Jenseits von „ Cloud “ als Standard: Was neue weltweite Forschungsergebnisse über KI in Unternehmen verraten
Wichtigste Erkenntnisse
- Enterprise-KI entwickelt sich weg von einer standardmäßigen „ Cloud “-Strategie hin zu einer gezielten „ Workload “-Platzierung in den Bereichen „ Cloud “, „ On-Premises “ und „Edge“.
- Cloud ist nach wie vor führend: 77 % der Unternehmen setzen es als Teil ihres KI-Betriebsmodells ein.
- Gleichzeitig geben 76 % an, dass die Bereitstellung von KI-Workloads außerhalb der „ Cloud “ in den letzten 12 Monaten an Bedeutung gewonnen hat.
- Workload Die Standortwahl hängt zunehmend von Faktoren wie Kontrolle, Datensensibilität, Souveränität, Leistung, Ausfallsicherheit und Kosten ab.
- Die Studie von BARC und Actian zeigt, dass hybride, auf „ Workload “ ausgerichtete Architekturen zunehmend eine zentrale Rolle in der KI-Strategie von Unternehmen spielen.
Erkenntnisse aus der weltweiten Studie von BARC und Actian aus dem Jahr 2026
KI im Unternehmensbereich entwickelt sich vom Experimentierstadium hin zum produktiven Einsatz. Da KI in immer sensibleren, geschäftskritischen Prozessen zu einem „ eingebettet “ wird, stehen Unternehmen vor einer Frage, die in der Experimentierphase noch weniger Bedeutung hatte: Wo sollten KI-Workloads eigentlich ausgeführt werden?
Die kurze Antwort: Es gibt keine einheitliche Umgebung für KI in Unternehmen.Cloud ist nach wie vor vorherrschend, doch Unternehmen verteilen ihre Workloads zunehmend je nach ihren spezifischen Anforderungen auf „ Cloud “, „ On-Premises “ und Edge-Umgebungen.
Cloud war bislang der naheliegende Ausgangspunkt für KI in Unternehmen. Sie bietet schnellen Zugriff auf Infrastruktur, Modelle und Managed Services sowie die Flexibilität, die Unternehmen benötigen, um schnell zu experimentieren und Innovationen voranzutreiben. Neue Forschungsergebnisse deuten jedoch darauf hin, dass sich die Diskussion um die Architektur weiterentwickelt.
Actian ging eine Partnerschaft mit BARC ein, einem führenden Analystenunternehmen für Daten und Analytik, um zu untersuchen, wie Unternehmen KI in den Bereichen „ Cloud “, „ On-Premises “ und in Edge-Umgebungen einsetzen und welche Faktoren diese Entscheidungen beeinflussen.
Auf der Grundlage der Erkenntnisse von 329 Befragten aus verschiedenen Branchen und Regionen zeigt die Studie einen wichtigen Wandel auf: „ Cloud “ ist nach wie vor die vorherrschende Umgebung für KI in Unternehmen, doch die Unternehmen gehen bei der Platzierung von KI- Workload n – also der Entscheidung, wann und wo einzelne Workloads ausgeführt werden sollen – zunehmend bewusster vor.
BARC × Actian – Globaler Forschungsbericht (2026)
Cloud Dominiert nach wie vor den Bereich der Unternehmens-KI
Cloud steht nach wie vor fest im Mittelpunkt der KI-Strategien von Unternehmen. Die Studie kommt zu dem Ergebnis, dass 77 % der Unternehmen bereits Cloud als Teil ihres KI-Betriebsmodells nutzen, sei es über reine „ Cloud “- oder hybride Architekturen.
Das ist nicht überraschend. Die Infrastruktur von „ Cloud “ hat entscheidend dazu beigetragen, die Einführung von KI zu beschleunigen, indem sie Unternehmen flexiblen Zugriff auf Rechenressourcen, Modelle, Entwicklungstools und Managed Services ermöglicht, ohne dass diese den gesamten Technologie-Stack selbst aufbauen und betreiben müssen.
