AWS-Bericht: Generative KI übertrifft Sicherheit in den globalen Technologiebudgets für 2025

Laut einer heute von Amazon Web Services veröffentlichten umfassenden neuen Studie haben generative KI-Tools die Cybersicherheit als oberste Budgetpriorität für globale IT-Führungskräfte bis 2025 überholt.

Der AWS Generative AI Adoption Index , für den 3.739 leitende IT-Entscheidungsträger in neun Ländern befragt wurden, zeigt, dass 45 % der Unternehmen planen, Ausgaben für generative KI gegenüber traditionellen IT-Investitionen wie Sicherheitstools (30 %) zu priorisieren. Dies stellt eine bedeutende Verschiebung der Technologiestrategien der Unternehmen dar, da diese darum wetteifern, das transformative Potenzial der KI voll auszuschöpfen.

„Ich glaube nicht, dass das Anlass zur Sorge gibt“, sagte Rahul Pathak, Vice President of Generative AI and AI/ML Go-to-Market bei AWS, in einem Exklusivinterview mit VentureBeat. „Ich interpretiere das so, dass die Sicherheit der Kunden weiterhin höchste Priorität hat. Da KI bei der Budgetpriorisierung eine so wichtige Rolle spielt, sehen die Kunden viele Anwendungsfälle für KI. Genau das ist der Grund für dieses Ergebnis: Es besteht ein breiter Bedarf, die KI-Einführung zu beschleunigen.“

Die umfassende Umfrage, die in den USA, Brasilien, Kanada, Frankreich, Deutschland, Indien, Japan, Südkorea und Großbritannien durchgeführt wurde, zeigt, dass die Einführung generativer KI einen kritischen Wendepunkt erreicht hat. 90 % der Unternehmen setzen diese Technologien bereits in irgendeiner Form ein. Noch aussagekräftiger ist, dass 44 % die experimentelle Phase bereits hinter sich gelassen und bereits in der Produktion eingesetzt haben.

Da KI-Initiativen unternehmensweit zunehmen, entstehen neue Führungsstrukturen, um die Komplexität zu bewältigen. Der Bericht ergab, dass 60 % der Unternehmen bereits eine dedizierte KI-Führungskraft, beispielsweise einen Chief AI Officer (CAIO), ernannt haben, und weitere 26 % planen dies bis 2026.

Dieses Engagement auf Führungsebene spiegelt die wachsende Anerkennung der strategischen Bedeutung von KI wider. Allerdings stellt die Studie fest, dass fast ein Viertel der Unternehmen bis 2026 immer noch keine formalen Strategien zur KI-Transformation haben wird, was auf potenzielle Herausforderungen im Änderungsmanagement hindeutet.

„Eine durchdachte Change-Management-Strategie ist entscheidend“, betont der Bericht. „Die ideale Strategie sollte Änderungen am Betriebsmodell, an Datenmanagementpraktiken, an Talentpools und an Skalierungsstrategien berücksichtigen.“

Im Jahr 2024 führten Unternehmen durchschnittlich 45 KI-Experimente durch, doch bis 2025 dürften nur etwa 20 davon die Endnutzer erreichen, was die anhaltenden Herausforderungen bei der Implementierung verdeutlicht.

„Dass über 40 % der Produkte eines relativ neuen Produkts in Produktion gehen, halte ich für eine recht hohe Akzeptanz und Erfolgsquote“, bemerkte Pathak. „Ich denke jedoch, dass Kunden KI bereits in großem Umfang in der Produktion einsetzen, und wir wollen, dass sich dieser Trend weiter beschleunigt.“

Der Bericht identifizierte den Mangel an Fachkräften als Haupthindernis für die Überführung von Experimenten in die Produktion. 55 % der Befragten gaben an, dass der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften im Bereich der generativen KI ihre größte Herausforderung sei.

