Die KI-Welle ist schon lange nicht mehr nur eine Frage für CIOs – sie betrifft alle IT-Verantwortlichen. Nur wer jetzt die entscheidenden strategischen Schritte geht, kann die Wettbewerbsfähigkeit der IT bis 2030 sichern. Die größte Herausforderung besteht darin, dass viele Unternehmen die tiefgreifenden Veränderungen von Rollen und Kompetenzen unterschätzen. Bis 2030 wird KI jeden Bereich der IT beeinflussen – von der Softwareentwicklung über den Betrieb bis hin zum Support.
IT-Verantwortliche müssen ihre Organisation, Prozesse und Fähigkeiten deshalb gezielt auf eine KI-basierte IT-Landschaft ausrichten. Prognosen zeigen, dass KI bald in allen IT-Bereichen zum Alltag gehören wird. KI wird Fachkräfte nicht vollständig ersetzen, die Art der Arbeit jedoch grundlegend verändern: Viele manuelle Tätigkeiten werden durch KI-gestützte Überwachung und Automatisierung ergänzt. Dadurch gewinnen Steuerung, Kontrolle und Sicherstellung der Qualität an Bedeutung. Besonders betroffen sind zentrale IT-Bereiche wie Betrieb, Entwicklung, Support, Monitoring und Dokumentation:
- Betrieb: Störungen werden automatisch analysiert und Lösungsvorschläge geliefert.
- Entwicklung: Code wird generiert, geprüft und refaktorisiert (GenAI).
- Support: Tickets werden vorsortiert und Standardanfragen eigenständig beantwortet.
- Monitoring: Muster werden erkannt, die auf Risiken und Ausfälle hindeuten.
- Dokumentation: Inhalte werden automatisch erstellt und aktualisiert.
Dies bedeutet für IT-Abteilungen, bestehende Prozessketten neu zu denken. Testing, Deployment und Monitoring werden deutlich stärker automatisiert ablaufen, sodass sich Menschen auf Ausnahmen, Optimierungen und strategische Entscheidungen konzentrieren können. Gleichzeitig werden die Anforderungen an Architektur, Governance und Sicherheit steigen. Am Ende wird KI zu einer Grundkompetenz der IT, vergleichbar mit Cloud und Cybersecurity in den vergangenen Jahren.
Gartner-Report 2025: Die Bedeutung von KI für die IT-Wettbewerbsfähigkeit wird im aktuellen Gartner-Report zur KI-Readiness 2025 deutlich hervorgehoben. Gartner betont, dass Unternehmen ihre IT zukunftsfähig machen müssen, indem sie gezielte strategische Weichenstellungen in den Bereichen Datenqualität, KI-Governance und Integration agentischer KI-Komponenten vornehmen. Insbesondere warnt der Report vor typischen Stolperfallen wie Datenchaos, Integrationsflickenteppichen und Change-Blindheit, die viele Organisationen bei der KI-Einführung bremsen. Die Prognose von Gartner zeigt, dass agentische KI bis 2028 einen großen Anteil an Unternehmenssoftware haben und damit Entscheidungsprozesse signifikant beeinflussen wird. Dies bestätigt die Notwendigkeit, Rollen, Prozesse und Plattformstrategien zielgerichtet auf eine KI-basierte IT auszurichten, um nicht nur Kosten zu minimieren, sondern auch echte Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Die 5 gefragtesten IT-Rollen
Der zunehmende Einsatz von KI verändert nicht nur die Tools, sondern auch die Karrierewege im IT-Bereich. Tätigkeiten mit hohem Routineanteil werden reduziert oder automatisiert. Gleichzeitig entstehen neue Aufgaben rund um die Gestaltung, Kontrolle und Weiterentwicklung KI-gestützter Prozesse. Die Aufgaben verschieben sich dabei von „selbst machen“ zu „überprüfen, steuern, verbessern“. Dadurch gewinnen Rollen an Gewicht, die technische Kompetenz mit analytischem und organisatorischem Denken verbinden. Fünf entscheidende Profile für die KI-Ära sind:
- Data & AI Engineer: Sorgt für Datenqualität, Schnittstellen und Modellintegration.
