
0 %
Vollständige Automatisierung im Betrieb
29 %
Erhebliche Investitionen in Transformationsprojekte
0 %
Vollständig integrierte Daten und KI für Echtzeit-Einblicke
Zu ergreifende Maßnahmen
- Einbetten von Erkenntnissen in eine modulare KI-Plattform: Stellen Sie Lösungen mithilfe wiederverwendbarer Datenprodukte, Pipelines, Leitlinien und Vorlagen zusammen und vereinheitlichen Sie Daten auf einer verwalteten Cloud-Ebene im Geschäftskontext.
- Nutzen Sie Cloud- und KI-Funktionen, um die Modernisierung zu beschleunigen: Modernisieren Sie Anwendungen schrittweise mit APIs und ereignisbasierten Architekturen und beschleunigen Sie den Prozess mit KI-Tools. Führen Sie AI FinOps ein, um den Wert von KI-Workloads bei deren Skalierung zu steuern.
- Treiben Sie von Menschen gesteuerte autonome Abläufe voran: Nutzen Sie KI-gestützte Predictive Observability und intelligente Automatisierung, um die Stabilität und Gesundheit Ihrer Systeme proaktiv sicherzustellen.
- Automatisieren Sie Sicherheit und sorgen Sie von Anfang an für sichere KI: Integrieren Sie Sicherheit und verantwortungsvolle KI-Governance mithilfe von Zero-Trust-Prinzipien und freigegebenen Cloud-Architekturen.
- Bauen Sie KI-gestützte Teams auf, anstatt rotierende Teams einzusetzen: Etablieren Sie dedizierte, funktionsübergreifende KI-Teams, um KI-Systeme nachhaltig zu entwickeln und zu steuern. Statten Sie diese mit KI-Assistenten aus und investieren Sie in die Weiterbildung.
Innovatoren: Umwandlung von Plattformstärke in skalierte Reinvention
Innovatoren (8 % der Unternehmen) schaffen schnell den Sprung von lokalen KI-Anwendungsszenarien hin zu unternehmensweiter Transformation. Nach der erfolgreichen Umsetzung von Pilotprojekten, cloudnativen Mustern und KI-Experimenten stehen sie nun vor der Aufgabe, Kernprozesse und Geschäftsmodelle mit KI im Workflow neu zu gestalten. Darin liegt die Herausforderung: Die vollständige Daten- und KI-Integration ist nach wie vor schwierig zu verwirklichen, und die Automatisierung hat ihren Höhepunkt noch nicht erreicht.
Jetzt gilt es, KI fest in Kernprozesse zu verankern, Datenflüsse zu vereinheitlichen und auf Ziele auf Vorstandsebene hinzuarbeiten – neue Umsätze, höhere Margen und mehr Marktanteile. So wird der mühsam erarbeitete Cloud-Fortschritt in einen nachhaltigen, kumulativen KI-Vorteil verwandelt.
% der Innovatoren, die wichtige Dimensionen der KI-Fähigkeit erreichen
71 %
Observability (erweitert oder in Echtzeit)
47 %
Innovationsfähige Apps
29 %
Vollständige Automatisierung im Betrieb
41 %
Erhebliche Investitionen in Transformationsprojekte
24 %
Vollständig integrierte Daten und KI für Echtzeit-Einblicke
Schnelle Maßnahmen zum Schließen von Lücken in der Cloud
KI verstärkt die Kluft zwischen Unternehmen, die ihre digitalen Kerne anpassen können, und solchen, denen dies nicht gelingt. Die Cloud ist nicht mehr nur ein Meilenstein für die Migration, sondern das Betriebssystem für Reinvention. Branchen-, rollen- und funktionsübergreifend hat eine starke Cloud-Grundlage Priorität als Voraussetzung für flexible Richtungswechsel, Experimente und iterative Weiterentwicklung. Unternehmen, die einen ganzheitlichen Cloud-Ansatz verfolgen – und eine übergreifende Architektur für Public, Private, Hybrid, Edge und Sovereign entwickeln – können KI skalieren, um ihre Produktivität zu steigern, höheres Wachstum zu erzielen und ihre Wettbewerbsposition zu verbessern.
Viele Unternehmen haben ihre Cloud-Transformation noch nicht abgeschlossen, das Tempo der KI lässt jedoch wenig Spielraum für Verzögerungen. Stillstand ist eine Entscheidung, die sich als kostspielig erweisen kann. Cloud bleibt die ultimative risikofreie Entscheidung. Jedes Unternehmen kann dieses Niveau der KI-Readiness erreichen – Schritt für Schritt, mit einem klaren Blick auf bestehende Hindernisse und die Chancen, die noch vor Ihnen liegen.
Stärken Sie die Grundlagen. Machen Sie Werte erkennbar. Betten Sie KI in Ihre Arbeitsabläufe ein – nicht als Beiwerk. Wiederholen Sie den Vorgang dann schneller und mit mehr Sicherheit in jedem Zyklus.
¹ Accenture Pulse of Change C-suite survey, Januar 2026. N = 3.650.