„Ein weiterer wichtiger Schlüssel für einen erfolgreichen Produktionsstart ist, dass Kunden von ihren angestrebten Geschäftszielen ausgehend arbeiten und verstehen, wie KI mit ihren Daten interagiert“, sagte Pathak gegenüber VentureBeat. „Nur wenn Sie Ihre einzigartigen Erkenntnisse über Ihr Unternehmen und Ihre Kunden mit KI kombinieren, können Sie ein differenziertes Geschäftsergebnis erzielen.“

Um die Qualifikationslücke zu schließen, verfolgen Unternehmen eine duale Strategie: interne Schulungen und externe Rekrutierung. Die Umfrage ergab, dass 56 % der Unternehmen bereits Schulungspläne für generative KI entwickelt haben, weitere 19 % planen dies bis Ende 2025.

„Für mich ist es klar, dass dies für die Kunden oberste Priorität hat“, sagte Pathak zum Thema Fachkräftemangel. „Es geht darum, wie wir unsere Teams und Mitarbeiter mitnehmen und sie so positionieren können, dass sie ihre Chancen optimal nutzen können.“

Pathak betonte weniger spezifische technische Fähigkeiten als vielmehr die Anpassungsfähigkeit: „Ich denke, es geht eher darum, ob man sich darauf einlassen kann, den Umgang mit KI-Tools zu erlernen, um sie in den täglichen Arbeitsablauf zu integrieren und dabei flexibel zu bleiben. Ich denke, geistige Flexibilität wird für uns alle wichtig sein.“

Die Talentförderung geht über die Ausbildung hinaus und umfasst auch aggressives Recruiting: 92 % der Unternehmen planen, im Jahr 2025 Positionen zu besetzen, die Fachwissen im Bereich generative KI erfordern. In einem Viertel der Unternehmen werden mindestens 50 % der neuen Stellen diese Fähigkeiten erfordern.

Die langjährige Debatte darüber, ob proprietäre KI-Lösungen entwickelt oder bestehende Modelle genutzt werden sollen, scheint sich zugunsten eines hybriden Ansatzes zu entscheiden. Nur 25 % der Unternehmen planen, von Grund auf selbst entwickelte Lösungen einzusetzen, während 58 % beabsichtigen, kundenspezifische Anwendungen auf Basis bereits vorhandener Modelle zu entwickeln, und 55 % werden Anwendungen auf Basis fein abgestimmter Modelle entwickeln.

Dies stellt einen bemerkenswerten Wandel für Branchen dar, die traditionell für kundenspezifische Entwicklungen bekannt sind. Der Bericht ergab, dass 44 % der Finanzdienstleistungsunternehmen den Einsatz von Out-of-the-Box-Lösungen planen – eine Abkehr von ihrer bisherigen Vorliebe für proprietäre Systeme.

„Viele ausgewählte Kunden entwickeln noch ihre eigenen Modelle“, erklärte Pathak. „Abgesehen davon denke ich, dass so viel Potenzial und Investitionen in die grundlegenden Modelle geflossen sind, dass sie hervorragende Ausgangspunkte bieten. Wir haben hart daran gearbeitet, den Kunden den Schutz ihrer Daten zu gewährleisten. Nichts gelangt in die Modelle. Alles, was sie zur Feinabstimmung oder Anpassung vornehmen, bleibt privat und ihr geistiges Eigentum.“

Er fügte hinzu, dass Unternehmen ihr proprietäres Wissen weiterhin nutzen können, während sie vorhandene Basismodelle verwenden: „Kunden erkennen, dass sie mit Dingen wie RAG [Retrieval-Augmented Generation] sowie Anpassung, Feinabstimmung und Modelldestillation von ihrem proprietären Verständnis der Welt profitieren können.“

Während Investitionen in generative KI ein globaler Trend sind, zeigt die Studie regionale Unterschiede bei den Akzeptanzraten. In den USA priorisieren 44 % der Unternehmen generative KI-Investitionen, was dem weltweiten Durchschnitt von 45 % entspricht. Indien (64 %) und Südkorea (54 %) wiesen jedoch deutlich höhere Quoten auf.

