Investitionskosten Unerwartete Infrastrukturkosten bremsen Innovation in Deutschland

Von Paula Breukel 2 min Lesedauer

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Deutsche Unternehmen haben 2025 insgesamt 7,1 Milliarden Euro mehr für ihre Technologieinfrastruktur ausgegeben als geplant. Besonders KI-Projekte treiben die Kosten. Die Folgen reichen bis zu verschobenen Investitionen und Stellen.

Steigende Infrastrukturkosten belasten IT-Budgets und bremsen Investitionen in KI, neue Technologien und Personal.(Bild: ©  Scanrail - stock.adobe.com)
Steigende Infrastrukturkosten belasten IT-Budgets und bremsen Investitionen in KI, neue Technologien und Personal.
(Bild: © Scanrail - stock.adobe.com)

76 Prozent der befragten Unternehmen überschritten ihr IT-Budget. Das geht aus einer Wirtschaftsstudie des Centre for Economics and Business Research (CEBR) hervor, die Wasabi Technologies in Auftrag gegeben hat.

Die zusätzlichen Ausgaben belasten nicht nur die IT-Budgets. Unternehmen verschieben oder reduzieren deshalb auch Investitionen in neue Technologien, Forschung und Personal. Laut der Studie hätten sich mit den unerwarteten Mehrausgaben in Deutschland 2,5 Milliarden Euro an produktiven Investitionen, 10.878 Arbeitsplätze und 2,4 Milliarden Euro an langfristiger Wirtschaftsleistung stützen lassen.

KI und Plattformgebühren treiben die Kosten

Besonders häufig entstehen die zusätzlichen Ausgaben im Umfeld von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen. 46 Prozent der betroffenen Unternehmen nennen diese Bereiche als Hauptursache für die Budgetüberschreitungen. Ein Fünftel bezeichnet die tatsächlichen Infrastrukturkosten für KI sogar als unvorhersehbar.

Als zentrale Kostentreiber gelten Plattform-, Modell- und Lizenzgebühren. 49 Prozent der Unternehmen mit überschrittenem KI-Infrastrukturbudget nennen diese Ausgaben als unerwarteten Kostenpunkt. Weitere 43 Prozent verweisen auf Kosten für Integration, Bereitstellung und Modellbetrieb.

Jeweils 34 Prozent führen unerwartet hohe Token- und Inferenzgebühren sowie nutzungsabhängige Kosten an. Ebenso häufig nennen sie eine unterausgelastete, überdimensionierte oder schlecht abgestimmte Infrastrukturkapazität.

Hohe Ausgaben bremsen Innovationsprojekte

Die finanziellen Folgen reichen über die IT-Abteilung hinaus. 75 Prozent der Unternehmen, die von unerwartet hohen Infrastrukturkosten betroffen sind, berichten von zusätzlichem Kostendruck. Ein Drittel musste Initiativen in den Bereichen KI, Automatisierung oder Data Science einschränken oder verschieben. 20 Prozent verzichteten sogar vollständig auf die Einführung einer neuen Technologie oder Plattform.

Auch bei der Auswahl technischer Architekturen entstehen Einschränkungen. 31 Prozent der Befragten gingen aus Kostengründen technische oder architektonische Kompromisse ein. Wenn die Infrastrukturkosten steigen, steht zudem häufig die Personalentwicklung zurück. Das geben 33 Prozent der Unternehmen an. Investitionen in Technologie und Software sowie die Expansion in neue Märkte folgen mit jeweils 27 Prozent.

Gleichzeitig sehen 68 Prozent der Befragten Forschung und Entwicklung sowie neue Technologien als bevorzugte Bereiche, in die sie frei werdende Mittel investieren würden.

Fragmentierte Infrastrukturen verursachen Zusatzkosten

Nicht nur steigende Plattform- und Betriebskosten belasten die Unternehmen. Auch fragmentierte IT- und Datenumgebungen erschweren die Kostenkontrolle. 91 Prozent der Befragten berichten, dass ihnen solche Umgebungen innerhalb der vergangenen zwölf Monate zumindest gelegentlich zusätzliche Kosten verursacht haben.

84 Prozent nennen doppelte Arbeit oder redundante Datenbestände aufgrund schlecht integrierter Systeme. Weitere 79 Prozent haben Verzögerungen infolge begrenzter Infrastrukturkapazitäten erlebt.

Die Befragung zeigt damit auch die Bedeutung integrierter Infrastrukturen und transparenter Preismodelle. Gerade bei KI-Anwendungen können nutzungsabhängige Gebühren für Modelle, Inferenz und Datenzugriffe die tatsächlichen Betriebskosten schwer kalkulierbar machen.

Die Untersuchung basiert auf einer Befragung von Sapio Research aus dem Juli und August 2026. Befragt wurden 690 hochrangige Entscheidungsträger aus acht Ländern, darunter 100 aus Deutschland. Die wirtschaftlichen Auswirkungen modellierte das Centre for Economics and Business Research.

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