KI-Souveränität entwickelt sich für Unternehmen zunehmend zu einem strategischen Thema. Eine aktuelle Studie des IBM Institute for Business Value zeigt jedoch, dass viele Organisationen in Europa, dem Nahen Osten und Afrika ihre Abhängigkeiten von KI-Anbietern, Modellen und Infrastrukturen nur unzureichend kennen. Gleichzeitig erschweren technische und organisatorische Faktoren den Wechsel von KI-Plattformen. Die Untersuchung verdeutlicht, dass Resilienz und Kontrolle über den KI-Stack zu entscheidenden Wettbewerbsfaktoren werden.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist für viele Unternehmen längst von einer technologischen Option zu einer geschäftskritischen Grundlage geworden. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Transparenz, Kontrolle und Nachvollziehbarkeit von KI-Systemen. Vor diesem Hintergrund gewinnt das Konzept der KI-Souveränität an Bedeutung. Gemeint ist die Fähigkeit von Unternehmen, Kontrolle über Daten, Modelle, Anwendungen und Infrastruktur zu behalten und sich nicht in kritischen Bereichen von einzelnen Anbietern abhängig zu machen.

Eine neue Studie des IBM Institute for Business Value untersucht, wie Unternehmen weltweit mit diesen Herausforderungen umgehen. Die Ergebnisse zeigen insbesondere für die EMEA-Region einen deutlichen Handlungsbedarf.

Geringes Verständnis der eigenen KI-Abhängigkeiten

Laut der Studie „The Calculus of AI Sovereignty“ verfügen lediglich 10 Prozent der befragten Führungskräfte in EMEA über ein starkes Verständnis der Abhängigkeiten ihres Unternehmens von KI-Anbietern, Modellen und Infrastrukturkomponenten. In Deutschland liegt dieser Wert mit 13 Prozent nur geringfügig höher.

Gleichzeitig betrachten weltweit 83 Prozent der CEOs KI-Souveränität inzwischen als wichtigen Bestandteil ihrer Unternehmensstrategie. Dennoch fehlt vielen Organisationen die notwendige Transparenz, um Datenflüsse und Systemzusammenhänge umfassend nachzuvollziehen.

Ana Paula Assis, IBM Senior Vice President and Chair, EMEA and APAC, beschreibt diese Entwicklung im Vorwort der Studie:

„Dieser Bericht zeigt, dass heute nur ein kleiner Teil der Führungskräfte ihre KI-Abhängigkeiten wirklich versteht. Die Lücke zwischen Einführung und Kontrolle vergrößert sich genau in dem Moment, in dem KI unverzichtbar wird. Für Unternehmen ist es gerade die Kombination aus Open-Source-Technologie und Kontrolle, die eine selektive Souveränität ermöglicht. Sie erlangen genau das Maß an Autorität, wo es am wichtigsten ist, ohne überall die Kosten einer vollständigen Unabhängigkeit tragen zu müssen.”

Anbieterwechsel bleibt für viele Unternehmen schwierig

Die Untersuchung verdeutlicht zudem die Herausforderungen bei der operativen Flexibilität von KI-Umgebungen. So geben 73 Prozent der befragten Führungskräfte in EMEA an, dass ein Wechsel ihres primären KI-Anbieters oder Modells schwierig wäre. In Deutschland liegt dieser Anteil bei 65 Prozent.

Hinzu kommen regulatorische und organisatorische Anforderungen. Rund 70 Prozent der Befragten in EMEA sehen die Einhaltung von Vorgaben zur Datenresidenz und Datensouveränität über verschiedene Regionen hinweg als Herausforderung. Dadurch wird die Migration von KI-Systemen und Daten zusätzlich erschwert.

Bemerkenswert ist zudem die Bereitschaft vieler Unternehmen, höhere Kosten für mehr Flexibilität in Kauf zu nehmen. 71 Prozent der Befragten in EMEA würden laut Studie eine Kostensteigerung von 20 Prozent akzeptieren, um bestehende KI-Anbieter beizubehalten, sofern dadurch die strategische Flexibilität verbessert wird.

Hohe Risiken durch Ausfälle von KI-Anbietern

Die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern kann sich auch unmittelbar auf den Geschäftsbetrieb auswirken. Mehr als vier von fünf befragten Unternehmen in EMEA geben an, dass ein Ausfall ihres primären KI-Anbieters von sieben Tagen oder länger schwerwiegende oder kritische Folgen hätte.

Die Organisationen berichteten im Durchschnitt von sieben KI-bezogenen Betriebsstörungen innerhalb der vergangenen zwei Jahre. Als häufigste Ursache werden in der EMEA-Region Probleme bei Anbieter-Services genannt. In Deutschland stehen technische Schwierigkeiten an erster Stelle.

Diese Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung robuster und flexibel gestalteter KI-Architekturen, die auch bei Störungen einzelner Komponenten handlungsfähig bleiben.

Multi-Vendor-Strategien entstehen häufig aus der Praxis

Zwar beschreiben 73 Prozent der befragten Organisationen ihre KI-Landschaft als bewusst auf mehrere Anbieter ausgerichtet. Die Studie zeigt jedoch, dass diese Vielfalt häufig nicht Ergebnis einer strategischen Planung ist.

Als wichtigste Gründe nennen die Befragten:

Geografische Anforderungen (75 Prozent)
Unabhängige Entscheidungen einzelner Geschäftsbereiche (72 Prozent)
Historisch gewachsene IT-Landschaften und Legacy-Strukturen (63 Prozent)

Damit entstehen Multi-Vendor-Umgebungen vielfach aus organisatorischen und betrieblichen Rahmenbedingungen statt aus einer gezielten Strategie zur Risikominimierung oder Souveränität.

Kontrollfähigkeiten wirken sich auf Geschäftsergebnisse aus

Besonders deutlich fallen die Unterschiede zwischen Unternehmen mit unterschiedlichen Kontrollmechanismen aus. Laut IBM schützen Organisationen mit den fortschrittlichsten KI-Kontrollfähigkeiten weltweit 55 Prozent mehr operativen Gewinn vor KI-bedingten Störungen und verzeichnen weniger Ausfallzeiten.

Allerdings erreicht nur eine kleine Gruppe von sieben Prozent der untersuchten Unternehmen dieses Niveau. Die Studienautoren sehen darin eine wachsende Kluft zwischen Organisationen mit flexiblen, anpassungsfähigen KI-Systemen und solchen, die durch technologische oder organisatorische Abhängigkeiten eingeschränkt sind.

Die Studie enthält darüber hinaus Empfehlungen für den Aufbau resilienter und souveräner KI-Architekturen, die Unternehmen mehr Kontrolle über ihre Daten, Modelle und Infrastrukturen ermöglichen sollen.

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