„Wir beobachten weltweit eine massive Akzeptanz“, bemerkte Pathak. „Ich fand es interessant, dass es weltweit eine relativ hohe Konsistenz gab. Bei genauerem Hinsehen haben wir bei unseren Befragten festgestellt, dass Indien vielleicht etwas vorn liegt, andere Länder etwas hinter dem Durchschnitt zurückliegen und die USA quasi gleichauf liegen.“

Unternehmen, die sich in der komplexen KI-Landschaft zurechtfinden, verlassen sich zunehmend auf externe Expertise. Der Bericht ergab, dass 65 % der Unternehmen im Jahr 2025 in gewissem Maße auf Drittanbieter angewiesen sein werden. 15 % planen, sich ausschließlich auf Anbieter zu verlassen, und 50 % verfolgen einen gemischten Ansatz aus internen Teams und externen Partnern.

„Für uns ist es eine Art ‚und‘-Beziehung“, so Pathak über den AWS-Ansatz, sowohl kundenspezifische als auch vorgefertigte Lösungen zu unterstützen. „Wir wollen unsere Kunden dort abholen, wo sie sind. Wir verfügen über ein riesiges Partner-Ökosystem, in das wir aus Sicht der Modellanbieter investiert haben, wie zum Beispiel Anthropic, Meta, Stability, Cohere usw. Wir haben ein großes Partner-Ökosystem aus ISVs. Wir haben ein großes Partner-Ökosystem aus Dienstleistern und Systemintegratoren.“

Für Unternehmen, die noch zögern, generative KI zu nutzen, sprach Pathak eine eindringliche Warnung aus: „Ich denke wirklich, dass Kunden sich darauf einlassen sollten, sonst laufen sie Gefahr, von ihren Kollegen, die dies tun, abgehängt zu werden. Die Vorteile, die KI bieten kann, sind real und erheblich.“

Er betonte das zunehmende Innovationstempo in diesem Bereich: „Das Tempo der Veränderungen und Verbesserungen in der KI-Technologie sowie die Reduzierung von Faktoren wie den Kosten der Inferenz sind signifikant und werden auch weiterhin rasant sein. Dinge, die heute unmöglich erscheinen, werden in wahrscheinlich nur drei bis sechs Monaten Schnee von gestern sein.“

Diese Stimmung spiegelt sich in der breiten Akzeptanz in allen Branchen wider. „Wir sehen eine so schnelle, massive Akzeptanz“, bemerkte Pathak. „Regulierte Branchen, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Regierungen, Großunternehmen und Startups. Die aktuelle Startup-Welle basiert fast ausschließlich auf KI.“

Der AWS-Bericht zeichnet ein Bild der rasanten Entwicklung generativer KI vom hochmodernen Experiment zur grundlegenden Unternehmensinfrastruktur. Während Unternehmen ihre Budgetprioritäten verschieben, Führungsteams umstrukturieren und um KI-Talente kämpfen, deuten die Daten darauf hin, dass wir einen entscheidenden Wendepunkt bei der Einführung von KI in Unternehmen erreicht haben.

Doch inmitten des technologischen Goldrauschs werden die erfolgreichsten Implementierungen wahrscheinlich von Unternehmen kommen, die sich konsequent auf Geschäftsergebnisse statt auf technologische Innovationen konzentrieren. Wie Pathak betonte: „KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber Sie müssen mit Ihrem Geschäftsziel beginnen. Was wollen Sie als Unternehmen erreichen?“

Letztendlich werden nicht unbedingt die Unternehmen mit den größten KI-Budgets oder den fortschrittlichsten Modellen erfolgreich sein, sondern diejenigen, die KI am effektivsten nutzen, um mithilfe ihrer einzigartigen Datenbestände echte Geschäftsprobleme zu lösen. In diesem neuen Wettbewerbsumfeld stellt sich nicht mehr die Frage, ob KI eingeführt werden soll, sondern wie schnell Unternehmen KI-Experimente in konkrete Geschäftsvorteile umsetzen können, bevor dies ihren Wettbewerbern gelingt.