KI ist kein Pilotprojekt mehr. Laut dem aktuellen State of Application Strategy (SOAS) Report 2026 von F5, für den hunderte IT- und Security-Entscheider weltweit befragt wurden, betreiben 78 % der Unternehmen KI-Inferenz bereits selbst – im Schnitt mit sieben Modellen gleichzeitig. Doch während immer mehr Unternehmen KI aktiv in ihren Arbeitsalltag integrieren, stagnieren Governance, Sicherheit und operative Kontrolle.
1. KI-Inferenz ist Infrastruktur und muss auch so behandelt werden
Wer KI noch wie ein Experiment verwaltet, wird an Governance, Skalierbarkeit und Sicherheit scheitern. KI-Inferenz braucht dieselben Architekturen, Betriebsprozesse und Richtlinien wie jede andere geschäftskritische Anwendung, erst recht mit Blick auf den EU AI Act, der ab August 2026 vollständig gilt.
2. Kontrolle schlägt Komfort: KI-as-a-Service ist keine tragfähige Strategie mehr
Die überwiegende Mehrheit baut diversifizierte Modellportfolios auf – aus gutem Grund: Kosten, Verfügbarkeit und Compliance lassen sich nur steuern, wenn man die Infrastruktur selbst in der Hand hat. Unternehmen sollten jetzt prüfen, welche KI-Workloads wirklich in die eigene Umgebung gehören und eine einheitliche Strategie für Bereitstellung, Sicherheit und Governance über alle Clouds hinweg entwickeln.
3. Prompts und Tokens sind die neuen Kontrollpunkte – Sicherheitsmodelle müssen nachziehen
Traditionelle Sicherheitsmodelle greifen für KI-Workloads nicht mehr. Der neue Perimeter liegt auf der Ebene von Prompts, Tokens und Identitäten, dort, wo Anfragen formuliert und Modellantworten gesteuert werden. Fast 29 % der Unternehmen sehen den Prompt-Layer bereits als wichtigsten Delivery-Mechanismus, 23 % priorisieren den Token-Layer. Wer KI absichern will, muss genau dort ansetzen.
4. Agentic AI braucht Identitäten – und klare Grenzen
Autonome KI-Agenten handeln im Namen von Nutzern und Systemen, sie greifen auf APIs zu, treffen Entscheidungen und initiieren Aktionen. Das macht sie zu einer neuen Klasse von Identitäten (Non-Human Identities), die nach denselben Prinzipien wie menschliche Nutzer behandelt werden müssen: mit eindeutigen Identitäten, Least-Privilege-Zugriffen, Token-Kontrolle und Laufzeitüberwachung.
5. Hybrid Multicloud ist Realität – einheitliches Management ist keine Option mehr
KI-Workloads folgen dieser Verteilung und erhöhen die Komplexität weiter. Wer mit Silos und Insellösungen reagiert, verliert die Kontrolle über Kosten, Performance und Compliance. Der entscheidende Schritt: eine einheitliche Plattform, die konsistente Richtlinien, Sicherheit und Observability über alle Umgebungen hinweg sicherstellt.