Lieferketten unter Druck, steigende Energiekosten, ESG-Anforderungen und der Zwang zur Automatisierung: Die produzierende Industrie steht vor einer Gemengelage, die viele Unternehmen gleichzeitig fordert. Künstliche Intelligenz (KI) gilt dabei als strategischer Hebel, um Prozesse effizienter zu gestalten, Qualität zu sichern und neue Wertschöpfung zu erschließen. Doch in der Praxis scheitern KI-Vorhaben häufig nicht an Ideen oder Use Cases, sondern an der IT-Basis: Veraltete Infrastrukturen und gewachsene Architekturen bremsen Integration und Skalierung.
Studie: 85 Prozent sehen den Technologiebestand als Risiko für KI
Eine aktuelle Studie von Cognizant unter 1.000 Führungskräften aus Global-2000-Organisationen zeigt, wie groß die Lücke ist: 85 Prozent der Senior Executives befürchten demnach, dass der bestehende Technologiebestand die erfolgreiche Integration von KI gefährdet. In der Konsequenz rückt die Modernisierung von Legacy-Systemen an die Spitze vieler Prioritätenlisten – nicht als „nice to have“, sondern als geschäftskritische Voraussetzung für Wettbewerbsfähigkeit.
Zwei-Jahres-Ziel: Modernisierung wird zum Sprint
Viele Unternehmen setzen sich einen ambitionierten Zeitrahmen: Mindestens drei Viertel der Befragten planen, eine breite Palette an Modernisierungszielen innerhalb der nächsten zwei Jahre abzuschließen. Dazu gehören unter anderem:
- Cloud-Modernisierung und Überarbeitung der Legacy-Infrastruktur
- Migration von Schlüsselanwendungen
- Updates kundenorientierter Applikationen
Der Anspruch dahinter ist klar: KI-Integration soll nicht punktuell bleiben, sondern auf einer tragfähigen Plattform schnell in die Breite gebracht werden.
Hindernisse: Komplexität, Ressourcen und technische Schulden
Der Weg dorthin ist jedoch steinig. Als größte Hürden nennen die Befragten vor allem:
- Komplexität der Vorhaben (63 Prozent)
- Verfügbarkeit und Bezahlbarkeit von Personal (50 Prozent)
- Kapital und Finanzierung (48 Prozent)
Ein besonders kritischer Punkt ist der Umgang mit technischen Schulden (Tech Debt). Obwohl deren Abbau als finanzielles und strategisches Ziel gilt, erwarten 93 Prozent der Unternehmen, bis 2030 weniger als ein Viertel ihrer Tech Debt abgebaut zu haben. Das steht im Spannungsfeld zu einem weiteren Plan vieler Firmen: den Budgetanteil für die Wartung bestehender Systeme von derzeit 61 Prozent auf 27 Prozent bis 2030 deutlich zu senken. Die erwarteten Einsparungen aus Tech-Debt-Reduktion dürften nach den Studienergebnissen jedoch nur einen Teil der Modernisierungskosten decken – ein Hinweis darauf, dass viele Unternehmen das Zwei-Jahres-Ziel voraussichtlich verfehlen könnten.
Drei Phasen: Effizienz, Modernisierung, Wachstum
Um Modernisierung zu beschleunigen, empfiehlt sich ein Vorgehen, das frühe Erfolge zur Finanzierung weiterer Schritte nutzt. Ein strukturierter Dreiklang kann dabei helfen, Tempo und Wirkung zu erhöhen:
1) Kurzfristig Effizienz steigern
Ziel ist es, Betriebskosten zu senken und operatives Kapital freizusetzen. Hebel sind beispielsweise:
- eine agilere, reaktionsschnellere IT
- bessere operative Transparenz
- höhere Produktivität der Mitarbeitenden
- Stärkung der Cybersicherheit
2) Mittelfristig modernisieren und KI integrieren
Auf der verbesserten Basis lassen sich Initiativen skalieren. Zentral bleibt der systematische Abbau technischer Schulden. Gleichzeitig kann KI selbst helfen, Modernisierung zu beschleunigen – etwa bei der Decodierung von Geschäftslogik, beim Code-Refactoring oder bei der Datenmigration. Laut Studie können Unternehmen Modernisierungspläne so in 30 Prozent weniger Zeit und zu 30 Prozent geringeren Kosten umsetzen.
3) Langfristig Wachstum und neue Geschäftsmodelle ermöglichen
Wenn Zeit, Kapital und Infrastruktur verfügbar sind, rückt Innovation in den Vordergrund: schnellere Markteinführung, bessere Reaktion auf veränderte Kundenbedürfnisse, höhere Preis- und Wettbewerbsfähigkeit – und die Chance, durch digitale Services neue Einnahmequellen zu erschließen.
Fazit: Modernisierung am KI-Zeitplan ausrichten
Die Kernaussage ist deutlich: Wer KI wirksam einsetzen will, muss die IT-Basis jetzt modernisieren – und zwar in einem Tempo, das zum KI-Fortschritt passt. Unternehmen, die dem Zwei-Jahres-Ziel nahekommen, schaffen die Voraussetzung für Skalierung, Effizienzgewinne und neue digitale Geschäftsmodelle.
Unternehmenslink: https://www.cognizant.com/