Mit KI sollen Rechenzentren effizienter und produktiver werden, doch kritische Kontrollfunktionen wollen viele nicht an die KI delegieren. VL-PhotoPro – Shutterstock.com Mit der Digitalisierung wächst die Bedeutung von Rechenzentren als Nervenzentren der vernetzten Welt. Beim Management der Data Center rückt KI immer stärker in den Fokus der Betreiber. Sie wird als entscheidender Hebel gesehen, um Effizienz und Produktivität zu steigern. Auf der anderen Seite herrscht in der Branche eine bemerkenswerte Vorsicht und Skepsis, wenn es darum geht, kritische Kontrollfunktionen vollständig an KI-Systeme zu delegieren. Diese Ambivalenz ist ein Ergebnis der 15. jährlichen Global Data Center Survey 2025. Die Untersuchung wurde vom Uptime Institute im April und Mai 2025 durchgeführt. Hierzu wurden die Meinungen und Erfahrungen von über 800 Rechenzentrumsbetreibern erfasst. Ferner wurden mehr als 1.000 Anbieter und Berater befragt. KI im RZ Grundsätzlich sind sich die RZ-Betreiber der potenziellen Vorteile des KI-Einsatzes bewusst. So identifiziert die Umfrage drei primäre Treiber, die die Einführung von KI maßgeblich vorantreiben: eine verbesserte Effizienz der Anlagen; ein geringeres Risiko für menschliche Fehler; eine gesteigerte Mitarbeiterproduktivität. Die Befragten, die der Überzeugung sind, dass KI ihrem Rechenzentrumsbetrieb Vorteile bringt, erwarten durch den KI-Einsatz signifikante Verbesserungen in folgenden Bereichen: • Gesteigerte Anlageneffizienz: 58 Befragten erwarten hier deutliche Fortschritte, was sich direkt auf Betriebskosten und Nachhaltigkeit auswirken kann. • Reduzierung menschlicher Fehler: Mit 51 Prozent Zustimmung wird die Fähigkeit der KI, Fehlerquellen zu minimieren, als entscheidender Vorteil gesehen, der die Betriebssicherheit erhöht und Ausfallzeiten reduziert. • Erhöhte Personalproduktivität: 48 Prozent erwarten, dass KI repetitive oder komplexe Aufgaben übernimmt. Das soll die und Mitarbeiter entlasten und deren Leistung steigern. • Verbesserte IT-Leistung: 40 Prozent sehen eine Optimierung der Gesamtleistung der IT-Infrastruktur. • Geringeres Risiko von Geräteausfällen oder Störungen: 39 Prozent glauben, dass KI proaktiv Probleme erkennen und so kostspielige Ausfälle verhindern kann. • Reduzierte Wartungs-/Servicekosten: 36 Prozent erhoffen sich Kosteneinsparungen durch prädiktive Wartung und optimierte Serviceprozesse. • Verbesserte IT-Resilienz: Etwas mehr als ein Viertel geht davon aus, dass KI die Widerstandsfähigkeit der IT-Systeme gegenüber Störungen erhöht. • Reduzierter Personalbedarf: Gut ein Fünftel sieht auch Potenzial für eine Anpassung der Personalstruktur durch KI-Automatisierung. Skeptische Betreiber Trotz dieser potenziellen Vorteile legen die Befragten eine deutliche Skepsis an den Tag, wenn es um die Übertragung kritischer Entscheidungen an KI-Systeme geht. Das Vertrauen in KI als Werkzeug hängt erheblich vom spezifischen Anwendungsfall ab. Während Betreiber ein hohes Vertrauen in KI für Aufgaben wie die Analyse von Sensordaten und Alarmen (73 Prozent) sowie für Predictive Maintenance (70 Prozent) haben, nimmt diese Zuversicht bei direkteren Steuerungsfunktionen drastisch ab. Auch Dokumenttexte zu generieren, sieht etwas mehr als die Hälfte als vertrauenswürdige KI-Anwendung an. Ganz anders sieht es aus, wenn KI