Trotz hoher Investitionen in die IT-Modernisierung stehen viele Unternehmen still – technische Altlasten bremsen Innovation und Wachstum aus. PeopleImages.com – Yuri A – shutterstock.com Die IT-Landschaft von Unternehmen steht am Scheideweg. Trotz jahrelanger Modernisierungsbemühungen und milliardenschwerer Budgets sind die technischen Schulden bei den Global 2000 auf eine Last von 1,5 bis 2 Billionen Dollar angestiegen. Damit sind sie nach wie vor das größte Hindernis für Innovation, Agilität und Wachstum. Diese strukturelle Belastung hält Unternehmen in veralteten Betriebsmodellen gefangen, was den Fortschritt hemmt und Ressourcen verschlingt. Zu diesem Schluss kommt ein neuer Bericht von HFS Research in Zusammenarbeit mit Publicis Sapient. Als transformative Lösung für diese Probleme sehen die Studienmacher Künstliche Intelligenz (KI). Große Erwartungen an KI-Potenzial Der Bericht stützt sich hierfür auf eine Umfrage unter 608 IT- und Business-Führungskräften aus Forbes Global-2000-Unternehmen verschiedener Branchen und Umsatzklassen. Die Befragten, größtenteils Entscheidungsträger in Unternehmen, äußerten sich zu Themen wie Modernisierung, KI-Einsatz und technischen Schulden. Die Ergebnisse liefern einen umfassenden Einblick in die Prioritäten und Herausforderungen großer Unternehmen bei der Transformation ihrer IT-Landschaft: 80 Prozent der Befragten glauben zum Beispiel, dass KI die Modernisierungsergebnisse verbessern wird. Vier von fünf der Teilnehmenden wollen sich von arbeitsintensiven Servicemodellen abwenden. 71 Prozent sind bereit, für eine bessere KI-Ausführung den Anbieter zu wechseln. Hohe Ausgaben, geringe Modernisierungserfolge Unternehmen geben zudem fast 30 Prozent ihrer IT-Budgets für die Modernisierung aus, aber nur drei von zehn der Befragten haben ihre Kernanwendungen vollständig modernisiert. Altsysteme, komplexe Zusatzkomponenten und Outsourcing-Modelle haben laut ihren Angaben stattdessen eher zu einer Stagnation geführt als das Problem zu lösen. Die Komplexität veralteter Systeme wird dabei oft durch ineffiziente IT-Dienstleister aufrechterhalten. KI kann laut den Analysten diese Schulden schnell und effektiv abbauen – vorausgesetzt, sie wird strategisch eingesetzt und durchgreifend in Arbeitsprozesse und Betriebsmodelle integriert. Sie kann beispielsweise alten Code lesen und umschreiben, Integration und Tests automatisieren sowie jahrelange Sanierungsarbeiten auf Wochen verkürzen. Allerdings muss KI als grundlegende Kraft behandelt werden – nicht nur als ein weiteres Tool. Unternehmen müssen daher Arbeitsabläufe, Governance und Betriebsmodelle überdenken, um diese Technologie vollständig nutzen zu können. Dienstleister bleiben beim KI-Wandel zurück Der Wandel vom traditionellen IT-Servicemodell hin zu „Services-as-Software“ steht dabei im Fokus: automatisierte, KI-gestützte Plattformen ersetzen manuelle Prozesse und ermöglichen schnellere Innovationen, betriebliche Agilität und eine geringere technische Verschuldung. Allerdings scheitern viele Unternehmen und Dienstleister noch an der Skalierung von KI – aufgrund fehlender Talente, Governance und Innovationsfähigkeit. Nur 20 Prozent der Unternehmen nutzen KI über mehrere Funktionen hinweg. Vielen Unternehmen fehlt es an darüber hinaus an Mitarbeitenden, Governance und Integrationsfähigkeiten, um KI vollständig zu nutzen. Darüber hinaus