Viele Unternehmen experimentieren mit generativer KI, doch die Mehrheit sieht noch keine konkreten Ergebnisse. Eine aktuelle Studie von kobaltblau in Kooperation mit Lünendonk, Iteratec und VOICE unter 230 CIOs im deutschsprachigen Raum belegt: 73 Prozent der Befragten verorten sich noch nicht auf dem „Pfad der Erleuchtung“, sondern eher auf dem Gipfel der überzogenen Erwartungen oder bereits im Tal der Tränen.

Zu den größten Hürden zählen fehlende Data Governance und Datenqualität, mangelnde Fachkenntnisse bei den Beschäftigten sowie regulatorische Bedenken. Überraschend dabei: Zwei Drittel der Befragten haben bei der größten Hürde – der Datenqualität – noch keine Maßnahmen eingeleitet. Jennifer Diersch, Direktorin bei kobaltblau, und Felix Salomon, Wirtschaftsingenieur und IT-Experte, sehen darin ein Warnsignal für IT-Organisationen.

Die Studie unterscheidet verschiedene Evolutionsstufen von Gen AI – vom einfachen Assistenten über orchestrierte Systeme bis hin zur vollständig AI-nativen IT-Organisation. Die meisten Unternehmen setzen aktuell auf Copilot-Lösungen von Microsoft – ein erster Schritt, der jedoch selten direkte Produktivitätsgewinne bringt. Entscheidend sei, kleine Power-User-Teams aufzubauen, die über fertige Lösungen hinausdenken.

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Modernisierungsprojekte scheitern oft nicht am Willen, sondern am Know-how und an fragmentierten Datenstrukturen. Anton Rau, Regional Vice President Europe bei MongoDB, kennt diese Herausforderungen aus der Praxis. Eine aktuelle Studie seines Unternehmens zeigt: Über 80 Prozent der deutschen Organisationen planen oder realisieren bereits Modernisierungsinitiativen. Sie möchten dadurch moderne Technologien wie KI implementieren, die Kosten senken und neue Marktanforderungen abdecken.

MongoDB setzt dabei auf einen KI-gestützten Ansatz, der Legacy-Systeme im laufenden Betrieb transformiert. Die Ergebnisse hinterlassen Eindruck: Ende-zu-Ende-Migrationen gelingen bis zu fünfmal schneller. Architektonische Modelle wie Change Data Capture ermöglichen einen Parallelbetrieb, während die Organisation ihre Applikationen weiterentwickelt.

Der Schlüssel liegt im flexiblen Datenmodell. Während traditionelle relationale Datenbanken aus den 1970er-Jahren stammen, wurde MongoDB hingegen für die Anforderungen der modernen Welt konzipiert: Skalierbarkeit, Performance und Sicherheit – ohne Kompromisse bei der Entwicklerproduktivität. Das zahlt sich auch bei KI-Use-Cases aus, deren zukünftige Entwicklung niemand genau vorhersagen kann.

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Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Bedrohungslage in der IT-Sicherheit. „Das Thema KI wird uns sehr stark treiben über die nächsten Jahre“, sagt Patrick Antoun, Consulting-Leiter für den Bereich Cybersecurity bei der Leitwerk AG. Während Hacker KI ohne ethische Bedenken einsetzen, brauchen Unternehmen ebenfalls KI-Technologien zur Abwehr.

Thorben Jändling, Principal Security Specialist bei Elastic, sieht sein Unternehmen hier bereits gut aufgestellt: „Zum Glück sind wir schon an der Spitze dieser Entwicklung.“ Elastic nutzt maschinelles Lernen beispielsweise für die automatische Analyse von Sicherheitswarnungen oder um Security-Analysten mit KI-Assistenten zu unterstützen. Auch bei der Abwehr von Social-Engineering-Angriffen wie Phishing kann KI helfen, indem sie verdächtige E-Mails erkennt.

Leitwerk setzt Elastic für seine Managed-Security-Dienste ein und schätzt dabei vor allem die Flexibilität. „Wir haben die Möglichkeit, alles auf einer Plattform zu vereinen, was uns das Leben massiv einfacher macht“, erklärt Kevin Zimmermann, „CYBER FOX“-Teamleiter bei Leitwerk. Egal, welche Systeme die Kunden einsetzen: Elastic sammelt die Daten und erkennt Anomalien.