unmittelbar in den kritischen Betrieb eingreifen könnte. Lediglich ein Drittel der Befragten würde KI die Steuerung von Rechenzentrumsausrüstung anvertrauen. Noch geringer ist das Vertrauen bei Personal- und Schichtplanung (21 Prozent). Auch Konfigurationsänderungen wollen die wenigsten (14 Prozent). Kosten bereiten Sorgen Neben der KI-Vertrauensfrage stehen die RZ-Betreiber vor einer Reihe weiterer, drängender Herausforderungen, die ihre Entscheidungen in den nächsten zwölf Monaten maßgeblich beeinflussen könnten. So sind die Kosten für 76 Prozent der Befragten das Top-Thema und spiegeln die anhaltenden finanziellen Belastungen des Betriebs wider. Gleichzeitig bereitet die Prognose künftiger Kapazitätsanforderungen 71 Prozent der Betreiber große Sorgen. Diese Unsicherheit wird durch die steigende Nachfrage nach IT und insbesondere nach KI-Workloads verstärkt, da die Infrastruktur für KI spezifische Anforderungen an Leistung und Kühlung stellt. Andy Lawrence, Executive Director of Research beim Uptime Institute, kommentiert: „Es gibt eine große Unsicherheit darüber, wo die Auswirkungen von KI liegen werden, wo der Strom sein wird, wie die Infrastruktur gekühlt werden muss und was benötigt wird, um KI zu unterstützen“. Kein blindes Vertrauen Weitere Themen, die den Betreibern Kopfzerbrechen bereiten, sind: die Verbesserung der Energieeffizienz (67 Prozent), die Verfügbarkeit von Strom (63 Prozent), Unterbrechungen der Lieferketten (65 Prozent) und ein Mangel an qualifiziertem Personal (67 Prozent). Diese Herausforderungen bilden einen komplexen Rahmen, innerhalb dessen die KI-Adoption stattfindet, und erfordern eine ganzheitliche Strategie. Und sie belegen, so das Uptime Institute, dass es kein blindes Vertrauen in KI gebe, auch wenn die Technologie als unverzichtbares Werkzeug für künftige Effizienz- und Produktivitätssteigerungen wahrgenommen werde. Vor diesem Hintergrund sind die Forscher überzeugt, dass die Integration von KI in Rechenzentren zwar die Landschaft der Datenverarbeitung verändern und neue Horizonte für Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit eröffnen wird – aber den berühmten Big Bang wird es nicht geben.
KI im Rechenzentrum: Teilweise fehlt das Vertrauen
Mit KI sollen Rechenzentren effizienter und produktiver werden, doch kritische Kontrollfunktionen wollen viele nicht an die KI delegieren. VL-PhotoPro – Shutterstock.com Mit der Digitalisierung wächst die Bedeutung von Rechenzentren als Nervenzentren der vernetzten Welt. Beim Management der Data Center rückt KI immer stärker in den Fokus der Betreiber. Sie wird als entscheidender Hebel gesehen, um Effizienz und Produktivität zu steigern. Auf der anderen Seite herrscht in der Branche eine bemerkenswerte Vorsicht und Skepsis, wenn es darum geht, kritische Kontrollfunktionen vollständig an KI-Systeme zu delegieren. Diese Ambivalenz ist ein Ergebnis der 15. jährlichen Global Data Center Survey 2025. Die Untersuchung wurde vom Uptime Institute im April und Mai 2025 durchgeführt. Hierzu wurden die Meinungen und Erfahrungen von über 800 Rechenzentrumsbetreibern erfasst. Ferner wurden mehr als 1.000 Anbieter und Berater befragt. KI im RZ Grundsätzlich sind sich die RZ-Betreiber der potenziellen Vorteile des KI-Einsatzes bewusst. So identifiziert die Umfrage drei primäre Treiber, die