gelingt es den meisten Dienstleistern nicht, den Übergang zu KI-gestützten Bereitstellungsmodellen anzuführen. Zugleich treibt nur jedes zehnte Unternehmen diesen Wandel proaktiv voran. Betriebsmodelle neu denken Um das volle Potenzial von KI zu nutzen, müssen Unternehmen daher laut den Studienautoren ihr Betriebsmodell grundlegend neu denken: modular, intelligent, ergebnisorientiert und KI-zentriert. HFS Research empfiehlt fünf konkrete Schritte zur Überwindung technischer Schulden: Tech-Schulden wie Finanzschulden behandeln: Unternehmen müssen Prioritäten setzen und diese konsequent tilgen. Systeme umgestalten: Workflows und Governance sind künftig rund um KI statt um veraltete Strukturen zu gestalten. Produktbezogene Fähigkeiten fordern: Firmen sollten zu Anbietern wechseln, die KI-gesteuerte Plattformen anbieten, nicht Personal. Neue Geschäftsmodelle einführen: Modelle wie Abonnements, ergebnisbasierte oder nutzungsabhängige Preise gehören eingeführt. Mit Dringlichkeit führen: Rollen, Governance und die Bereitstellung KI-gestützter Arbeitsweisen gehören neu definiert.
Mit KI gelingt Unternehmen der transformative Durchbruch
Trotz hoher Investitionen in die IT-Modernisierung stehen viele Unternehmen still – technische Altlasten bremsen Innovation und Wachstum aus. PeopleImages.com – Yuri A – shutterstock.com Die IT-Landschaft von Unternehmen steht am Scheideweg. Trotz jahrelanger Modernisierungsbemühungen und milliardenschwerer Budgets sind die technischen Schulden bei den Global 2000 auf eine Last von 1,5 bis 2 Billionen Dollar angestiegen. Damit sind sie nach wie vor das größte Hindernis für Innovation, Agilität und Wachstum. Diese strukturelle Belastung hält Unternehmen in veralteten Betriebsmodellen gefangen, was den Fortschritt hemmt und Ressourcen verschlingt. Zu diesem Schluss kommt ein neuer Bericht von HFS Research in Zusammenarbeit mit Publicis Sapient. Als transformative Lösung für diese Probleme sehen die Studienmacher Künstliche Intelligenz (KI). Große Erwartungen an KI-Potenzial Der Bericht stützt sich hierfür auf eine Umfrage unter 608 IT- und Business-Führungskräften aus Forbes Global-2000-Unternehmen verschiedener Branchen und Umsatzklassen. Die Befragten, größtenteils Entscheidungsträger in Unternehmen, äußerten sich zu Themen wie Modernisierung, KI-Einsatz und technischen Schulden. Die Ergebnisse liefern einen umfassenden Einblick in die Prioritäten und Herausforderungen großer Unternehmen bei der Transformation ihrer IT-Landschaft: 80 Prozent der Befragten glauben zum Beispiel, dass KI die Modernisierungsergebnisse verbessern wird. Vier von fünf der Teilnehmenden wollen sich von arbeitsintensiven Servicemodellen abwenden. 71 Prozent sind bereit, für eine bessere KI-Ausführung den Anbieter zu wechseln. Hohe Ausgaben, geringe Modernisierungserfolge Unternehmen geben zudem fast 30 Prozent ihrer IT-Budgets für die Modernisierung aus, aber nur drei von zehn der Befragten haben ihre Kernanwendungen vollständig modernisiert. Altsysteme, komplexe Zusatzkomponenten und Outsourcing-Modelle haben laut ihren Angaben stattdessen eher zu einer Stagnation geführt als das Problem zu lösen. Die Komplexität veralteter Systeme wird dabei oft durch ineffiziente IT-Dienstleister aufrechterhalten. KI kann laut den Analysten diese Schulden schnell und effektiv abbauen – vorausgesetzt, sie wird strategisch eingesetzt