Doch wie bleibt diese Lösung auch für den Mittelstand bezahlbar? Laut Antoun ist Pragmatismus gefragt:

Statt jedes Detail zu perfektionieren, sollten die Verantwortlichen die drängendsten Probleme zuerst in Angriff nehmen. Außerdem hilft es, wenn der Sicherheitsanbieter auch andere IT-Dienste aus einer Hand liefern kann.

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Die Deutsche Post DHL setzt zunehmend auf KI, um die Digitalisierung im Unternehmen voranzutreiben. Bernd Gemein, CIO Post & Paket Deutschland, spricht über den Einsatz von KI-Lösungen im Kundenservice, bei der Sendungsverfolgung und bei der Zustellung.

Die Digitalisierung verändert die Deutsche Post DHL von Grund auf. Zwar bleibt die Zustellung von Paketen und Briefen eine analoge Angelegenheit, doch dahinter stecken immer mehr digitale Prozesse und Technologien wie künstliche Intelligenz (KI). „Wir haben da ehrlicherweise einige Themen, an denen wir insgesamt bei DHL arbeiten“, sagt Bernd Gemein, CIO Post & Paket Deutschland bei der Deutschen Post DHL.

Ein Beispiel ist der KI-basierte Voicebot im Kundenservice, den das Unternehmen Jana nennt. Er nimmt Kundenanfragen entgegen, beantwortet einfache Fragen direkt und leitet komplexere Fälle an menschliche Mitarbeiter weiter. Rund eine Million Anrufe pro Monat wickelt Jana bereits ab – mit einer Lösungsquote von 50 Prozent. Auch bei der Sendungsverfolgung kommt KI zum Einsatz: Fotos von Paketen werden analysiert, um verlorene Sendungen wiederzufinden.

Neben solchen Anwendungsfällen sieht Gemein vor allem Potenzial darin, mit KI den demografischen Wandel im Unternehmen zu bewältigen: „Natürlich müssen wir mit der künstlichen Intelligenz auch ganz, ganz stark aus demografischer Sicht auffangen, dass eben sehr, sehr viele Leute bei uns in den Ruhestand gehen.“ Erfahrungswissen von Mitarbeitern soll mithilfe von KI-Systemen gesichert und an neue Kollegen weitergegeben werden.

Trotz aller Digitalisierung: Den Zusteller macht KI so schnell nicht überflüssig, glaubt der CIO. Vielmehr geht es darum, ihn optimal digital zu unterstützen. „Der CIO wird eher durch KI ersetzt werden als der Zusteller“, scherzt Gemein. Welche Pläne die Post noch mit KI hat, erfahren Sie in der aktuellen Folge.

Erfahren Sie außerdem,

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Wenn Systeme bei der Lufthansa ausfallen, hat das sofort Auswirkungen auf zahlreiche Passagiere. Matthias Ruhl, Leiter der Observability-Plattform bei Lufthansa, arbeitet deshalb mit Markus Klose von Elastic zusammen, um Ausfälle zu verhindern, bevor sie entstehen.

Ihr Ziel: „Ein Incident darf nicht zweimal vorkommen.“ Die Herausforderung liegt in der komplexen IT-Landschaft der Airline: Daten sind über verschiedene Systeme und Abteilungen verteilt. Elastic löst das mit Cross-Cluster-Search: Die Datenhoheit bleibt bei den einzelnen Departments, aber dennoch ist ein kompletter Überblick möglich. So kann die Lufthansa schnell feststellen, ob System A, B oder C betroffen ist – statt lange nach der Ursache zu suchen.

Künstliche Intelligenz spielt dabei eine zentrale Rolle. Mit KI lassen sich große Datenmengen vorverarbeiten und clustern, wobei unwichtige Informationen rausfliegen. Analysten sehen dann nur noch ein Zehntel oder Hundertstel der ursprünglichen Daten. Der nächste Schritt: Agentic AI, die nicht nur analysiert, sondern auch automatisch Gegenmaßnahmen einleitet.

