Obwohl der Enthusiasmus für künstliche Intelligenz ungebrochen ist, zeichnet die betriebswirtschaftliche Realität ein ernüchterndes Bild, denn alarmierende Statistiken des MIT zeigen, dass aktuell 95 % aller Projekte im Bereich der generativen KI keinen positiven Return on Investment erzielen. Diese Zahl verdeutlicht eine tiefgreifende Diskrepanz zwischen technologischem Potenzial und tatsächlicher Wertschöpfung. Die Ursache für dieses Effizienzdefizit liegt oftmals nicht in der Qualität der Algorithmen selbst, sondern in einer fundamentalen Fehlannahme bezüglich der IT-Infrastruktur. Insbesondere die weitverbreitete „Cloud-First“-Strategie, bei der Daten zur Verarbeitung an zentrale Rechenzentren gesendet werden, erweist sich zunehmend als kostspieliger Hemmschuh. Die physische Trennung von Datenentstehung und Rechenleistung stößt an physikalische und ökonomische Grenzen, die den angestrebten Geschäftsnutzen neutralisieren oder sogar ins Negative verkehren können. Für den deutschen Mittelstand wird die Wahl der richtigen Architektur somit zur entscheidenden Weiche für den Erfolg oder Misserfolg von KI-Initiativen.
Die Grenzen des zentralisierten Cloud-Ansatzes
Ineffizienz durch Design Latenz Kosten und Risiken
Der klassische Datenverarbeitungszyklus einer Cloud-Architektur, bei dem Daten im Werk erfasst, zur Analyse in ein entferntes Rechenzentrum gesendet und die Ergebnisse zurück an die Maschine übermittelt werden, erweist sich in hochdynamischen industriellen Umgebungen als zu träge. Diese inhärente Verzögerung, die Latenz, entsteht durch die physische Distanz und die Netzwerk-Roundtrips. In der vernetzten Produktion, wo Millisekunden über die Qualität eines Werkstücks, die Effizienz einer Logistikkette oder die Sicherheit eines Prozesses entscheiden, ist dieser Zeitverlust inakzeptabel. Ein KI-System, das beispielsweise eine Produktionslinie in Echtzeit überwachen und steuern soll, kann seine Aufgabe nicht erfüllen, wenn die zur Entscheidung nötigen Daten erst eine Reise über Hunderte von Kilometern antreten müssen. Das Ergebnis sind nicht nur verpasste Optimierungschancen, sondern auch handfester Ausschuss und ineffiziente Abläufe, wodurch der potenzielle Nutzen der KI-Anwendung direkt untergraben wird, bevor er überhaupt realisiert werden kann.
Neben der technischen Trägheit entpuppt sich die Cloud-basierte KI-Implementierung für viele Unternehmen als unkalkulierbare Kostenfalle, die weit über die reinen Rechenkapazitäten hinausgeht. Ein wesentlicher, oft unterschätzter Faktor sind die sogenannten „Egress Fees“, also die Gebühren, die für den Datentransfer aus der Cloud heraus anfallen. Je kleinteiliger, hochfrequenter und voluminöser die Datenströme zwischen Werk und Rechenzentrum sind, desto unvorhersehbarer und unkontrollierbarer steigen diese Kosten. Eine vermeintlich flexibel skalierbare Lösung entwickelt sich so schnell zu einem Budgetfresser, bei dem die Ausgaben linear mit dem erzeugten Datenaufkommen wachsen. Diese Kostenstruktur steht im direkten Widerspruch zum Ziel, KI gewinnbringend einzusetzen. Anstatt die Effizienz zu steigern, führt dieser Ansatz zu einer finanziellen Belastung, die den erzielten Nutzen zunichtemachen kann und die Skalierung von KI-Projekten von einer strategischen zu einer rein budgetären Entscheidung degradiert.
Das Risiko der Abhängigkeit und der Souveränitätsverlust
Die starke Konzentration auf wenige, zentralisierte Cloud-Anbieter birgt ein erhebliches Resilienzrisiko für die gesamte Wertschöpfungskette. Die Abhängigkeit von einer externen Infrastruktur schafft einen kritischen Single Point of Failure. Ein Ausfall in einem zentralen Rechenzentrum, sei es durch technische Störungen, Cyberangriffe oder geopolitische Ereignisse, kann die automatisierte Entscheidungsebene in vernetzten Fabriken vollständig lahmlegen. Reißt die Verbindung zur Cloud ab, stehen Produktionsbänder still, Logistikketten brechen zusammen und der wirtschaftliche Schaden kann existenzbedrohende Ausmaße annehmen. Diese Anfälligkeit steht im krassen Gegensatz zum Anspruch industrieller Prozesse, die auf maximale Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit ausgelegt sind. Die Auslagerung der Kernintelligenz in eine externe, nicht vollständig kontrollierbare Umgebung stellt somit ein strategisches Geschäftsrisiko dar, dessen Tragweite oft erst im Krisenfall sichtbar wird.
Parallel zum operativen Risiko führt eine unreflektierte Cloud-Strategie zu einem schleichenden Verlust der Datenhoheit und digitalen Souveränität. Sensible Betriebs-, Produktions- und Kundendaten verlassen die physischen Grenzen des Unternehmens und werden der Kontrolle Dritter unterstellt. Dies erschwert nicht nur die Einhaltung strenger regulatorischer Vorgaben wie des EU Data Acts, sondern macht Unternehmen auch anfällig für Änderungen in den Nutzungsbedingungen oder Preismodellen der Anbieter. Die volle Kontrolle über die eigenen Daten ist jedoch die Grundvoraussetzung, um flexibel auf neue Marktanforderungen reagieren und innovative Geschäftsmodelle entwickeln zu können. Die Rückgewinnung dieser „Architekturhoheit“ ist daher nicht nur eine Frage der IT-Sicherheit, sondern ein strategisches Gebot zur Sicherung der langfristigen Wettbewerbsfähigkeit und Unabhängigkeit im digitalen Zeitalter.