und durchgreifend in Arbeitsprozesse und Betriebsmodelle integriert. Sie kann beispielsweise alten Code lesen und umschreiben, Integration und Tests automatisieren sowie jahrelange Sanierungsarbeiten auf Wochen verkürzen. Allerdings muss KI als grundlegende Kraft behandelt werden – nicht nur als ein weiteres Tool. Unternehmen müssen daher Arbeitsabläufe, Governance und Betriebsmodelle überdenken, um diese Technologie vollständig nutzen zu können. Dienstleister bleiben beim KI-Wandel zurück Der Wandel vom traditionellen IT-Servicemodell hin zu „Services-as-Software“ steht dabei im Fokus: automatisierte, KI-gestützte Plattformen ersetzen manuelle Prozesse und ermöglichen schnellere Innovationen, betriebliche Agilität und eine geringere technische Verschuldung. Allerdings scheitern viele Unternehmen und Dienstleister noch an der Skalierung von KI – aufgrund fehlender Talente, Governance und Innovationsfähigkeit. Nur 20 Prozent der Unternehmen nutzen KI über mehrere Funktionen hinweg. Vielen Unternehmen fehlt es an darüber hinaus an Mitarbeitenden, Governance und Integrationsfähigkeiten, um KI vollständig zu nutzen. Darüber hinaus gelingt es den meisten Dienstleistern nicht, den Übergang zu KI-gestützten Bereitstellungsmodellen anzuführen. Zugleich treibt nur jedes zehnte Unternehmen diesen Wandel proaktiv voran. Betriebsmodelle neu denken Um das volle Potenzial von KI zu nutzen, müssen Unternehmen daher laut den Studienautoren ihr Betriebsmodell grundlegend neu denken: modular, intelligent, ergebnisorientiert und KI-zentriert. HFS Research empfiehlt fünf konkrete Schritte zur Überwindung technischer Schulden: Tech-Schulden wie Finanzschulden behandeln: Unternehmen müssen Prioritäten setzen und diese konsequent tilgen. Systeme umgestalten: Workflows und Governance sind künftig rund um KI statt um veraltete Strukturen zu gestalten. Produktbezogene Fähigkeiten fordern: Firmen sollten zu Anbietern wechseln, die KI-gesteuerte Plattformen anbieten, nicht Personal. Neue Geschäftsmodelle einführen: Modelle wie Abonnements, ergebnisbasierte oder nutzungsabhängige Preise gehören eingeführt. Mit Dringlichkeit führen: Rollen, Governance und die Bereitstellung KI-gestützter Arbeitsweisen gehören neu definiert.
Mit KI gelingt Unternehmen der transformative Durchbruch Trotz hoher Investitionen in die IT-Modernisierung stehen viele Unternehmen still – technische Altlasten bremsen Innovation und Wachstum aus. PeopleImages.com – Yuri A – shutterstock.com Die IT-Landschaft von Unternehmen steht am Scheideweg. Trotz jahrelanger Modernisierungsbemühungen und milliardenschwerer Budgets sind die technischen Schulden bei den Global 2000 auf eine Last von 1,5 bis 2 Billionen Dollar angestiegen. Damit sind sie nach wie vor das größte Hindernis für Innovation, Agilität und Wachstum. Diese strukturelle Belastung hält Unternehmen in veralteten Betriebsmodellen gefangen, was den Fortschritt hemmt und Ressourcen verschlingt. Zu diesem Schluss kommt ein neuer Bericht von HFS Research in Zusammenarbeit mit Publicis Sapient. Als transformative Lösung für diese Probleme sehen die Studienmacher Künstliche Intelligenz (KI). Große Erwartungen an KI-Potenzial Der Bericht stützt sich hierfür auf eine Umfrage unter 608 IT- und Business-Führungskräften aus Forbes Global-2000-Unternehmen verschiedener Branchen und Umsatzklassen. Die Befragten, größtenteils Entscheidungsträger in Unternehmen, äußerten sich zu Themen wie Modernisierung, KI-Einsatz und technischen Schulden. Die Ergebnisse liefern einen umfassenden Einblick in die Prioritäten und Herausforderungen großer Unternehmen bei der Transformation ihrer IT-Landschaft: 80 Prozent der Befragten glauben zum Beispiel, dass KI die Modernisierungsergebnisse verbessern wird. Vier von fünf der Teilnehmenden wollen sich von arbeitsintensiven Servicemodellen abwenden. 