Der neue Agent-Builder von Elastic kann bereits Playbooks abarbeiten und proaktiv auf Anomalien reagieren. Die Vision: Proaktives statt reaktives Monitoring – Zwischenfälle sollen verhindert werden, bevor sie auftreten. Technisch sei man schon sehr weit, erklärt Ruhl. Die Frage ist nur, ob sich Unternehmen trauen, Prozesse vollautomatisch ablaufen zu lassen.

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Die Digitalisierung ist der Schlüssel für die Transformation vieler Bereiche – das gilt auch für Rechenzentren. „KI wird da meines Erachtens schon eine Rolle spielen“, sagt Jakob Leischner, Leiter Solution Sales IT Projects bei Rittal im Data-Center-Bereich. Denn die hohen Anforderungen von KI-Anwendungen lassen sich in bestehenden Rechenzentren oft nur mit großem Aufwand realisieren.

Auf Containern basierende Systeme bieten hier eine flexible Alternative: Die Module lassen sich – je nach Bedarf – erweitern und an neue Anforderungen anpassen. IT-Container können auch auf dem Parkplatz oder der Wiese neben dem Gebäude aufgestellt werden. Sogar ein Einsatz auf dem Dach ist möglich, wenn es die statischen Voraussetzungen erlauben. Durch die Modulbauweise und Skalierbarkeit sind containerbasierte Rechenzentren deutlich schneller realisierbar als konventionelle Bauten.

Eine zentrale Rolle spielt dabei das Thema Kühlung: Durch den Einsatz von Flüssigkeitskühlung gelingt es, auch hohe Leistungsdichten effizient zu kühlen. Durch den Einsatz von Optimierungssoftware und die Nutzung von Abwärme können auch anspruchsvolle Energieeffizienzziele erreicht werden, wie Praxisbeispiele zeigen. Doch Leischner blickt bereits in die Zukunft: Die nächste große Herausforderung für KI-Rechenzentren sieht er in der Stromversorgung der Racks.

Im Gespräch mit „heise meets …“ erklärt der Experte,

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Software-Qualität ist für Richard „Richie“ Seidl eine Herzensangelegenheit – schon seit seiner Kindheit beschäftigt sich der Wiener mit Computern und Software. Nach Stationen als Programmierer und Qualitätstester berät er heute als Speaker und Autor Unternehmen, Software nicht nur funktional, sondern auch menschlich zu gestalten. Dafür erhält Seidl im Jahr 2025 den Deutschen Preis für Software-Qualität (DPSQ).

Im Gespräch mit „heise meets …“ blickt Seidl auf seinen Werdegang zurück – vom Spielen mit dem ersten 286er-PC über die Ausbildung zum Programmierer bis hin zu seiner heutigen Rolle als Vordenker und Impulsgeber. Dabei treibt ihn stets der Wunsch an, Software so zu gestalten, dass sie Nutzern Freude bereitet und ihr Leben erleichtert.

Mit dem Aufkommen von ChatGPT und anderen KI-Technologien stellt sich die Frage, welche Rolle menschliche Software-Entwickler und -Tester künftig noch spielen. Für Seidl liegt die Antwort auf der Hand: Es geht darum, Vertrauen in KI-generierte Software zu schaffen. Das erfordert seiner Meinung nach Kommunikation, Empathie und den Blick auf die Bedürfnisse der Anwender.

Trotz der Herausforderungen blickt Seidl positiv in die digitale Zukunft. Seine Vision ist eine Welt wie in „Star Trek“, in der die Technologie den Menschen dient und ethische Fragen im Mittelpunkt stehen. Dafür braucht es laut Seidl mehr Mut und Verantwortungsübernahme in der Software-Branche.

Im Gespräch verrät er außerdem,

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Digitale Zertifikate sichern die Kommunikation im Internet ab, doch die Anforderungen steigen. „Die Laufzeiten von SSL-Zertifikaten werden immer kürzer“, sagt Patrycja Schrenk, Geschäftsführerin der PSW GROUP. Bis 2029 soll die Gültigkeit auf nur noch 47 Tage sinken. Der Grund: Kürzere Laufzeiten erhöhen die Sicherheit, weil die Verschlüsselung seltener kompromittiert werden kann.

