Der Open-Source-Spezialist Red Hat hat eine neue Studie vorgestellt, die zeigt, dass es Management-Personal an KI-Fähigkeiten mangelt. Außerdem zeigt die Befragung, was die Cloud-Strategien von Unternehmen in den nächsten 18 Monaten antreibt. Zu den Prioritäten der befragten IT-Manager in Deutschland gehören die Vorbereitung auf den KI-Einsatz (82 %), Cloud-native Anwendungsentwicklung und DevOps (82 %), die Umstellung auf Hybrid- und Multi-Cloud, um die Anbieterabhängigkeit zu reduzieren (85 %), die Weiterentwicklung der Cloud-Strategie im Einklang mit den Unternehmenszielen (87 %), Kostenoptimierung (88 %) sowie Sicherheit und Compliance (88 %).

Open-Source-Lösungen für KI bieten viele Vorteile

Die Einführung von Enterprise-Open-Source-Lösungen für KI, einschließlich prädiktiver und generativer Systeme, bietet aus Sicht deutscher IT-Manager viele Vorteile. Die Möglichkeit zur Mitgestaltung und Anpassung (40 %) wird neben der Beschleunigung von Innovationen (37 %) hierzulande als größter Pluspunkt gesehen.

Für die Studie wurden 609 IT-Managerinnen und -Manager aus großen Unternehmen (ab 500 Mitarbeitenden) in sechs Ländern befragt: Frankreich, Deutschland, Italien, Spanien, den Vereinigten Arabischen Emirate und Großbritannien. Die Studie untersucht die Prioritäten und Herausforderungen von IT-Verantwortlichen bei der Bewältigung der Cloud-Komplexität sowie die Chancen und Hindernisse, denen sie bei der Umsetzung von KI-Strategien gegenüberstehen.

Die wichtigsten Ergebnisse für Deutschland

• Fast neun von zehn (87 %) der befragten deutschen IT-Manager betrachten Investitionen in Cloud-Technologien als Priorität für 2025. 33 % legen einen starken Fokus auf Innovation und neue Technologien, während 43 % ein ausgewogenes Wachstum zwischen neuen Technologien und Erweiterungen bestehender Systeme erwarten. Von dieser Untergruppe der Befragten plant mehr als die Hälfte (55 %), ihre Investitionen um 21 bis 50 % zu erhöhen.
• Die größte Qualifikationslücke besteht im Bereich KI – einschließlich Data Science, Large Language Model (LLM) und generativer KI –, die von 88 % der befragten IT-Verantwortlichen in Deutschland genannt wird. Weitere akute Skill Gaps sind strategisches Denken und die Fähigkeit zur Lösung von Problemen auf Geschäftsebene (85 %) sowie Cybersicherheit (79 %).
• Auf die Frage nach den Vorteilen der Einführung von Enterprise-Open-Source für KI – einschließlich prädiktiver und generativer Lösungen – nennen vier von zehn der für die Studie befragten deutschen IT-Manager (40 %) die Möglichkeit zur Mitgestaltung und Anpassung, gefolgt von beschleunigter Innovation (37 %), Vertrauen und Transparenz (37 %) sowie Kosteneffizienz (34 %).
• Wenn es um das Vertrauen in ein Enterprise-Modell für generative KI geht, halten die befragten deutschen IT-Verantwortlichen transparente und modifizierbare Modelle mit nachvollziehbaren Quellen für den wichtigsten Faktor (93 %).

Unternehmen investieren in die Cloud

Die befragten IT-Manager in den sechs Ländern beschreiben den geplanten Ansatz ihrer Unternehmen für Investitionen in Cloud-Technologien bis 2025 wie folgt:

• Die Hälfte (50 %) verfolgt einen ausgewogenen Ansatz und konzentriert sich gleichermaßen auf neue Technologien und die Verbesserung bestehender Systeme.
• 26 % legen einen starken Fokus auf Innovation und neue Technologien.
• 14 % konzentrieren sich ausschließlich auf wesentliche Services.

In allen sechs Ländern wurden die IT-Verantwortlichen nach den Prioritäten für die Cloud-Strategie ihres Unternehmens in den nächsten 18 Monaten gefragt. Die folgenden Bereiche stehen dabei an erster Stelle:

• Zentralisierung des Cloud-Managements (80 %),
• rechtliche Anforderungen an Sicherheit, Compliance und Souveränität (78 %),
• Vorbereitung auf die Einführung von KI (77 %),
• Weiterentwicklung der Cloud-Strategie im Einklang mit den Geschäftszielen (76 %).

Was hemmt die Cloud-Einführung?

96 % der befragten IT-Manager in den sechs Ländern geben an, dass isolierte Teams eine Herausforderung bei der Einführung von Cloud-Technologien darstellen, wobei 53 % regelmäßig mit diesem Problem konfrontiert sind. Die am häufigsten genannten Auswirkungen auf die Cloud-Strategie sind folgende:

• • inkonsistente Sicherheit und Compliance bei verschiedenen Anbietern (54 %),
  • erhöhte Kosten (47 %),
  • eingeschränkte Kontrolle und Transparenz über die Cloud-Ressourcen (42 %).

Es fehlt an KI-Fähigkeiten im Management

Auf die Frage nach ihren KI-Fähigkeiten geben 40 % der befragten IT-Manager an, dass ihr Unternehmen zwar über skalierbare, flexible und zugängliche IT-Plattformen verfügt, aber nicht über die richtigen Fähigkeiten, um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen. Demgegenüber stehen 25 %, die über die richtigen Plattformen verfügen und sich gut aufgestellt sehen, sowie 35 %, die neue Plattformen benötigen (22 % davon sind gerade dabei, diese anzuschaffen).

Da generative KI zunehmend von Unternehmen erprobt wird, um bestehende Probleme zu lösen oder neue Chancen zu ergreifen, wurde im Rahmen der Studie die Bedeutung einer Reihe von Faktoren untersucht, die das Vertrauen in ein Enterprise-Modell für generative KI beeinflussen. Die Umfrage zeigt, dass folgende Faktoren für die Befragten ähnlich wichtig sind:

• transparente, modifizierbare Modelle mit nachvollziehbaren Quellen (89 %),
• bewährte Leistung und Zuverlässigkeit in ähnlichen Anwendungsfällen (85 %),
• Schutz durch Model Indemnification (84 %),
• Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsstandards (83 %),
• Zugänglichkeit für alle Teams, nicht nur für Data Scientists (83 %),
• Kosteneffizienz (82 %),
• domänenspezifische Modelle (im Gegensatz zu generischen LLMs) (79 %).

Was hindert Unternehmen daran, ihre KI-Fähigkeiten auszubauen?

Auf die Frage nach den größten Hindernissen, die CTOs oder entsprechende Entscheidungsträger davon abhalten, Generative-KI-Initiativen voranzutreiben, wurden die folgenden Punkte am häufigsten genannt:

• Bedenken hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit (43 %),
• Bedenken hinsichtlich Energieverbrauch/Nachhaltigkeit (39 %),
• unzureichende Infrastruktur oder Ressourcen (32 %),
• mangelnde Transparenz der KI-Modelle (31 %).

Weitere Informationen gibt es unter www.redhat.com.