Unternehmens-KI stößt an Grenzen, wenn Daten über Systeme, Clouds und Ländergrenzen hinweg genutzt werden sollen. Datenhoheit, Sicherheit und Governance werden damit zur Architekturfrage – und entscheiden zunehmend darüber, wie gut KI skalierbar ist.
Das zeigt der „2026 Global AI Report: A Playbook for Private and Sovereign AI“, den NTT DATA – ein Anbieter von KI-, digitalen Business- und Technologie-Services – jetzt veröffentlicht hat. Der Bericht macht deutlich: Viele KI-Anwendungen stellen heute Anforderungen, für die bestehende Architekturen und Infrastrukturen nicht ausgelegt wurden. Je stärker KI in Geschäftsprozesse eingebunden wird, desto wichtiger werden Kontrolle, Datenlokalität, Sicherheit und Governance. Dadurch entsteht eine wachsende Kluft zwischen Unternehmen, die KI gezielt auf diese Anforderungen ausrichten, und jenen, die sie in bestehende, dafür nur bedingt geeignete Umgebungen integrieren.
Datenhoheit wird zur Architekturfrage
Über viele Jahre hinweg legten Unternehmen ihre IT-Architektur darauf aus, Daten mit zunehmender Geschwindigkeit und Effizienz über Systeme, Clouds, Anwendungen und Ländergrenzen hinweg zu bewegen. Die zunehmende Nutzung von KI offenbart nun die Grenzen dieses Modells. Unternehmen müssen sensible Daten schützen und Workloads innerhalb klar definierter Rechtsräume betreiben, während KI-Modelle immer strengeren Governance-Anforderungen unterliegen. Daten lassen sich jedoch nicht immer so schnell, frei und grenzüberschreitend bewegen, wie viele KI-Anwendungen es voraussetzen. Dadurch entwickelt sich die Datenhoheit zu einer zentralen architektonischen Rahmenbedingung. Private und souveräne KI-Anwendungen werden damit zu strategischen Handlungsfeldern.
Anspruch und Umsetzung klaffen auseinander
Der „2026 Global AI Report: A Playbook for Private and Sovereign AI“ zeigt eine Lücke zwischen dem, was Unternehmen als notwendig erachten, und dem, was sie tatsächlich umzusetzen bereit sind:
- Mehr als 95 % der Befragten geben an, dass private und souveräne KI-Anwendungen wichtig sind, doch nur 29 % priorisieren Sovereign AI konkret und in der nächsten Zeit.
- Rund 35 % der Chief AI Officer nennen den Aufbau, die Integration und das Management komplexer KI-Modelle in privaten oder souveränen Umgebungen als größte Hürde bei der Einführung. Fast 60 % der KI-Verantwortlichen sehen standortübergreifende Datenbeschränkungen als wesentliche Herausforderung.
- Nur 38 % berichten von einem hohen Vertrauen in ihre Cloud-Sicherheitsarchitektur, die eine entscheidende Grundlage sowohl für private als auch souveräne KI-Anwendungen darstellt.
Private AI und Sovereign AI: Verwandt, aber nicht identisch
Private und souveräne KI-Anwendungen stehen in engem Zusammenhang, unterscheiden sich jedoch klar voneinander. Private AI konzentriert sich auf den Schutz sensibler Unternehmensdaten, die Kontrolle von Zugriffsrechten und die Begrenzung potenzieller Risiken. Sovereign AI stellt sicher, dass KI-Systeme, Daten und Betriebsumgebungen den jeweiligen juristischen, regulatorischen sowie nationalen oder regionalen Kontrollanforderungen entsprechen.
„Mit der Weiterentwicklung von KI werden private und souveräne Ansätze zum Härtetest für die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen“, betont Abhijit Dubey von NTT DATA. „Erfolgreiche Unternehmen gehen inzwischen weit über regulatorische Compliance und Risikominimierung hinaus. Sie schaffen außerdem die operative Grundlage für KI, die in unterschiedlichen Märkten, Rechtsräumen und Geschäftsumfeldern leistungsfähig bleibt. Unsere Studie zeigt, dass KI-Vorreiter sich einen deutlichen Vorsprung verschaffen, wenn sie Architektur, Infrastruktur und Governance als strategische Kernanforderungen behandeln.“
Fünf Veränderungen, die Unternehmens-KI neu prägen
Der Bericht identifiziert fünf zentrale Veränderungen, die die nächste Phase von Unternehmens-KI prägen:
1. KI stößt an ihre Grenzen, aber das Problem ist nicht das Modell
Die allgemeine Einschränkung Künstlicher Intelligenz liegt nicht länger allein in der Leistungsfähigkeit der Modelle. KI erfordert heute deutlich mehr Kontrolle über Rechenleistung, Datenzugriff, Sicherheit und Datenlokalität und macht damit die Grenzen von Infrastrukturen sichtbar, die für zentralisierte, standortunabhängige Datenflüsse entwickelt wurden.