Deshalb entsteht für Unternehmen ein höherer Aufwand bei der Zertifikatsverwaltung. Schrenk rät deshalb zur Automatisierung. „Manuelle Lösungen sind dann keine Option mehr“, sagt sie. Wer den Prozess nicht an ein System auslagert, riskiert Warnseiten durch abgelaufene Zertifikate – und verliert im schlimmsten Fall Kunden und Umsätze.

Dabei geht es nicht nur um Webseiten, sondern auch um die E-Mail-Kommunikation. Hier wird die Verschlüsselung laut Schrenk ebenfalls immer wichtiger, etwa im Kontakt mit Behörden. Selbst Privatpersonen müssen sich zunehmend mit digitalen Zertifikaten beschäftigen – und den richtigen Anbieter finden.

Doch was macht einen vertrauenswürdigen Zertifikatsdienstleister aus? Schrenk empfiehlt, auf Standort, Zertifizierungen, Unabhängigkeit und Support zu achten. Dabei sollten Automatisierungsoptionen und echte Expertise eine Rolle spielen. Nur so lassen sich die Herausforderungen der Zukunft meistern – von immer kürzeren Laufzeiten bis hin zu neuen Technologien wie der Quantenverschlüsselung.

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Warum sollten Unternehmen bei SAP-Projekten den Umweg über einen Partner gehen? Maike Baumgartl, Vice President Discrete & Process Manufacturing bei T-Systems, sieht das gar nicht als Umweg: „SAP selber ist ja gar kein Service-Provider. Das heißt, sie bieten Lizenzen für die Kunden an – und wir sind jemand, der den Betrieb und die Implementierung machen kann.“

Die 30-jährige Partnerschaft zwischen T-Systems und SAP bringt Unternehmen konkrete Vorteile, etwa frühzeitige Einblicke in SAP-Strategien, globale Services sowie die Möglichkeit, kritische Systeme – beispielsweise im Rahmen der SAP Business Suite oder RISE with SAP – in der RISE-zertifizierten Private Cloud von T-Systems zu betreiben. Die Rechenzentren dieser Plattform stehen in Deutschland, sind nach ISO, SOC und BaFin zertifiziert und erfüllen die GxP-Compliance, die insbesondere für Chemie- und Pharma-Unternehmen von Bedeutung ist.

Für Baumgartl stellt künstliche Intelligenz keine Bedrohung für bestehende Software dar, sondern eine Chance: Sie erledigt Routinen und schafft Raum für Innovationen. Die finale Bewertung und Entscheidung sollte jedoch beim Menschen bleiben.

Für 2026 plant T-Systems gemeinsam mit NVIDIA die erste industrielle KI-Fabrik Deutschlands in München. Mit 10.000 Hochleistungsprozessoren sollen auch mittelständische Unternehmen flexibel GPU-Power als Service nutzen können – ohne große Eigeninvestitionen.

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Vom Client-Management bis zum Unified-Endpoint-Management (UEM): Sebastian Weber, Chief Evangelist bei Aagon, blickt auf 25 Jahre IT-Geschichte zurück. Schon früh setzte das in Soest ansässige Unternehmen auf Eigenentwicklungen, um genau die Funktionen zu bieten, die Kunden im deutschsprachigen Raum brauchen – und nicht nur das, was weltweit im Trend liegt.

Heute zählt UEM zu den komplexesten Aufgaben: Inventarisierung, Software- und Patch-Management, Sicherheit, Netzwerk, Asset-Management und vieles mehr müssen orchestriert werden. Gerade im Mittelstand sind die Gerätelandschaften oft historisch gewachsen – inklusive Überraschungen in der Schatten-IT. Die größte Herausforderung entsteht, wenn spezialisierte Systeme wie medizinische Geräte ins Spiel kommen.

Aagon setzt auf ganzheitliche Betreuung: „Bei uns ruft auch jemand zurück“, betont Weber. Kunden werden dort abgeholt, wo sie stehen – egal ob mit Excel-Listen oder Cloud-Ambitionen. Auch Sonderwünsche finden laut Weber Berücksichtigung, sofern sie ins Gesamtkonzept passen. Automatisierung gilt als zentrales Thema, um die IT von Routineaufgaben zu entlasten. Bei heiklen Prozessen wie Updates spielen ausgefeilte Freigabe-Workflows eine wichtige Rolle bei Aagon.

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