Cloudflare: Modernisierung von Anwendungen verdreifacht die Wahrscheinlichkeit von KI-Renditen

Für viele Organisationen hat sich die Debatte über KI von der Frage, ob die Technologie übernommen werden soll, zu einer schwierigeren Frage verschoben: Warum wirken die Ergebnisse ungleichmäßig? Neue Tools sind vorhanden, Pilotprojekte laufen und die Budgets steigen, doch klare KI-Renditen bleiben schwer fassbar. Laut Cloudflares 2026 App Innovation Report hat der Unterschied oft weniger mit der KI selbst zu tun als vielmehr mit dem Zustand der zugrunde liegenden Anwendungen.

Der Bericht, der auf einer Umfrage von mehr als 2.300 hochrangigen Führungskräften in APAC, EMEA und den Amerikas basiert, weist darauf hin, dass die Modernisierung von Anwendungen der klarste Trennfaktor zwischen Organisationen ist, die echten KI-Wert erzielen, und solchen, die noch immer kämpfen. Unternehmen, die bei der Modernisierung ihrer Anwendungen voraus sind, berichten fast dreimal häufiger von einer klaren Rendite ihrer KI-Investitionen. In APAC ist der Zusammenhang noch deutlicher: 92 % der Führungskräfte sagen, dass die Aktualisierung ihrer Software der wichtigste Faktor zur Verbesserung ihrer KI-Fähigkeiten war.

Modernisierung, nicht Experimentieren, treibt KI-Renditen voran

Die Erkenntnis stellt den KI-Erfolg als ein Grundlagenproblem und nicht als ein Tooling-Problem neu dar. KI-Systeme sind von schnellem Datenzugriff, flexiblen Architekturen und zuverlässigen Integrationspunkten abhängig. Legacy-Anwendungen, fragmentierte Infrastrukturen und spröde Workflows erschweren es KI-Projekten, über isolierte Anwendungsfälle hinauszugehen. Modernisierte Anwendungen bieten Organisationen im Gegensatz dazu Raum zum Experimentieren, Skalieren und Anpassen, ohne ständige Nacharbeit.

Der Bericht beschreibt diese Beziehung als einen sich selbst verstärkenden Kreislauf. Organisationen modernisieren Anwendungen, um KI zu unterstützen, und nutzen dann KI-Ergebnisse, um eine tiefere Modernisierung zu rechtfertigen. Führungskräfte in dieser Gruppe berichten von einer deutlich höheren Zuversicht, dass ihre Infrastruktur KI-Entwicklungen unterstützen kann, und diese Zuversetzung übersetzt sich in Handeln. In APAC haben 90 % der führenden Organisationen KI bereits in bestehende Anwendungen integriert, im Vergleich zu viel niedrigeren Werten bei denen, die hinter dem Zeitplan zurückliegen. Rund 80 % planen, diese Integration im nächsten Jahr weiter zu erhöhen.

Die Verschiebung markiert einen Wandel in der Denkweise, da frühere Wellen der KI-Adoption sich auf Tests und Pilotprojekte konzentrierten. Jetzt liegt der Schwerpunkt auf der Integration. KI wird nicht als eigenständiges Projekt betrachtet, sondern als Teil alltäglicher Systeme, von internen Workflows bis hin zu kundenorientierten Anwendungen. Der Bericht zeigt, dass führende Organisationen KI nutzen, um interne Prozesse zu verbessern, inhaltsbasierte Anwendungen zu erstellen und umsatzgenerierende Arbeiten zu unterstützen, während nachlaufende Organisationen bei ihrem Ansatz vorsichtiger und fragmentierter bleiben.

Die Kosten der Verzögerung zeigen sich in Sicherheit und Zuversicht

Auch die Kosten des Rückstands werden klarer. Organisationen, die bei der Modernisierung zurückliegen, modernisieren oft reaktiv, häufig nach einem Sicherheitsvorfall oder einem Betriebsausfall. In APAC berichten diese Organisationen von einer geringeren Zuversicht sowohl in ihre Infrastruktur als auch in die Fähigkeit ihrer Teams, KI zu unterstützen. Dieses Mangel an Zuversicht verlangsamt Entscheidungsprozesse und begrenzt, wie weit KI-Projekte voranschreiten können. Anstatt Nutzungsfälle zu erweitern, verbringen Teams Zeit mit Risikomanagement, der Behebung von Lücken und der Bewältigung technischer Schulden.