die Einführung von KI maßgeblich vorantreiben: eine verbesserte Effizienz der Anlagen; ein geringeres Risiko für menschliche Fehler; eine gesteigerte Mitarbeiterproduktivität. Die Befragten, die der Überzeugung sind, dass KI ihrem Rechenzentrumsbetrieb Vorteile bringt, erwarten durch den KI-Einsatz signifikante Verbesserungen in folgenden Bereichen: • Gesteigerte Anlageneffizienz: 58 Befragten erwarten hier deutliche Fortschritte, was sich direkt auf Betriebskosten und Nachhaltigkeit auswirken kann. • Reduzierung menschlicher Fehler: Mit 51 Prozent Zustimmung wird die Fähigkeit der KI, Fehlerquellen zu minimieren, als entscheidender Vorteil gesehen, der die Betriebssicherheit erhöht und Ausfallzeiten reduziert. • Erhöhte Personalproduktivität: 48 Prozent erwarten, dass KI repetitive oder komplexe Aufgaben übernimmt. Das soll die und Mitarbeiter entlasten und deren Leistung steigern. • Verbesserte IT-Leistung: 40 Prozent sehen eine Optimierung der Gesamtleistung der IT-Infrastruktur. • Geringeres Risiko von Geräteausfällen oder Störungen: 39 Prozent glauben, dass KI proaktiv Probleme erkennen und so kostspielige Ausfälle verhindern kann. • Reduzierte Wartungs-/Servicekosten: 36 Prozent erhoffen sich Kosteneinsparungen durch prädiktive Wartung und optimierte Serviceprozesse. • Verbesserte IT-Resilienz: Etwas mehr als ein Viertel geht davon aus, dass KI die Widerstandsfähigkeit der IT-Systeme gegenüber Störungen erhöht. • Reduzierter Personalbedarf: Gut ein Fünftel sieht auch Potenzial für eine Anpassung der Personalstruktur durch KI-Automatisierung. Skeptische Betreiber Trotz dieser potenziellen Vorteile legen die Befragten eine deutliche Skepsis an den Tag, wenn es um die Übertragung kritischer Entscheidungen an KI-Systeme geht. Das Vertrauen in KI als Werkzeug hängt erheblich vom spezifischen Anwendungsfall ab. Während Betreiber ein hohes Vertrauen in KI für Aufgaben wie die Analyse von Sensordaten und Alarmen (73 Prozent) sowie für Predictive Maintenance (70 Prozent) haben, nimmt diese Zuversicht bei direkteren Steuerungsfunktionen drastisch ab. Auch Dokumenttexte zu generieren, sieht etwas mehr als die Hälfte als vertrauenswürdige KI-Anwendung an. Ganz anders sieht es aus, wenn KI unmittelbar in den kritischen Betrieb eingreifen könnte. Lediglich ein Drittel der Befragten würde KI die Steuerung von Rechenzentrumsausrüstung anvertrauen. Noch geringer ist das Vertrauen bei Personal- und Schichtplanung (21 Prozent). Auch Konfigurationsänderungen wollen die wenigsten (14 Prozent). Kosten bereiten Sorgen Neben der KI-Vertrauensfrage stehen die RZ-Betreiber vor einer Reihe weiterer, drängender Herausforderungen, die ihre Entscheidungen in den nächsten zwölf Monaten maßgeblich beeinflussen könnten. So sind die Kosten für 76 Prozent der Befragten das Top-Thema und spiegeln die anhaltenden finanziellen Belastungen des Betriebs wider. Gleichzeitig bereitet die Prognose künftiger Kapazitätsanforderungen 71 Prozent der Betreiber große Sorgen. Diese Unsicherheit wird durch die steigende Nachfrage nach IT und insbesondere nach KI-Workloads verstärkt, da die Infrastruktur für KI spezifische Anforderungen an Leistung und Kühlung stellt. Andy Lawrence, Executive Director of Research beim Uptime Institute, kommentiert: „Es gibt eine große Unsicherheit darüber, wo