Eine der wichtigsten Erkenntnisse des Berichts betrifft die Sicherheit: 93 % der CIOs und CTOs sind der Ansicht, dass der Einsatz von KI auf den Legacy-Systemen ihres Unternehmens ohne vorherige Modernisierung letztendlich zu einer unternehmensweiten Sicherheitskrise führen wird.
Die von uns befragten Führungskräfte befürchten nicht nur, dass es zu einer Sicherheitskrise kommen könnte. Sie sind überzeugt, dass diese eintreten wird, wenn sie ihre Legacy-Systeme nicht modernisieren.
Gerade in großen Unternehmen kann die Modernisierung gewachsener IT-Landschaften zunächst wie eine Mammutaufgabe erscheinen. Legacy-Systeme sind häufig tief in zentrale Anwendungen, Datenlandschaften, Integrationsschichten und weitere Teile der Infrastruktur eingebunden. Warum also Systeme verändern, die zuverlässig funktionieren?
Unsere Studie zeigt jedoch, dass gewachsene IT-Landschaften mittel- und langfristig erhebliche Herausforderungen mit sich bringen können. Das bedeutet nicht, dass Unternehmen ihre gesamte IT auf einmal erneuern müssen. Entscheidend ist vielmehr, gezielt und schrittweise vorzugehen.
Am Anfang steht die Frage, wo KI tatsächlich einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen kann. Anschließend gilt es, die dafür relevanten Systeme und Abhängigkeiten zu analysieren. Auf welche Daten muss die KI zugreifen können? Welche Abhängigkeiten müssen berücksichtigt werden? Auf dieser Grundlage lässt sich die Modernisierung systematisch planen.
Für die Cybersicherheit ist dieses Vorgehen besonders wichtig. Je autonomer KI-Systeme agieren, desto wichtiger werden die Architektur und Governance, in die sie eingebettet sind. Wer Unternehmensdaten und das Vertrauen von Kunden, Partnern und weiteren Stakeholdern schützen will, muss Sicherheit deshalb von Anfang an in die technologische Basis integrieren. Dazu gehören einfachere Integrationen, eine bessere Kontrolle über Daten und eine Architektur, die auch für die nächste Entwicklungsstufe der KI ausgelegt ist.
Wir sehen bereits, wie dieser methodische Ansatz in der Praxis aussieht. Für den Finanzdienstleistungszweig eines globalen Automobilherstellers hat GFT eine sichere Cloud-Landing-Zone als Grundlage für dessen Transformation entwickelt, die es dem Unternehmen ermöglicht , seine Kernbankplattform sicher zu migrieren und anschließend weitere Workloads entsprechend seinen geschäftlichen und technologischen Prioritäten zu verlagern.
Das Beispiel zeigt: Modernisierung bedeutet nicht, alles gleichzeitig zu verändern. Vielmehr geht es darum, zu erkennen, wo die Komplexität bestehender Systeme den geschäftlichen Nutzen von KI begrenzt, und genau dort gezielt anzusetzen. So lässt sich die IT Schritt für Schritt sicher und effizient weiterentwickeln.
Die AI Implementation Gap ist damit nicht allein eine Frage der KI. Sie zeigt vielmehr, wie gut Unternehmen insgesamt auf deren breiten Einsatz vorbereitet sind. Wer diese Lücke schließen will, sollte Modernisierung, Sicherheit, Daten und Governance nicht als voneinander getrennte IT-Initiativen betrachten. Gemeinsam bilden sie die Grundlage dafür, aus ambitionierten KI-Plänen nachhaltigen geschäftlichen Mehrwert zu schaffen.
