Timm Grosser
Senior Analyst Data & Analytics
Timm Grosser ist Senior Analyst Data & Analytics mit Schwerpunkt auf Data Management.
Kostenfreie Studie
Where Enterprise AI Runs: Deliberate workload placement across cloud, on-premises, and edge [EN]
Diese BARC Studie basiert auf 329 internationalen Teilnehmern. Sie zeigt, warum KI heutzutage hauptsächlich in der Cloud läuft, wann es Sinn macht, diesen Standard zu hinterfragen und wie Daten- und KI-Verantwortliche für jeden KI-Workload entscheiden können, ob er in der Cloud, On-Premises oder auf Edge Devices läuft.
Was diese BARC Studie für Daten-, Analytics- und KI-Verantwortliche beantwortet.
- Nach welchen Kriterien entscheiden Unternehmen, ob ein KI-Workload in der Cloud, im eigenen Rechenzentrum oder am Edge laufen sollte?
- Welche internen und externen Treiber bringen Cloud-only-Strategien unter Druck, von Datensensibilität bis zu Kunden- und Vertragsanforderungen?
- Was kostet Kontrolle wirklich? Und inwiefern wiegen sich höhere Komplexität und Einsparungen bei planbaren Lasten gegenseitig auf?
- Was unterscheidet KI-Vorreiter von Nachzüglern in der Architekturentscheidung und wie wird aus hybrider KI-Architektur ein Betriebsmodell mit klarer Ownership und Entscheidungslogik?
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„BARC Surveys geben mir einen praktischen Überblick darüber, was es auf dem Markt gibt und was man im Alltag über Data, BI und Analytics sonst nicht mitbekommt.“
Pietro Grammatico, Director Service Management BI, Vorwerk
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Weitere Informationen
Die Studie basiert auf einer quantitativen Online-Befragung aus Juni und Juli 2026. Grundlage sind 329 qualifizierte Antworten von internationalen Entscheidern und Fachexperten, quer durch alle relevanten Branchen und Unternehmensgrößen.
Der Report zeigt den Status quo der KI-Deployment-Modelle und analysiert Treiber, realisierte Vorteile und Herausforderungen für Deployments außerhalb der Cloud. Er betrachtet beide Dimensionen der Kosten (Consumption und Control Economics), die Rolle von Edge AI sowie die Rolle von hybriden Architekturen. Vier praxisorientierte Handlungsempfehlungen unterstützen Unternehmen dabei, Workloads zu klassifizieren, eine Control Layer über Cloud-first-KI zu legen, Non-Cloud-Fähigkeiten gezielt aufzubauen und hybride KI-Architektur als Betriebsmodell zu verankern.
Für 76% der Unternehmen hat die Bedeutung von KI-Workloads außerhalb der Cloud in den letzten zwölf Monaten zugenommen. Diese Studie liefert die Entscheidungsgrundlage, um Workloads bewusst zu platzieren, bevor Sensibilität, Regulatorik oder Anbieterabhängigkeit die Entscheidung erzwingen.
Autor(en)
Florian Bigelmaier
Analyst Data & Analytics
Florian Bigelmaier ist Analyst mit einem Fokus auf Datenmanagement und Data Intelligence.
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