die Auswirkungen von KI liegen werden, wo der Strom sein wird, wie die Infrastruktur gekühlt werden muss und was benötigt wird, um KI zu unterstützen“. Kein blindes Vertrauen Weitere Themen, die den Betreibern Kopfzerbrechen bereiten, sind: die Verbesserung der Energieeffizienz (67 Prozent), die Verfügbarkeit von Strom (63 Prozent), Unterbrechungen der Lieferketten (65 Prozent) und ein Mangel an qualifiziertem Personal (67 Prozent). Diese Herausforderungen bilden einen komplexen Rahmen, innerhalb dessen die KI-Adoption stattfindet, und erfordern eine ganzheitliche Strategie. Und sie belegen, so das Uptime Institute, dass es kein blindes Vertrauen in KI gebe, auch wenn die Technologie als unverzichtbares Werkzeug für künftige Effizienz- und Produktivitätssteigerungen wahrgenommen werde. Vor diesem Hintergrund sind die Forscher überzeugt, dass die Integration von KI in Rechenzentren zwar die Landschaft der Datenverarbeitung verändern und neue Horizonte für Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit eröffnen wird – aber den berühmten Big Bang wird es nicht geben.
KI im Rechenzentrum: Teilweise fehlt das Vertrauen Mit KI sollen Rechenzentren effizienter und produktiver werden, doch kritische Kontrollfunktionen wollen viele nicht an die KI delegieren. VL-PhotoPro – Shutterstock.com Mit der Digitalisierung wächst die Bedeutung von Rechenzentren als Nervenzentren der vernetzten Welt. Beim Management der Data Center rückt KI immer stärker in den Fokus der Betreiber. Sie wird als entscheidender Hebel gesehen, um Effizienz und Produktivität zu steigern. Auf der anderen Seite herrscht in der Branche eine bemerkenswerte Vorsicht und Skepsis, wenn es darum geht, kritische Kontrollfunktionen vollständig an KI-Systeme zu delegieren. Diese Ambivalenz ist ein Ergebnis der 15. jährlichen Global Data Center Survey 2025. Die Untersuchung wurde vom Uptime Institute im April und Mai 2025 durchgeführt. Hierzu wurden die Meinungen und Erfahrungen von über 800 Rechenzentrumsbetreibern erfasst. Ferner wurden mehr als 1.000 Anbieter und Berater befragt. KI im RZ Grundsätzlich sind sich die RZ-Betreiber der potenziellen Vorteile des KI-Einsatzes bewusst. So identifiziert die Umfrage drei primäre Treiber, die die Einführung von KI maßgeblich vorantreiben: eine verbesserte Effizienz der Anlagen; ein geringeres Risiko für menschliche Fehler; eine gesteigerte Mitarbeiterproduktivität. Die Befragten, die der Überzeugung sind, dass KI ihrem Rechenzentrumsbetrieb Vorteile bringt, erwarten durch den KI-Einsatz signifikante Verbesserungen in folgenden Bereichen: • Gesteigerte Anlageneffizienz: 58 Befragten erwarten hier deutliche Fortschritte, was sich direkt auf Betriebskosten und Nachhaltigkeit auswirken kann. • Reduzierung menschlicher Fehler: Mit 51 Prozent Zustimmung wird die Fähigkeit der KI, Fehlerquellen zu minimieren, als entscheidender Vorteil gesehen, der die Betriebssicherheit erhöht und Ausfallzeiten reduziert. • Erhöhte Personalproduktivität: 48 Prozent erwarten, dass KI repetitive oder komplexe Aufgaben übernimmt. Das soll die und Mitarbeiter entlasten und deren Leistung steigern. • Verbesserte IT-Leistung: 40 Prozent sehen eine Optimierung der Gesamtleistung der IT-Infrastruktur. • Geringeres Risiko von Geräteausfällen oder Störungen: 39 Prozent glauben, dass KI