Was Nachwuchstalente der generativen KI aus dem Versuch und Irrtum des Cloud Computing lernen können

Generative KI (GenAI) ist ein Dauerbrenner, und Organisationen weltweit nutzen die Möglichkeiten dieser Technologien. 72% der Organisationen geben an, GenAI derzeit entweder intensiv oder sparsam zu nutzen, und weitere 26 % experimentieren mit der Technologie. Diese neue Phase der GenAI-Einführung befindet sich jedoch noch in der Anfangsphase.

Laut McKinseyNur 1 % der Führungskräfte bezeichnen ihre GenAI-Rollouts als „ausgereift“, d. h. die Technologie ist vollständig in die Arbeitsabläufe integriert und führt zu wesentlichen Geschäftsergebnissen. Um diese Reifelücke zu schließen, sind kontinuierliche Kurskorrekturen erforderlich. Oftmals sind Implementierungshindernisse wie hohe Kosten, Misstrauen gegenüber unerprobten Technologien und regulatorische Risiken die Ursache. Wenn Ihnen diese Herausforderungen bekannt vorkommen, dann ist das auch richtig so – als IT-Teams erstmals die Cloud als neuen Trend annahmen, traten viele der gleichen Hindernisse auf.

Die beiden Wellen der Begeisterung für neue Technologien unterscheiden sich in einigen Punkten. Während Cloud Computing früher in unternehmenskritischeren Systemen implementiert wurde, setzt sich GenAI schneller in Pilotphasen und für Anwendungsfälle ein, die primär der Effizienz- und Produktivitätssteigerung dienen. Die Lernkurve ist jedoch ähnlich: Beide zwingen Unternehmen zu einem anderen Denken und Arbeiten.

Indem sie über die Erfahrungen ihrer Vorgänger im Bereich Cloud Computing nachdenken, können sich die heutigen GenAI-Hoffnungsträger für eine besser informierte Zukunft positionieren.

Kosten-, Risiko- und Änderungsmanagement: Aus Cloud-Fehlern lernen

Als die Cloud-Technologie an Bedeutung gewann, unterschätzten viele Unternehmen die Komplexität der Migration und überschätzten die kurzfristigen Kosteneinsparungen. Infolgedessen fielen die meisten dieser Unternehmen drei Hauptfallen zum Opfer: schlechtes Kostenmanagement, Sicherheitsfehlkonfigurationen und der natürliche Widerstand, der mit kulturellen und organisatorischen Veränderungen einhergeht.

Das Cloud-Zeitalter hat uns gelehrt, dass das bloße „Lift and Shift“ von Workloads – die Verlagerung in die Cloud ohne Modernisierung – oft keinen Mehrwert bringt. Ebenso geraten GenAI-Initiativen häufig ins Stocken, wenn Unternehmen versuchen, veraltete, unstrukturierte oder schlecht dokumentierte Daten in leistungsstarke neue Modelle einzubinden, ohne die Datengrundlage zu aktualisieren. Tatsächlich können GenAI-Projekte enttäuschende Ergebnisse liefern oder sogar bestehende Ineffizienzen verstärken. Die Lehre daraus: Technologie allein kann grundlegende Schwächen nicht überwinden.

So wie die Cloud-Technologie Lücken in Governance, Kompetenzen und langfristiger Strategie aufgedeckt hat, hat auch GenAI Lücken aufgedeckt. Sollten Mitarbeiter GenAI-Tools ohne Aufsicht übernehmen oder die Technologie außerhalb der zulässigen Nutzungsrichtlinien nutzen, könnten die Risiken von Schatten-IT erneut auftreten. Hinzu kommen die Schwierigkeiten bei der Sicherung von GenAI-Pipelines und der Gewährleistung der Compliance im großen Maßstab. Diese Parallelen werden sich weiterhin zeigen, wenn GenAI vom Experimentalstadium zur flächendeckenden Unternehmensintegration übergeht und dieselben robusten Cybersicherheitsrahmen, Incident-Response-Pläne und Governance-Strukturen benötigt wie die Cloud.

Über das Risikomanagement hinaus ist die unkontrollierte Kostenexplosion ein langjähriges Problem in der Technologiebranche. Die Cloud bildet da keine Ausnahme, und da Unternehmen GenAI zunehmend in ihre Arbeitsabläufe integrieren, sehen sie sich mit einer ähnlichen Kostenexplosion konfrontiert.