71 Prozent sind bereit, für eine bessere KI-Ausführung den Anbieter zu wechseln. Hohe Ausgaben, geringe Modernisierungserfolge Unternehmen geben zudem fast 30 Prozent ihrer IT-Budgets für die Modernisierung aus, aber nur drei von zehn der Befragten haben ihre Kernanwendungen vollständig modernisiert. Altsysteme, komplexe Zusatzkomponenten und Outsourcing-Modelle haben laut ihren Angaben stattdessen eher zu einer Stagnation geführt als das Problem zu lösen. Die Komplexität veralteter Systeme wird dabei oft durch ineffiziente IT-Dienstleister aufrechterhalten. KI kann laut den Analysten diese Schulden schnell und effektiv abbauen – vorausgesetzt, sie wird strategisch eingesetzt und durchgreifend in Arbeitsprozesse und Betriebsmodelle integriert. Sie kann beispielsweise alten Code lesen und umschreiben, Integration und Tests automatisieren sowie jahrelange Sanierungsarbeiten auf Wochen verkürzen. Allerdings muss KI als grundlegende Kraft behandelt werden – nicht nur als ein weiteres Tool. Unternehmen müssen daher Arbeitsabläufe, Governance und Betriebsmodelle überdenken, um diese Technologie vollständig nutzen zu können. Dienstleister bleiben beim KI-Wandel zurück Der Wandel vom traditionellen IT-Servicemodell hin zu „Services-as-Software“ steht dabei im Fokus: automatisierte, KI-gestützte Plattformen ersetzen manuelle Prozesse und ermöglichen schnellere Innovationen, betriebliche Agilität und eine geringere technische Verschuldung. Allerdings scheitern viele Unternehmen und Dienstleister noch an der Skalierung von KI – aufgrund fehlender Talente, Governance und Innovationsfähigkeit. Nur 20 Prozent der Unternehmen nutzen KI über mehrere Funktionen hinweg. Vielen Unternehmen fehlt es an darüber hinaus an Mitarbeitenden, Governance und Integrationsfähigkeiten, um KI vollständig zu nutzen. Darüber hinaus gelingt es den meisten Dienstleistern nicht, den Übergang zu KI-gestützten Bereitstellungsmodellen anzuführen. Zugleich treibt nur jedes zehnte Unternehmen diesen Wandel proaktiv voran. Betriebsmodelle neu denken Um das volle Potenzial von KI zu nutzen, müssen Unternehmen daher laut den Studienautoren ihr Betriebsmodell grundlegend neu denken: modular, intelligent, ergebnisorientiert und KI-zentriert. HFS Research empfiehlt fünf konkrete Schritte zur Überwindung technischer Schulden: Tech-Schulden wie Finanzschulden behandeln: Unternehmen müssen Prioritäten setzen und diese konsequent tilgen. Systeme umgestalten: Workflows und Governance sind künftig rund um KI statt um veraltete Strukturen zu gestalten. Produktbezogene Fähigkeiten fordern: Firmen sollten zu Anbietern wechseln, die KI-gesteuerte Plattformen anbieten, nicht Personal. Neue Geschäftsmodelle einführen: Modelle wie Abonnements, ergebnisbasierte oder nutzungsabhängige Preise gehören eingeführt. Mit Dringlichkeit führen: Rollen, Governance und die Bereitstellung KI-gestützter Arbeitsweisen gehören neu definiert.