Sicherheit spielt in dieser Dynamik eine zentrale Rolle. Der Bericht zeigt, dass Organisationen mit einer starken Ausrichtung zwischen Sicherheits- und Anwendungsteams viel wahrscheinlicher KI erfolgreich skalieren. Wo diese Ausrichtung schwach ist, verbrauchen Sicherheitsprobleme Zeit und Aufmerksamkeit und schieben Modernisierungs- und KI-Arbeiten weiter nach unten auf der Prioritätenliste. Viele nachlaufende Organisationen berichten von Schwierigkeiten bei der Verfolgung von Risiken in Anwendungen und APIs, was es erschwert, sich schnell zu bewegen, ohne die Exposition zu erhöhen.

Für Führungskräfte wird Sicherheit als Teil des Anwendungsdesigns und nicht als Add-on behandelt. Dieser Ansatz reduziert die Menge an reaktiver Arbeit, die nach Vorfällen erforderlich ist, und befreit Teams, um sich auf den Aufbau und die Verbesserung von Systemen zu konzentrieren. Mit der Zeit verringert dies auch den operativen Widerstand, der KI-Bemühungen zum Erliegen bringen kann. Der Bericht deutet darauf hin, dass Zuverlässigkeit zu einem praktischen Limit für die Geschwindigkeit geworden ist: Organisationen, die stabile, sichere Systeme nicht aufrechterhalten können, haben Schwierigkeiten, KI-Projekte in die Produktion zu überführen.

Weniger Tools, klarere Grundlagen, schnellere KI-Integration

Ein weiterer in den APAC-Daten hervorgehobener Engpass ist die Tool-Spreizung. Fast alle Organisationen berichten von Herausforderungen bei der Verwaltung großer und komplexer Technologiestacks, aber Führungskräfte reagieren aggressiver. Etwa 86 % der APAC-Führungskräfte sagen, dass sie aktiv redundante Tools reduzieren und Shadow-IT angehen. Das Ziel ist nicht nur die Kostenkontrolle, sondern Klarheit. Weniger Plattformen und Integrationen erleichtern es, Anwendungen zu modernisieren, konsistente Sicherheitskontrollen anzuwenden und KI ohne Reibungsverluste zu integrieren.

Entwicklerzeit ist ebenfalls ein Faktor. In Organisationen mit einer modernisierten Grundlage verbringen Entwickler mehr Zeit mit der Wartung und Verbesserung von Systemen, die bereits funktionieren. In nachlaufenden Organisationen neigen Entwickler eher dazu, von Grund auf neu zu erstellen oder Zeit mit Konfiguration und Fehlerbehebung zu verbringen. Dieser Unterschied beeinflusst, wie schnell neue KI-Fähigkeiten eingeführt und verfeinert werden können. Wenn Teams mit der Fehlerbehebung beschäftigt sind, wird KI schwerer zu priorisieren.

Zusammengenommen deuten die Erkenntnisse darauf hin, dass KI-Erfolg weniger damit zu tun hat, neue Modelle schnellstmöglich bereitzustellen, sondern vielmehr damit, Hindernisse zu beseitigen, die alles andere verlangsamen. Die Modernisierung von Anwendungen schafft die Voraussetzungen dafür, dass KI Wert liefert, während fragmentierte Systeme und reaktive Praktiken begrenzen, was KI erreichen kann. Ohne diese Grundlage haben Organisationen es schwerer, KI-Investitionen in messbare KI-Renditen umzuwandeln.

Für APAC-Organisationen lautet die Botschaft, dass KI-Investitionen ohne Modernisierung tendenziell oberflächliche Ergebnisse liefern. Modernisierung ohne Integrationspläne riskiert, zu einer dauerhaften Neuentwicklung zu werden. Die Organisationen, die die stärksten Renditen erzielen, sind diejenigen, die Anwendungsaktualisierungen, Sicherheitsausrichtung und KI-Integration als verbundene Arbeit und nicht als separate Initiativen betrachten.

Der Bericht schlägt keinen einzelnen Weg nach vorn vor, zieht aber eine klare Linie zwischen Organisationen, die früh handeln, und solchen, die abwarten. Der Vorteil liegt nicht im Besitz von KI, sondern in Anwendungen, die bereit sind, sie zu nutzen.

Siehe auch: KI-Agent-Spreizung kontrollieren: Der CIO-Leitfaden zur Governance

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