- KI-Product Owner: Definiert Use Cases, Anforderungen und Prioritäten für KI-Lösungen.
- Prompt- und Automation-Spezialist: Designt effektive Interaktionen mit KI-Systemen und Workflows.
- AI-Governance-Manager: Kümmert sich um Richtlinien, Compliance und Risikomanagement.
- Change- und Adoption-Experte: Begleitet Teams bei der Einführung neuer KI-Lösungen.
Der zunehmende Einsatz von KI verändert nichts. Mitarbeitende müssen lernen, Ergebnisse von KI-Systemen kritisch zu prüfen und bei Bedarf zu korrigieren. Unternehmen stehen somit vor der Aufgabe, ihre Belegschaft gezielt weiterzuentwickeln. Andernfalls droht ein Auseinanderdriften von technologischer Entwicklung und tatsächlicher Nutzungskompetenz in den Teams.
Die 3 größten Kostentreiber
Ob KI im Unternehmen zum Erfolgsfaktor oder zur Kostenfalle wird, hängt maßgeblich von der Planung und Umsetzung ab. Viele Organisationen unterschätzen den Aufwand hinter „fertigen” Lösungen. Die Lizenzkosten sind dabei nur ein Teil der Gesamtinvestition. Die drei typischen Kostentreiber bei der Einführung von KI in der IT sind:
- Daten-Chaos: Bereinigung, Strukturierung und laufende Pflege von Daten
- Integrations-Flickenteppich: Integration in bestehende, monolithische Systeme und Schnittstellen.
- Change-Blindheit: Schulungen, Coaching und Change-Management-Maßnahmen, die zu spät beginnen.
Setzen Sie auf eine Plattformstrategie
Die Auswahl von KI-Plattformen und -Tools ist eine zentrale strategische Entscheidung. Ein wild gewachsener Mix aus Insellösungen führt schnell zu einem hohen Wartungsaufwand, Sicherheitsrisiken und unklaren Verantwortlichkeiten. Unternehmen sollten daher auf ein durchdachtes Plattformkonzept statt auf Insellösungen setzen. Dabei spielen die Kriterien Sicherheit und Compliance, Datenhoheit sowie die Integration in bestehende IT-Landschaften eine entscheidende Rolle. In der Praxis hat sich ein hybrider Ansatz bewährt: eine zentrale, skalierbare Plattform als „Rückgrat“ (z. B. auf Basis der SAP BTP oder von Hyperscalern) und spezialisierte Lösungen für einzelne Fachbereiche. Wer früh auf klare Standards und eine einheitliche Governance setzt, kann KI deutlich schneller und sicherer ausrollen.
Was IT-Verantwortliche jetzt tun sollten: Die 6 Schritte zur KI-Readiness
Für CIOs und IT-Leitungen ist der Handlungsdruck hoch: Künstliche Intelligenz wird zum festen Bestandteil der IT-Strategie. Gefragt ist ein strukturiertes Vorgehen mit klarer Roadmap, um nicht in Einzelinitiativen zu versinken.
Konkrete Schritte, die Unternehmen jetzt gehen sollten:
- Zielbild definieren: Wo soll KI in der IT bis 2030 eingesetzt werden? Welche Prozesse haben höchste Priorität?
- Use Cases priorisieren: Schnell realisierbare Szenarien mit hohem Nutzen (Quick Wins) identifizieren.
- Skills und Rollen planen: Benötigte Kompetenzen pro Bereich erfassen und Weiterbildungsprogramme aufsetzen.
- Architektur und Plattformstrategie festlegen: Standards, Schnittstellen und Sicherheitsanforderungen definieren.
- Pilotprojekte starten und skalieren: Klein beginnen, Ergebnisse messen, erfolgreiche Ansätze zügig in den Regelbetrieb überführen.
- Governance und Qualität sichern: Klare Regeln für Einsatz, Daten und Verantwortung festlegen (AI-Governance).
Mit diesem strukturierten Ansatz wird KI in der IT nicht zum Selbstzweck, sondern zu einem messbaren Wettbewerbsvorteil.