proaktiv Probleme erkennen und so kostspielige Ausfälle verhindern kann. • Reduzierte Wartungs-/Servicekosten: 36 Prozent erhoffen sich Kosteneinsparungen durch prädiktive Wartung und optimierte Serviceprozesse. • Verbesserte IT-Resilienz: Etwas mehr als ein Viertel geht davon aus, dass KI die Widerstandsfähigkeit der IT-Systeme gegenüber Störungen erhöht. • Reduzierter Personalbedarf: Gut ein Fünftel sieht auch Potenzial für eine Anpassung der Personalstruktur durch KI-Automatisierung. Skeptische Betreiber Trotz dieser potenziellen Vorteile legen die Befragten eine deutliche Skepsis an den Tag, wenn es um die Übertragung kritischer Entscheidungen an KI-Systeme geht. Das Vertrauen in KI als Werkzeug hängt erheblich vom spezifischen Anwendungsfall ab. Während Betreiber ein hohes Vertrauen in KI für Aufgaben wie die Analyse von Sensordaten und Alarmen (73 Prozent) sowie für Predictive Maintenance (70 Prozent) haben, nimmt diese Zuversicht bei direkteren Steuerungsfunktionen drastisch ab. Auch Dokumenttexte zu generieren, sieht etwas mehr als die Hälfte als vertrauenswürdige KI-Anwendung an. Ganz anders sieht es aus, wenn KI unmittelbar in den kritischen Betrieb eingreifen könnte. Lediglich ein Drittel der Befragten würde KI die Steuerung von Rechenzentrumsausrüstung anvertrauen. Noch geringer ist das Vertrauen bei Personal- und Schichtplanung (21 Prozent). Auch Konfigurationsänderungen wollen die wenigsten (14 Prozent). Kosten bereiten Sorgen Neben der KI-Vertrauensfrage stehen die RZ-Betreiber vor einer Reihe weiterer, drängender Herausforderungen, die ihre Entscheidungen in den nächsten zwölf Monaten maßgeblich beeinflussen könnten. So sind die Kosten für 76 Prozent der Befragten das Top-Thema und spiegeln die anhaltenden finanziellen Belastungen des Betriebs wider. Gleichzeitig bereitet die Prognose künftiger Kapazitätsanforderungen 71 Prozent der Betreiber große Sorgen. Diese Unsicherheit wird durch die steigende Nachfrage nach IT und insbesondere nach KI-Workloads verstärkt, da die Infrastruktur für KI spezifische Anforderungen an Leistung und Kühlung stellt. Andy Lawrence, Executive Director of Research beim Uptime Institute, kommentiert: „Es gibt eine große Unsicherheit darüber, wo die Auswirkungen von KI liegen werden, wo der Strom sein wird, wie die Infrastruktur gekühlt werden muss und was benötigt wird, um KI zu unterstützen“. Kein blindes Vertrauen Weitere Themen, die den Betreibern Kopfzerbrechen bereiten, sind: die Verbesserung der Energieeffizienz (67 Prozent), die Verfügbarkeit von Strom (63 Prozent), Unterbrechungen der Lieferketten (65 Prozent) und ein Mangel an qualifiziertem Personal (67 Prozent). Diese Herausforderungen bilden einen komplexen Rahmen, innerhalb dessen die KI-Adoption stattfindet, und erfordern eine ganzheitliche Strategie. Und sie belegen, so das Uptime Institute, dass es kein blindes Vertrauen in KI gebe, auch wenn die Technologie als unverzichtbares Werkzeug für künftige Effizienz- und Produktivitätssteigerungen wahrgenommen werde. Vor diesem Hintergrund sind die Forscher überzeugt, dass die Integration von KI in Rechenzentren zwar die Landschaft der Datenverarbeitung verändern und neue Horizonte für Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit eröffnen wird – aber den berühmten Big Bang wird es nicht geben.