Studie von Publicis Sapient und HFS Research Zwei Billionen Tech-Schulden – KI soll es richten

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Eine neue Studie warnt: Technische Schulden lähmen Unternehmen weltweit. Künstliche Intelligenz könne zwar Abhilfe schaffen – doch viele IT-Organisationen seien noch nicht bereit für den Paradigmenwechsel, der dafür notwendig wäre.

Trotz hoher Investitionen in die digitale Transformation treten viele Unternehmen auf der Stelle. Der Grund: Technische Schulden, also Altlasten aus früheren IT-Entscheidungen, bremsen Innovation und Agilität aus. Laut einer aktuellen Marktstudie des Beratungshaus Publicis Sapient und der Analysten von HFS Research, für die 608 IT- und Business-Entscheider aus Global-2000-Unternehmen weltweit befragt wurden, beläuft sich der Tech Debt dieser Organisationen inzwischen auf bis zu zwei Billionen US-Dollar.

Diese strukturellen Altlasten wirken laut der Studie wie ein Innovationsgefängnis: Zwar fließen im Schnitt 30 Prozent der IT-Budgets in Modernisierungsprojekte, doch nur 30 Prozent der befragten Unternehmen haben ihre Kernsysteme tatsächlich modernisiert. Der Rest doktert weiter an Legacy-Strukturen, alten Partnerverträgen und ineffizienten Betriebsmodellen herum.

KI als Presslufthammer gegen Stillstand

Die Studie sieht in künstlicher Intelligenz (KI) die Schlüsseltechnologie zur Befreiung aus der technischen Schuldenfalle. 80 Prozent der IT- und Business-Entscheider erwarten, dass KI die Erfolgschancen von Modernisierungsinitiativen deutlich erhöht. Und tatsächlich bietet die Technologie Werkzeuge, mit denen sich Legacy-Code analysieren, modernisieren und automatisiert testen lässt – theoretisch schneller und günstiger als je zuvor.

Doch die Praxis hinkt dem Potenzial hinterher: Nur jedes fünfte Unternehmen setzt demnach KI bereits skalierbar im IT-Betrieb ein. Fast die Hälfte befindet sich noch in der Evaluierungs- oder Experimentierphase, 15 Prozent zeigen sich sogar skeptisch gegenüber dem Einsatz von KI in der IT.

Alte Dienstleistungsmodelle geraten unter Druck

Ein weiteres zentrales Ergebnis der Studie: Die traditionellen IT-Dienstleistungsmodelle haben aus Sicht vieler Unternehmen ausgedient. Vier von fünf Entscheidungsträgern wollen weg von laborbasierten Modellen, in denen Dienstleister primär Headcount stellen. Stattdessen erwarten sie produktisierte, skalierbare Services – idealerweise KI-gestützt.

Diese Entwicklung mündet in eine wachsende Wechselbereitschaft: 71 Prozent der Befragten würden ihren aktuellen Anbieter verlassen, wenn ein Wettbewerber bessere KI-gestützte Lösungen bietet. Gleichzeitig sagen nur 10 Prozent, dass ihre bestehenden Provider sie aktiv bei der Umstellung auf KI-native Modelle unterstützen.

Services-as-Software: Die Zukunft des IT-Betriebs?

Als Ausweg propagiert die Studie das Modell „Services-as-Software“. Gemeint ist eine neue Generation von Dienstleistungen, die nicht mehr über menschliche Arbeitskraft, sondern über automatisierte Plattformen und agentengesteuerte Systeme erbracht werden.

Doch der Weg dahin ist steinig: Als größte Hürden nennen die befragten Unternehmen den Mangel an qualifiziertem Fachpersonal (55 %), Schwierigkeiten bei der Integration in bestehende Systeme (41 %) sowie Probleme mit Datenqualität und Governance (40 %). Hinzu kommen regulatorische Anforderungen und interne Widerstände.

Aufbruch erfordert neues Denken

Die Studie kommt zu einem klaren Schluss: KI ist kein Add-on, sondern ein Neustart für Betriebsmodelle, Governance und IT-Architekturen. Wer KI lediglich auf bestehende Systeme aufpfropft, beschleunigt lediglich nur Ineffizienzen. Wer hingegen bereit ist, Prozesse und Zuständigkeiten neu zu denken, kann die technischen Schulden strukturell abbauen – und damit die Grundlage für echte Innovation schaffen.

„Technische Schulden sind nicht nur eine Belastung, sondern eine tickende Zeitbombe, die die Zukunft globaler Unternehmen bedroht. KI ist kein luxuriöses Zusatzfeature oder ein glänzendes neues Tool, von dem wir uns Verbesserungen erhoffen – sie ist das Einzige, was diese Krise entschärfen kann“, so Phil Fersht, CEO und Chefanalyst von HFS Research. „Unternehmen müssen aufhören, an veralteten Modellen herumzubasteln, und stattdessen die Barrieren überwinden, die sie zurückhalten. Jetzt ist es an der Zeit, die Regeln der Modernisierung neu zu schreiben. Wer nicht entschlossen handelt, läuft Gefahr, ins Hintertreffen zu geraten.“

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