2. Datenhoheit ist heute eine architektonische Rahmenbedingung
Unternehmen können Daten weiterhin bewegen, jedoch nicht mehr in der Weise, wie KI-Systeme es benötigen. Da KI auf den kontinuierlichen Zugriff auf Daten angewiesen ist, bestimmt die Datenhoheit zunehmend, wo Daten gespeichert werden, wo Modelle ausgeführt werden und wie Systeme konzipiert und gesteuert werden.
3. Alle erkennen den Wandel, doch nur wenige handeln konsequent
Mehr als 95 % der Unternehmen erkennen die Bedeutung von privaten und souveränen KI-Anwendungen, doch nur rund ein Drittel priorisiert Sovereign AI konkret und mit kurzfristigem Umsetzungsfokus.
4. Marktführer gestalten frühzeitig neu und bauen ihren Vorsprung aus
Führende Unternehmen handeln entschlossen und bringen Infrastruktur, Governance und Betriebsmodelle frühzeitig in Einklang. Dadurch gelingt ihnen der schnellere Übergang von Pilotprojekten zu skalierbaren Implementierungen, während andere noch mit Anpassungsprozessen kämpfen.
5. Private und Sovereign KI brauchen orchestrierte Ökosysteme
Private und souveräne KI klingen nach Unabhängigkeit, in der Praxis basieren sie jedoch auf eng orchestrierten Ökosystemen. Mehr als die Hälfte der Unternehmen nennt Integrationskomplexität als größte Herausforderung. Während Unternehmen nach mehr Kontrolle streben, erhöhen sie zugleich die Komplexität und gegenseitige Abhängigkeit ihrer KI-Ökosysteme und Technologiepartner über den gesamten Technologie-Stack hinweg.
📌Lesetipp: Business Software im KI-Zeitalter
Wie KI sicher und wirksam in Unternehmensanwendungen eingebettet werden kann, beleuchten Dr. Karsten Sontow und Dr. Volker Liestmann in ihrem Beitrag „Business Software im KI-Zeitalter: Wie aus Assistenz operative Handlungsfähigkeit wird.“
Der Fachartikel zeigt, warum Datenqualität, Architektur, Berechtigungskonzepte und Governance zentrale Voraussetzungen dafür sind, dass aus KI-Assistenz operative Handlungsfähigkeit wird.
➡️ Business Software im KI-Zeitalter: Wie aus Assistenz operative Handlungsfähigkeit wird
Was bedeuten die Ergebnisse für Unternehmen?
Gemeinsam verändern private und souveräne KI grundlegend, wie KI-Systeme entwickelt, gesteuert und skaliert werden. Unternehmen, die ihre Architekturen frühzeitig neu ausrichten, sind in regulierten, verteilten und datensensiblen Umgebungen deutlich besser positioniert. Organisationen hingegen, die KI lediglich in Architekturen integrieren, die nicht für Kontrolle, Datenlokalität oder eingeschränkte Datenflüsse ausgelegt wurden, könnten Schwierigkeiten haben, ihre KI-Ambitionen in nachhaltigen Geschäftswert umzuwandeln.
Damit wird deutlich: Die Skalierung von Unternehmens-KI scheitert nicht allein an Modellen oder einzelnen Anwendungen. Entscheidend ist zunehmend, ob Architektur, Datenhoheit, Sicherheit und Governance zusammenspielen. Wer diese Grundlagen frühzeitig schafft, kann KI nicht nur sicherer betreiben, sondern auch schneller von Pilotprojekten in skalierbare Anwendungen überführen.
Der Bericht „2026 Global AI Report: A Playbook for Private and Sovereign AI“ basiert auf zwei Studien mit insgesamt knapp 5.000 leitenden Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern aus mehr als einem Dutzend Branchen, über 30 Märkten und fünf Weltregionen. Er ist Teil der globalen Forschungsreihe von NTT DATA zu Strategien, die KI-Marktführer vom übrigen Markt unterscheiden.
Der Autor
Abhijit Dubey ist CEO und Chief AI Officer bei NTT DATA.
