{"id":1901,"date":"2025-12-16T14:42:25","date_gmt":"2025-12-16T13:42:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/?p=1901"},"modified":"2025-12-16T14:42:25","modified_gmt":"2025-12-16T13:42:25","slug":"dell-storage-limitierungen-bremsen-unternehmen-beim-einsatz-von-ki-aus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/index.php\/2025\/12\/16\/dell-storage-limitierungen-bremsen-unternehmen-beim-einsatz-von-ki-aus\/","title":{"rendered":"Dell: Storage-Limitierungen bremsen Unternehmen beim Einsatz von KI aus"},"content":{"rendered":"

F\u00fcr fast alle deutschen IT- und Business-Entscheider ist klar, dass das Training und der Betrieb von KI im eigenen Rechenzentrum viele Vorteile bringt. Zugleich m\u00fcssen sie aber mehrheitlich einr\u00e4umen, dass ihre bestehenden Storage-Landschaften daf\u00fcr ungeeignet sind. Das geht aus der aktuellen \u201eIT Strategy Pulse\u201c-Umfrage von Dell Technologies hervor.<\/p>\n

\"\"Im Rahmen der Umfrage wurden im November 2025 insgesamt 750 IT- und Business-Entscheider aus verschiedenen L\u00e4ndern vom Marktforschungsunternehmen Vanson Bourne befragt, darunter auch 150 aus Deutschland. 95 Prozent von ihnen stimmten der Aussage zu, dass KI im eigenen Rechenzentrum gr\u00f6\u00dfere Werte schafft, unter anderem weil man sie besser kontrollieren und mit aktuellen Daten versorgen kann. Ausgebremst werden die Bem\u00fchungen, KI on-premises einzusetzen, allerdings von veralteten Storage-Infrastrukturen, die bei 70 Prozent der Befragten weder ausreichend Speicherkapazit\u00e4ten bereitstellen noch die ben\u00f6tigten F\u00e4higkeiten bieten. Hierzu z\u00e4hlen beispielsweise eine reibungslose Skalierung, nahtlose Integrationen und eine weitgehend automatisierte Verwaltung.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus sind Unternehmen bei der KI-Nutzung nicht nur auf leistungsf\u00e4hige Infrastrukturen im Rechenzentrum angewiesen, sondern auch auf KI-f\u00e4hige Client-Systeme. 92 Prozent der deutschen IT- und Business-Entscheider sehen es als unabdingbar an, dass die Rechner in ihrem Unternehmen moderne KI-basierte Anwendungen und Workloads unterst\u00fctzen. 71 Prozent sind jedoch unzufrieden mit der Leistung und Zuverl\u00e4ssigkeit ihrer PC-Flotte und denken \u00fcber einen Ger\u00e4te-Refresh nach.<\/p>\n

Cybersecurity als Top-Priorit\u00e4t<\/h4>\n

An KI sch\u00e4tzen die Verantwortlichen etwa die F\u00e4higkeit, Daten \u00fcber verschiedene Quellen hinweg zusammenzuf\u00fchren, Prozesse zu verschlanken oder die Kommunikation und Zusammenarbeit von Teams zu verbessern. \u00dcber allem steht jedoch die M\u00f6glichkeit, Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und Daten sowie Mitarbeiter besser zu sch\u00fctzen. F\u00fcr 52 Prozent der deutschen Befragten ist dieser Aspekt am wertvollsten. Praxiserfahrungen best\u00e4tigen den Nutzen: 91 Prozent geben an, Cybergefahren dank KI tats\u00e4chlich besser als fr\u00fcher erkennen und Angriffe verhindern zu k\u00f6nnen und sich leichter von den Auswirkungen von Sicherheitsvorf\u00e4llen zu erholen.<\/p>\n

\u00dcberhaupt ist Cybersecurity f\u00fcr deutsche Unternehmen eine Top-Priorit\u00e4t. F\u00fcr 98 Prozent sind erweiterte Sicherheitsfunktionen h\u00e4ufig der entscheidende Faktor bei der Auswahl von neuen Infrastrukturl\u00f6sungen und PCs. \u00dcberdies wollen 61 Prozent in den n\u00e4chsten zw\u00f6lf Monaten in Cybersecurity und Cyberresilienz investieren, um wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben. Weitere Investitionsschwerpunkte sind agile und flexible Techniken, die Echtzeiteinblicke in IT-Umgebungen gew\u00e4hren (49 Prozent), moderne Datenmanagement-L\u00f6sungen (47 Prozent) sowie KI-PCs und Agentic AI (jeweils 41 Prozent). Lediglich 37 Prozent planen hingegen Investitionen, um ihre Rechenzentren f\u00fcr KI-Workloads fit zu machen, was angesichts der Unzufriedenheit mit den bestehenden Storage-Infrastrukturen erstaunlich ist.<\/p>\n

Dort, wo Modernisierungen im Rechenzentrum geplant sind, setzen Unternehmen wieder verst\u00e4rkt auf disaggregierte Infrastrukturen (86 Prozent), also separate Server, Storage-Systeme und Netzwerkkomponenten. Nachdem lange hyperkonvergente L\u00f6sungen im Trend lagen, die all das in einem System vereinen, r\u00fcckt nun wieder die Flexibilit\u00e4t in den Fokus, die entkoppelte Architekturen etwa bei der Skalierung bieten. Zumal sie sich dank zentraler Managementtools einheitlich verwalten lassen.<\/p>\n

H\u00fcrden bei der KI-Einf\u00fchrung<\/h4>\n

In vielen Unternehmen wird die Einf\u00fchrung von KI ausgebremst, weil Know-how und Fachkr\u00e4fte fehlen. H\u00e4ufig stehen zudem keine ausreichenden Budgets zur Verf\u00fcgung oder es gibt Unsicherheiten, was die Kosten, den Return on Investment (ROI) und geeignete Anwendungsf\u00e4lle betrifft. Auch Bedenken bez\u00fcglich des Datenschutzes, der Sicherheit sowie der Zuverl\u00e4ssigkeit, Genauigkeit und Ausgewogenheit der Modelle z\u00e4hlen zu den H\u00fcrden \u2013 ebenso wie Beschr\u00e4nkungen durch die Infrastruktur und die zur Verf\u00fcgung stehende Datenbasis.<\/p>\n

\u201eViele Unternehmen experimentieren mit KI, doch um einen gesch\u00e4ftlichen Nutzen zu erzielen, ben\u00f6tigen sie moderne Infrastrukturen, die leistungsf\u00e4hig sind, gut skalieren und Daten nicht in Silos einsperren\u201c, erkl\u00e4rt Christian Winterfeldt, Senior Director Datacenter Sales DACH bei Dell Technologies. \u201eKlare Ziele f\u00fcr den KI-Einsatz und eine durchdachte Strategie bei der Modernisierung der IT-Systeme minimieren Risiken und verhindern Fehlinvestitionen. Unternehmen d\u00fcrfen aber auch den Aufbau von Wissen nicht vernachl\u00e4ssigen. Dieses ist nicht nur f\u00fcr die Umsetzung von KI-Initiativen unbedingt notwendig, sondern ein entscheidender Faktor, wenn es darum geht, Vorbehalte gegen KI auszur\u00e4umen.\u201c<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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