Der Paradigmenwechsel Die Logik zu den Daten bringen
Data-centric Compute als Lösungsansatz
Als zielführende Alternative zum ineffizienten Cloud-Modell etabliert sich zunehmend der Architekturansatz des „Data-centric Compute“. Dieses Prinzip kehrt die traditionelle Logik der Datenverarbeitung fundamental um: Anstatt massive Datenmengen zur Analyse in ein zentrales Rechenzentrum zu bewegen, wird die algorithmische Logik, also das KI-Modell, direkt dorthin verlagert, wo die Daten entstehen und liegen. Die Rechenoperationen finden somit unmittelbar an der Maschine (Edge Computing) oder im lokalen Rechenzentrum statt, integriert in das lokale Datenmanagementsystem. Dieser Ansatz adressiert die kritischen Schwachstellen der Cloud-Strategie direkt, indem er den ineffizienten und teuren Datentransfer auf ein Minimum reduziert. Es werden nur noch aggregierte Ergebnisse, relevante Erkenntnisse oder konkrete Alarme synchronisiert, anstatt permanent Rohdatenströme hin- und herzusenden.
Die Vorteile dieser dezentralen Architektur sind vielfältig und direkt messbar. Zunächst führt die drastische Reduktion des Datenübertragungsvolumens zu einer signifikanten Senkung der Betriebskosten, insbesondere der unkalkulierbaren „Egress Fees“. Die KI-Betriebskosten werden dadurch planbar und skalieren nicht mehr linear mit dem Datenaufkommen. Gleichzeitig wird durch die Verarbeitung in Echtzeit am Entstehungsort der Daten die Latenz eliminiert. Dies ermöglicht den Einsatz von KI in zeitkritischen Steuerungs- und Regelungsprozessen, die mit einer Cloud-Architektur undenkbar wären. Ein weiterer entscheidender Vorteil ist die Gewährleistung der Datenhoheit. Da sensible Betriebsdaten das Unternehmen nicht verlassen, behält die Organisation die volle Kontrolle und Souveränität, was die Einhaltung regulatorischer Vorgaben wie des EU Data Acts erheblich vereinfacht und das Vertrauen in die Datensicherheit stärkt.
Die Brücke zur Umsetzung Smart Data Fabrics
Die praktische Implementierung einer datenzentrierten Architektur scheitert oft an der Realität gewachsener, fragmentierter IT-Landschaften. Unternehmen kämpfen mit isolierten Datensilos, in denen Informationen in verschiedenen Systemen wie ERP, MES oder spezialisierten Datenbanken gefangen sind. An dieser Stelle kommt das Konzept des „Smart Data Fabric“ als entscheidender Wegbereiter ins Spiel. Ein Smart Data Fabric fungiert als ein intelligentes, technologisches Bindegewebe, das diese bestehenden Systeme virtuell vernetzt, ohne eine aufwendige, kostspielige und riskante physische Datenmigration zu erfordern. Es schafft eine einheitliche, systemübergreifende Sicht auf die Daten und sorgt für deren Aktualität in Echtzeit. So entsteht eine virtuelle „Single Source of Truth“ (einzige Quelle der Wahrheit), die ohne den Aufbau eines zentralisierten Datenspeichers wie eines Data Warehouse oder Data Lake auskommt.
Als konkretes Beispiel für die Umsetzung dieses Ansatzes dient die Datenplattform InterSystems IRIS. Die Besonderheit dieser Plattform liegt darin, dass sie Analysefunktionen und Machine-Learning-Modelle nativ direkt in die Datenbank-Engine integriert. Dadurch wird die Plattform zum operativen Kern des Data-centric Compute. Sie ermöglicht es Unternehmen, KI-Modelle genau dort auszuführen, wo ihre Daten liegen, sei es in Transaktionssystemen oder analytischen Datenbanken. Die aus der lokalen Analyse gewonnenen Erkenntnisse können unmittelbar in automatisierte Handlungen übersetzt werden, da die Intelligenz direkt im operativen Datenfluss verankert ist. Diese enge Kopplung von Datenmanagement und KI-Ausführung ist der Schlüssel, um die theoretischen Vorteile der datenzentrierten Architektur in einen praktischen, messbaren Geschäftswert zu überführen und KI-Projekte nachhaltig profitabel zu gestalten.
Ein strategisches Fundament für die Zukunft
Die bewusste Entscheidung für eine datenzentrierte Architektur war mehr als nur eine technische Optimierung; sie stellte sich als strategischer Wettbewerbsvorteil heraus, der die Grundlage für die Zukunftsfähigkeit legte. Indem die Hoheit über die eigene IT-Infrastruktur zurückgewonnen wurde, schufen Unternehmen ein robustes Fundament, das nicht nur aktuelle Effizienzprobleme löste, sondern auch die Tür zu fortschrittlicheren KI-Anwendungen öffnete. Die Entwicklung hin zur „agentischen KI“, bei der autonome Systeme eigenständig operative Entscheidungen treffen – etwa die Umplanung von Produktionslinien bei Materialengpässen –, wurde erst durch die lokale und kontextreiche Verfügbarkeit von Daten möglich. Mittelständische Unternehmen begriffen ihre IT-Infrastruktur nicht länger als reinen Kostenfaktor, sondern als einen strategischen Hebel. Der Ansatz des Data-centric Compute erwies sich dabei als das entscheidende Fundament, um künstliche Intelligenz über den Status eines Experiments hinauszuheben und sie als ein rentables, wertschöpfendes Werkzeug fest im Kerngeschäft zu verankern.
