Die Adaption der künstlichen Intelligenz rast voran – doch der Erfolg hängt nicht nur von cleveren Algorithmen ab, sondern vom Fundament: der Netzwerkinfrastruktur. Die aktuelle Studie des IT-Beratungsunternehmen Enterprise Management Associates (EMA) „Readying Enterprise Networks for Artificial Intelligence“ zeigt, wie Early-Adators ihre Netze für KI-Workloads vorbereiten – und wo die Schwachstellen liegen.
Der EMA-Report basiert auf einer Befragung von über 250 IT-Fachleuten aus unterschiedlichen Organisationsebenen. Untersucht wurden Strategien zur KI-Einführung, Sicherheitsimplikationen sowie die sich verändernden Netzwerk-Anforderungen.
KI-Workloads: verteilt, komplex, anspruchsvoll
Bis 2028 gehen die Befragten davon aus, dass KI-Workloads hochgradig verteilt sein werden. Training und Inferenz finden parallel in privaten Rechenzentren, öffentlichen Cloud-Diensten und Edge-Umgebungen statt. Diese Verteilung belastet sowohl Datacenter- als auch Wide-Area-Network-Infrastrukturen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Netzwerke den steigenden Traffic, niedrige Latenz und erhöhte Sicherheitsanforderungen zuverlässig bewältigen können.
Status-quo der Netzwerk-Bereitschaft:
-
Nur 49 % halten ihre Datacenter-Netze für KI-fit.
-
Beim WAN sieht es mit 48 % noch düsterer aus.
Herausforderungen: verteilte Workloads, Latenz zwischen Standorten und Traffic-Priorisierung.
Security vor Latenz – aber beides brennt
Laut EMA sind die größten Hürden: Sicherheitsrisiken, Budgetgrenzen und das Innovationstempo von KI.
Top-Sorgen der IT-Profis:
-
Datenschutz & Compliance: 60 %
-
Schwachstellen in APIs & Integrationen: 48 %
-
Angriffe auf KI-Modelle: 47 %
-
Datenabfluss: 43 %
Die meisten Organisationen haben bereits nachgerüstet – mit Datenverschlüsselung und KI-gestütztem Security-Monitoring.
Doch: Latenz bleibt der Showstopper. KI braucht Echtzeit, Verzögerungen killen Ergebnisse. Deshalb bringen 64 % der Unternehmen KI-Workloads näher an den Edge, wo die Daten entstehen.
SD-WAN & SASE als Enabler für KI-Netze
Mehr als die Hälfte der Befragten sieht SD-WAN und SASE als Schlüssel, um Netze KI-ready zu machen. Diese Architekturen liefern Performance und konsistente Security-Policies – über Rechenzentrum, Cloud und Edge hinweg.
Problem: Transparenz. Weniger als die Hälfte vertraut ihren Observability-Tools für KI-Traffic. Gefordert werden:
-
granularere Datenerfassung
-
Echtzeit-End-to-End-Sichtbarkeit
-
prädiktive Stauanalyse
-
KI-gestützte Anomalieerkennung
Nicht zufällig glauben 68 %, dass Observability-Tools selbst KI nutzen müssen, um KI-Traffic zu bändigen.
Fazit: Modernisierung Pflicht
KI revolutioniert Business und IT – aber nur mit einem modernen, sicheren und latenzarmen Netzwerk.
Versa liefert hier eine End-to-End-Antwort: Netzwerk, Security und Observability auf einer Plattform. SD-WAN und SASE sichern Performance von Cloud bis Edge, integrierte Schutzmechanismen blocken KI-spezifische Angriffe, und Digital Experience Monitoring (DEM) sorgt für die Echtzeit-Sicht, die Unternehmen für ein effektives KI-Traffic-Management brauchen.
Wer KI sicher und produktiv einführen will, muss das Netzwerk modernisieren. Alles andere ist ein Spiel mit offenen Flanken.
#VersaNetworks
