Gartner-Prognosen und -Warnungen vor KI-Blindspots 2026 steigen die IT-Ausgaben in Europa um 11 Prozent

Das Analystenhaus Gartner veröffentlicht Prognosen, nach denen die IT-Ausgaben in Europa im Jahr 2026 voraussichtlich 1,4 Billionen Dollar erreichen werden. Das entspricht einem Plus von 11,1 Prozent gegenüber 2025. Für diesen Jahr erwartet Gartner demgemäß IT-Ausgaben von rund 1,3 Billionen Dollar.

Die Trends hinter dem Anstieg fasst John-David Lovelock, Distinguished VP Analyst bei Gartner, zusammen: „KI, Cloud und Cybersecurity treiben das Wachstum der IT-Ausgaben europäischer Unternehmen im Jahr 2026 entscheidend an.“

Zugleich, räumt er ein, seien die Voraussetzungen gar nicht so positiv: „Trotz knapper Budgets und kaum wachsender IT-Teams“ investierten europäische CIOs massiv in Software, um Zugang zu neuen KI-Funktionen ihrer bestehenden Anbieter zu erhalten.“

Auch 2026 werden europäische Unternehmen ihre Softwarebudgets ausweiten, um intelligentere, effizientere und stärker personalisierte Anwendungen zu entwickeln. Hinzu kommen aber auc Preiserhöhungen in nahezu allen Softwarekategorien, die das Ausgabenwachstum zusätzlich ankurbeln.

So prognostiziert Gartner, dass die Endnutzerausgaben für GenAI-Modelle in Europa 2026 um 78,2 Prozent steigen werden. Ausgaben für GenAI-Modelle in Europa steigen um 78 Prozent.

Steigende Nachfrage nach Daten- und KI-Souveränität

Doch nicht nur das Wachstum ist ein Thema: Gartner prognostiziert, dass bis 2028 etwa 65 Prozent der Regierungen weltweit bestimmte Anforderungen an die technologische Souveränität einführen werden, um ihre Unabhängigkeit zu verbessern und sich vor extraterritorialen regulatorischen Eingriffen zu schützen. So werden werden bis 2027 etwa 35 Prozent der Länder an regionsspezifische KI-Plattformen gebunden sein.

Doch regulatorische Beschränkungen für den grenzüberschreitenden Daten- oder Modellaustausch können die unternehmensweite Einführung von KI verlangsamen, die Gesamtbetriebskosten (TCO) erhöhen und zu suboptimalen Ergebnissen führen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, müssten CIOs von Anfang an die Datenhoheit in ihre KI-Strategien einbeziehen, indem sie frühzeitig Rechts- und Compliance-Teams einbeziehen und Anbieter bevorzugen, die ihre Anforderungen an die Daten- und KI-Souveränität erfüllen.

Das alles führt laut Lovelock in Europa dazu, dass die „Cloud-Investitionen in Europa 2026 stärker schwanken werden, da CIOs den Fokus auf digitale Souveränität legen und ihre Cloud-Dienste näher an ihren Standort verlagern.“ Trotzdem erwartet Gartner einen Anstieg der Ausgaben für Public-Cloud-Dienste um 24 Prozent.

KI und die Blindspots

Doch das Wachstum der KI-Anwendungen selbst ist und bleibt eine Herausforderung, auch fpr die Gartner-Alaysten selbst. So sagt Arun Chandrasekaran, Distinguished VP Analyst bei Gartner, beispielsweise: „GenAI-Technologien und -Techniken entwickeln sich in einem beispiellosen Tempo, das nur durch den damit einhergehenden Hype übertroffen wird. Dies macht es für CIOs schwierig, sich in dieser dynamischen Landschaft zurechtzufinden.“

Während sich Unternehmen oft auf unmittelbare GenAI-Herausforderungen wie Geschäftswert, Sicherheit und Datenbereitschaft konzentrieren, übersähen sie möglicherweise kritische blinde Flecken, da es sich hierbei um Effekte zweiter oder dritter Ordnung handelt, die oft nicht auf den ersten Blick erkennbar sind. Risiken wie Schatten-KI, technische Schulden, Qualifikationsverlust, Anforderungen an die Datenhoheit, Interoperabilitätsprobleme und Anbieterabhängigkeit stellen versteckte Unterströmungen dar, die den langfristigen Erfolg untergraben können.

