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Die Telekommunikations-Branche sieht sich aktuell mit einigen Herausforderungen konfrontiert: Dazu zählen ein stark umkämpfter Wettbewerb und Preisdruck, hohe Betriebskosten, regulatorische Hürden sowie ein Wandel im Verhalten und der Erwartungen von Kunden. Um diese Themen erfolgreich anzugehen, ist die Einführung und Nutzung von KI unabdingbar. Doch genau hier liegt das Problem: Viele Unternehmen arbeiten noch mit IT-Systemen aus einer anderen Zeit, die moderne Technologien wie KI nicht hinreichend unterstützen. Eine aktuelle Studie von Cognizant zeigt nun, wie groß diese Lücke tatsächlich ist und welche Handlungsempfehlungen sich daraus für Unternehmen ableiten lassen.

Die rasant zunehmende Bedeutung von KI drängt Unternehmen der Telekommunikations-Branche zu einem Paradigmenwechsel: Um die Vorteile der Technologie vollumfänglich nutzen zu können, müssen IT-Altsysteme (Legacy) umfassend modernisiert werden. Denn IT-Verantwortliche sehen in veralteten Systemstrukturen eine große Hürde bei der KI-Einführung. Dies bestätigt eine aktuelle Studie, im Rahmen derer das Technologie-Unternehmen Cognizant 1.000 Führungskräfte aus Global 2000 Organisationen befragen ließ: Demnach äußern 85 Prozent der Senior Executives die Befürchtung, dass ihr derzeitiger Technologiebestand die erfolgreiche Integration von KI gefährdet.

Die Modernisierung der Altsysteme gilt daher mittlerweile als geschäftskritisch und rückt immer mehr an die Spitze der Prioritäten. Die Befragten äußerten sich sehr klar zu einem realistischen Zeitrahmen für diese Maßnahme: Mindestens drei Viertel der Teilnehmer planen, eine breite Palette von Modernisierungszielen innerhalb der nächsten zwei Jahre abzuschließen. Dazu zählen beispielsweise die Überarbeitung der Legacy-Infrastruktur wie etwa die Cloud-Modernisierung, die Migration von Schlüsselanwendungen sowie ein Update kundenorientierter Applikationen.

Hindernisse überwinden und Zwei-Jahres-Ziel erreichen

Auch wenn die Uhr für dieses ehrgeizige Zwei-Jahres-Ziel tickt, stehen der Umsetzung einige Herausforderungen im Wege. Als größte Hindernisse hierfür nannten 63 Prozent der Befragten die Komplexität des Vorhabens sowie die Verfügbarkeit und Bezahlbarkeit von Ressourcen, sowohl in Bezug auf Personal (50 Prozent) als auch Kapital (48 Prozent). Ein zentrales Problem bildet dabei der unzureichende Abbau technischer Schulden. Zwar gilt dies als wichtiges finanzielles und strategisches Ziel. Dennoch erwartet mit 93 Prozent die große Mehrheit der Unternehmen, bis 2030 weniger als ein Viertel ihrer Tech Debt abgebaut zu haben.

Dies liegt weit hinter den ursprünglichen Zielen der meisten Firmen zurück. Denn diese planen, den Budgetanteil für die Wartung bestehender Systeme von heute 61 Prozent auf nur 27 Prozent bis 2030 zu halbieren. Tatsächlich wird die erwartete Reduzierung der technischen Schulden voraussichtlich nur etwa ein Viertel der Modernisierungskosten decken. Dies deutet darauf hin, dass ein Großteil der Unternehmen ihre gesteckten Meilensteine in zwei Jahren wahrscheinlich nicht erreichen wird.

Um die notwendigen Modernisierungsinitiativen zu beschleunigen, bedarf es Kosteneinsparungen, zusätzlicher Einnahmen und Produktivitätssteigerungen. Bewährt hat sich dabei ein Ansatz, der die Vorteile und Einsparungen aus früheren Modernisierungen nutzt, um spätere Initiativen zu finanzieren. Hierbei empfiehlt es sich, die Prioritäten der Vorhaben in drei Phasen zu strukturieren. Das verspricht positive Auswirkungen auf Kosten, Geschwindigkeit, Wettbewerbsfähigkeit und Innovation.

Umstrukturierung in drei Phasen: Effizienzsteigerung, Modernisierung und Wachstum

So sollte im ersten Schritt kurzfristig die Effizienz gesteigert werden. Dabei ist es von zentraler Bedeutung, die Betriebskosten zu senken und inkrementelle Einnahmen zu erhöhen, um operatives Kapital freizusetzen. In dieser Phase können Unternehmen betriebliche Verbesserungen erzielen, die sich unmittelbar auf die Kosten auswirken: Dazu zählen die Implementierung einer agileren und reaktionsschnelleren IT, eine optimierte operative Sichtbarkeit, eine höhere Produktivität der Mitarbeiter sowie die Stärkung der Cybersicherheit.

In der zweiten Phase stehen die mittelfristige Modernisierung der Systeme sowie die Integration von KI im Fokus. In diesem Stadium lassen sich entsprechende Initiativen deutlich ausweiten, da sowohl die technologische Basis verbessert als auch Ressourcen freigesetzt wurden. Wichtig ist dabei der systematische Abbau technischer Schulden, der in engem Zusammenhang mit der KI-Integration steht. Dabei kann KI auch eine Qualifikationslücke schließen, die sich aus der sinkenden Verfügbarkeit von Fachkräften für Legacy-Technologien ergibt. So kann KI die Entwickler bei der Decodierung von Geschäftslogik unterstützen, Echtzeit-Codierung ermöglichen oder die Datenmigration rationalisieren. Insgesamt hilft KI Unternehmen dabei, ihre Modernisierungspläne in 30 Prozent weniger Zeit und zu 30 Prozent geringeren Kosten umzusetzen.

In der dritten Phase schließlich soll langfristig der Weg für neue Geschäftsmodelle geebnet werden. Jetzt verfügen Organisationen über die notwendigen Ressourcen wie Zeit, Kapital und Infrastruktur, um ambitionierte Modernisierungsvorhaben anzugehen. Im Vordergrund stehen nun Wachstum und Innovation. Zentrale Treiber sind dabei laut den Studienergebnissen eine schnellere Markteinführungszeit sowie der Umgang mit veränderten Kundenbedürfnissen. So können Unternehmen mit einer agileren Infrastruktur schneller auf neue Marktanforderungen reagieren und die Wettbewerbsfähigkeit ihrer Preise erhöhen. Zudem sind Firmen dank wegfallender Legacy-Beschränkungen in der Lage, völlig neue Märkte und Einnahmequellen zu erschließen. Dies umfasst auch die Entwicklung innovativer digitaler Dienste und Produkte.

Fazit

Unternehmen müssen jetzt handeln, um den Anschluss an die KI-Entwicklung nicht zu verlieren. Die Studienergebnisse zeigen deutlich, dass die aktuelle technologische Infrastruktur für die KI-Integration bei weitem nicht ausreicht. Dabei muss sich die Modernisierung am Zeitplan der KI orientieren. Kommen Firmen der Zwei-Jahres-Frist nahe, sind sie für eine zunehmend KI-gesteuerte Welt bestens gerüstet.

Ron Antony, Client Partner CMT & Member of DACH Leadership Team

[1] https://www.cognizant.com/us/en/insights/insights-blog/legacy-modernization-mandate-ai-timeline

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