Für Experimente und viele Produktionsanwendungen sind diese Vorteile nach wie vor überzeugend. Doch die Dominanz von „ Cloud “ zeigt nur einen Teil der Realität.
Cloud spielt nach wie vor eine zentrale Rolle in der Unternehmens-KI, wobei 77 % der Unternehmen sie als Teil ihres Betriebsmodells nutzen. © BARC 2026
Über „ Cloud “ hinaus – standardmäßig
Der Wandel ist bereits erkennbar: 76 % der Befragten geben an, dass der Einsatz von KI-Workloads außerhalb des „ Cloud “ in den letzten 12 Monaten an Bedeutung gewonnen hat.Cloud Die Dominanz und das wachsende Interesse an KI außerhalb des „Cloud “ stehen nicht im Widerspruch zueinander. Die Unternehmens-KI selbst befindet sich im Wandel.
Während Unternehmen den Übergang von Pilotprojekten und Proof-of-Concept-Projekten zur Produktionsphase vollziehen, interagiert KI zunehmend mit sensiblen Daten, unterstützt kritische Geschäftsprozesse und unterliegt strengeren Anforderungen in Bezug auf Governance, Sicherheit, Leistung und gesetzliche Vorschriften. Unternehmen müssen nun entscheiden, welche Umgebung für die jeweilige Anwendung am besten geeignet ist Workload.
Cloud kann weiterhin die richtige Umgebung für eine Workload sein. Eine andere Umgebung erfordert möglicherweise mehr Kontrolle oder eine größere Nähe zu den Daten. Wieder andere können sich im Rahmen einer Hybridarchitektur über mehrere Umgebungen erstrecken. Dies ist der Wandel von „ Cloud “ als Standardlösung hin zu einer bewussten Platzierung von „ Workload “.
76 % der Unternehmen geben an, dass der Einsatz von KI-Workloads außerhalb des „ Cloud “ in den letzten 12 Monaten an Bedeutung gewonnen hat. © BARC 2026
Hier geht es nicht um „ Cloud “ gegen On-Premises
Die Untersuchung lässt nicht den Schluss zu, dass Unternehmen das „ Cloud “ aufgeben. Ganz im Gegenteil: Cloud bleibt ein grundlegender Bestandteil der KI in Unternehmen.
Die KI-Architektur wird zunehmend auf den jeweiligen „ Workload “ zugeschnitten. Unternehmen müssen bei der Entscheidung, wo KI-Workloads ausgeführt werden sollen, immer häufiger Faktoren wie Kontrolle, Datensensibilität, Souveränität, Leistung, Ausfallsicherheit, betriebliche Komplexität und Wirtschaftlichkeit abwägen. Dadurch wird die aktuelle Debatte über KI-Architekturen wesentlich differenzierter als die einfache Gegenüberstellung von „Cloud “ und „ On-Premises “.
Wo sollten also KI-Workloads in Unternehmen ausgeführt werden? Das hängt von der jeweiligen „ Workload “ ab. Die richtige Umgebung sorgt für ein optimales Gleichgewicht zwischen den spezifischen Anforderungen.
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Dieser Artikel stellt die wichtigsten Erkenntnisse aus der weltweiten Studie von BARC und Actian vor.
Der vollständige Bericht „Where Enterprise AI Runs: Deliberate Workload Placement Across Cloud, On-Premises und Edge“ untersucht, wie Unternehmen KI in Cloud, On-Premises, Edge- und Hybridumgebungen einsetzen und welche Faktoren diese Entscheidungen beeinflussen.
Auf der Grundlage einer weltweiten Studie mit 329 Befragten aus verschiedenen Branchen, Unternehmensgrößen und Regionen untersucht der Bericht die Vorteile und Herausforderungen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, die Faktoren, die die Einführung von „ Workload “ beeinflussen, sowie die Bedeutung neuer Muster bei „ Deployment “ für die Zukunft der KI in Unternehmen.
Laden Sie den vollständigen Bericht herunter, um die Ergebnisse zu erkunden und zu erfahren, wie Unternehmen die nächste Phase der KI-Architektur in Unternehmen angehen.
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