Mitarbeitende soll KI-Tools nutzen, dürfen aber nicht

Schatten-KI braucht Absicherung, keine Verbote

Gartner prognostiziert, dass diese blinden Flecken bis 2030 die Trennlinie zwischen Unternehmen bilden werden, die KI sicher und strategisch skalieren, und solchen, die sich selbst einschränken, überholt werden oder von innen heraus gestört werden. Um wettbewerbsfähig und widerstandsfähig zu bleiben, müssen CIOs sowohl sichtbare Herausforderungen als auch versteckte Risiken im Zusammenhang mit der Einführung von GenAI angehen und der Beseitigung der folgenden blinden Flecken Priorität einräumen:

Explosion von Schatten-KI

Eine Gartner-Umfrage unter 302 Cyber-Sicherheitsverantwortlichen im März bis Mai 2025 ergab, dass 69 Prozent der Unternehmen den Verdacht haben oder Beweise dafür vorliegen haben, dass Mitarbeiter verbotene, öffentliche GenAI nutzten. Die Analysten machen darauf aufmerksam, dass die rasche Einführung nicht genehmigter KI-Tools sowohl sichtbare als auch unsichtbare Auswirkungen haben können, wie den Verlust von geistigem Eigentum, die Offenlegung von Daten und erhöhte Sicherheitsrisiken.

Gartner prognostiziert, dass bis 2030 mehr als 40 Ptozent der Unternehmen Sicherheits- oder Compliance-Vorfälle im Zusammenhang mit nicht autorisierter Schatten-KI erleben werden. „Um diesen Risiken zu begegnen, sollten CIOs klare unternehmensweite Richtlinien für die Nutzung von KI-Tools definieren, regelmäßige Audits für Schatten-KI-Aktivitäten durchführen und die GenAI-Risikobewertung in ihre SaaS-Bewertungsprozesse integrieren“, so Chandrasekaran.

Technische Schulden im Bereich KI

Gartner prognostiziert, dass bis 2030 rin die Hälfte der Unternehmen aufgrund unkontrollierter technischer Schulden im Bereich GenAI mit verzögerten KI-Upgrades und/oder steigenden Wartungskosten konfrontiert sein werden. „Unternehmen sind begeistert von der Liefergeschwindigkeit von GenAI. Die extrem hohen Kosten für die Wartung, Reparatur oder den Austausch von KI-generierten Artefakten wie Code, Inhalten und Designs können jedoch die versprochenen Renditen von GenAI schmälern“, so Chandrasekaran.

Durch die Festlegung klarer Standards für die Überprüfung und Dokumentation von KI-generierten Assets und die Verfolgung von technischen Schuldenkennzahlen in IT-Dashboards könnten Unternehmen aber proaktiv Maßnahmen ergreifen, um kostspielige Störungen zu vermeiden.

Verlust von Fähigkeiten

Doch auch das ist eine Gefahr: Eine übermäßige Abhängigkeit von KI kann zu einem Verlust wichtiger menschlicher Fachkenntnisse, Urteilsvermögen und implizitem Wissen führen, die nicht einfach kodifiziert oder ersetzt werden können. Dieser Verlust erfolgt schleichend und bleibt oft unbemerkt, so dass CIOs das Risiko möglicherweise erst erkennen, wenn das Unternehmen ohne KI nicht mehr funktionsfähig ist oder wenn KI in Grenzfällen, die menschliche Intuition erfordern, versagt.

Chandrasekaran äußert: „Um den allmählichen Verlust des Unternehmenswissens und der Fähigkeiten zu verhindern, sollten Unternehmen ermitteln, wo menschliches Urteilsvermögen und handwerkliches Können unerlässlich sind, und KI-Lösungen entwickeln, die diese Fähigkeiten ergänzen, aber nicht ersetzen.“

Ecosystem Lock-In und Interoperabilität

Unternehmen, die das Potenzial von GenAI in großem Maßstab nutzen möchten, entscheiden sich oft aus Gründen der Geschwindigkeit und Einfachheit für einen einzigen Anbieter. Diese starke Abhängigkeit kann sich wie auch eine Überregulierung und Know-How-Schwund auf die technische Agilität eines Unternehmens und seine zukünftige Verhandlungsmacht in Bezug auf Preise, Konditionen oder Servicelevels auswirken.

Viele CIOs unterschätzten, wie stark ihre Daten, Modelle oder Arbeitsabläufe an herstellerspezifische APIs, Data Lakes und Plattform-Tools gebunden sind, so Chandrasekaran. Seine Empfehlung: „Durch die Priorisierung offener Standards, offener APIs und modularer Architekturen beim Design von KI-Stacks können Unternehmen eine Bindung an bestimmte Anbieter vermeiden. Darüber hinaus müssen CIOs die Interoperabilität zu einem Standard bei GenAI-Pilotprojekten und -Bewertungen machen.“

(ID:50628530)