Immer mehr Unternehmen, die ihre Kostenmanagementstrategie verbessern möchten, setzen auf FinOps als Lösung. Eine umfassende FinOps-Infrastruktur nutzt zeitnahe, datenbasierte Erkenntnisse, um Prognosen zu verbessern und funktionsübergreifende Verantwortlichkeit und Zusammenarbeit zu fördern. Sie hat sich als unschätzbar wertvoll erwiesen, um Kostenüberschreitungen zu vermeiden und den Geschäftswert zu maximieren. FinOps-Prinzipien beschränken sich nicht nur auf das Cloud-Kostenmanagement, sondern bieten auch eine praktikable Option für GenAI-Ausgaben.

Cloud-Lektionen in die GenAI-Praxis umsetzen

Bis zum Ende dieses Jahres Gartner prognostiziert, dass mindestens 30 % der GenAI-Projekte nach dem Proof of Concept abgebrochen werden. Wenn der Hype die Realität übertrifft, bleiben verborgene Muster hinter dem Scheitern von GenAI-Projekten – wie unvorbereitete Daten, unklare Geschäftsbeziehungen oder unnötige Komplexität – in der Eile, neue Technologien einzuführen, oft unbemerkt. Das frühzeitige Erkennen und Behandeln dieser Signale kann den Unterschied zwischen dem Erfolg von GenAI und einem weiteren Projektabbruch ausmachen. Führungskräfte, die aktiv auf diese Warnsignale achten, anstatt den Prozess abzukürzen, stellen die Weichen für den langfristigen Erfolg ihrer Teams.

Sobald die Einführung genehmigt ist, sollten Unternehmen den Schwerpunkt auf kleine GenAI-Pilotprojekte legen, um den realen Nutzen zu testen und sicherzustellen, anstatt sofort unternehmensweit zu skalieren. Es ist entscheidend, dass Unternehmen mit wenigen, klar definierten, wirkungsvollen Anwendungsfällen und klaren ROI-Zielen beginnen, die auf die tatsächlichen Geschäftsanforderungen abgestimmt sind.

Dies sichert frühe Erfolge, stärkt das interne Vertrauen und vermeidet Zeit- und Ressourcenverschwendung durch allgemeine Experimente. Indem die GenAI-Einführung an ein konkretes Ergebnis gekoppelt wird – wie etwa die Automatisierung von Kundensupport-Zusammenfassungen oder die Beschleunigung von Code-Reviews – können Unternehmen schnell Mehrwert demonstrieren, ihren Ansatz verfeinern und strategischer skalieren. Es hilft außerdem, technische Anstrengungen mit Geschäftszielen in Einklang zu bringen, wo viele GenAI-Pilotprojekte derzeit scheitern.

Anschließend ist die Etablierung starker Kontrollmechanismen, kontinuierlicher Überwachung und klar definierter Governance-Richtlinien der nächste entscheidende Schritt für eine verantwortungsvolle Nutzung und Compliance. Die Einbindung externer Experten kann ein wichtiger erster Schritt sein, um sich in der komplexen und sich ständig weiterentwickelnden Regulierungslandschaft von heute zurechtzufinden. Durch Investitionen in die richtigen Tools und die richtige Infrastruktur bereits zu Beginn des GenAI-Implementierungsprozesses sowie durch kontinuierliche Schulungen legen Unternehmen den Grundstein für nachhaltigen Erfolg.

Mit GenAI-Innovation die richtige Balance finden

Durch die disziplinierte und vorausschauende Anwendung der Erkenntnisse aus der Cloud-Ära können Unternehmen kostspielige Fehltritte vermeiden und das volle Potenzial von GenAI freisetzen – sicher, nachhaltig und im großen Maßstab.

GenAI wird auch weiterhin eine starke Kraft bleiben, mit 70 % der CEOs Sie gehen davon aus, dass die Technologie ihre Geschäftsmodelle in den nächsten drei Jahren beeinflussen wird. Bei denjenigen, die die Technologie bereits nutzen, steigt diese Zahl auf 89 %. Das transformative Potenzial von GenAI erweist sich für Führungskräfte als wertvoll, doch eine nachhaltige, groß angelegte Wirkung hängt weiterhin von der Überwindung von Vertrauens-, Governance- und Integrationsbarrieren ab.