84 % der CIOs haben ein KI-Projekt wegen Legacy-Systemen abgebrochen: Was Sie zuerst angehen sollten

Wenn Ihr KI-Pilot ins Stocken geraten ist, liegt es vielleicht nicht am Modell. Eine neue Umfrage unter 945 Technologieverantwortlichen sagt: Es sind die alten Systeme darunter.

Am 29. September hat GFT Technologies eine weltweite Umfrage veröffentlicht, durchgeführt von Wakefield Research. Befragt wurden CIOs und CTOs in Unternehmen mit mindestens 500 Millionen US-Dollar Jahresumsatz in 19 Ländern, zu KI und Legacy-Infrastruktur. Dieser Beitrag zeigt die Ergebnisse, wie Sie sie einordnen und was Sie zuerst tun sollten, wenn Sie eine digitale Transformation mit KI planen.

Was hat die GFT-Umfrage ergeben?

Die Umfrage lief vom 11. bis 31. August 2026. Das sind die von GFT veröffentlichten Zahlen:

• 84 % sagen, dass Grenzen ihrer Legacy-Systeme dazu geführt haben, dass ihr Unternehmen einen KI-Piloten oder ein KI-Projekt abgebrochen hat.
• 93 % glauben, dass KI auf alter Infrastruktur ohne Modernisierung irgendwann eine unternehmensweite Sicherheitskrise auslösen wird.
• 89 % sorgen sich, dass die weltweiten KI-Investitionen schneller wachsen als der Geschäftswert, den sie liefern können.
• 99 % sagen, dass mögliche staatliche Beschränkungen beim KI-Zugang es wichtiger machen, nicht von einem einzigen KI-Anbieter abhängig zu sein.
• 20 % sagen, dass die übrigen Führungskräfte und Vorstandsmitglieder die Sicherheitsrisiken von KI auf Legacy-Systemen vollständig verstehen.

GFT gibt für die globale Ebene eine Fehlermarge von plus/minus 3,2 Prozentpunkten an. Den genauen Fragenwortlaut und die Länderaufschlüsselung finden Sie im GFT-Bericht, nicht in der Pressemitteilung.

Wie ordnen Sie die Zahlen ein?

Zwei Vorbehalte. Erstens verkauft GFT Leistungen für digitale Transformation und Modernisierung und hat damit ein Interesse an diesem Ergebnis. Zweitens ist es eine Umfrage zu Einschätzungen und selbst berichteten Erfahrungen in großen Unternehmen. Sie misst nicht, wie viele KI-Projekte insgesamt scheitern.

Die Richtung passt aber zu anderen Berichten. CIO Dive hat über dieselbe Studie berichtet: Fast die Hälfte der Befragten hat mit der Modernisierung begonnen, etwa ein Viertel fühlt sich im Rückstand, und nur 15 % sind nach eigenen Angaben fast oder ganz fertig. CIO Dive nennt außerdem einen Google-Bericht vom Juli, laut dem nur 17 % der IT-Verantwortlichen sicher waren, dass ihr Stack geschäftskritische KI-Agenten tragen kann.

Der US-Chef von GFT, Rishi Chohan, sagte CIO Dive, Legacy-Engpässe ließen sich für kleine Produktivitätsgewinne oft beherrschen, würden aber zur echten Hürde, sobald KI mit mehr Teilen des Geschäfts verbunden ist, etwa bei agentischer KI.

Warum bremsen Legacy-Systeme KI-Projekte?

GFTs Mitteilung nennt keine technischen Ursachen. Dieser Teil ist daher unsere Sicht aus Projekten und nicht das Ergebnis der Umfrage. Die häufigsten Hürden:

• Daten stecken in alten Systemen fest. KI braucht Zugriff auf aktuelle Daten. Liegen sie in einem System ohne API, kommt der Pilot nicht heran.
• Kein sicherer Weg zur Anbindung. Agenten, die in Ihren Systemen handeln, brauchen kontrollierten, protokollierten Zugriff. Alte Systeme kennen oft nur geteilte Logins.
• Langsame Release-Zyklen. KI-Funktionen brauchen häufige Änderungen. Ein Quartals-Release passt dazu nicht.
• Sicherheitslücken. Wer KI an ein ungepatchtes System anbindet, vergrößert die Angriffsfläche.

Was sollten Sie zuerst modernisieren?

Sie müssen nicht alles neu schreiben. CIO Dive zitiert Chohan dazu: Legen Sie fest, was KI für das Geschäft leisten soll, finden Sie die Systeme, die das blockieren, und modernisieren Sie diese. Wir sehen das genauso. So würden wir vorgehen:

1. Einen Geschäftsprozess wählen. Nehmen Sie einen Ablauf, in dem KI echte Zeit spart, etwa Support-Triage, Dokumentenverarbeitung oder Reporting.
2. Die beteiligten Systeme erfassen. Listen Sie auf, wo die Daten liegen und wie jedes System erreichbar ist.
3. Zuerst die Anbindung lösen. Setzen Sie eine API-Schicht oder Integration vor das Altsystem, statt es zu ersetzen.
4. Zugriff und Protokollierung festlegen. Entscheiden Sie, was die KI lesen und ändern darf, und halten Sie jede Aktion fest.
5. Klein pilotieren, dann ausweiten. Gehen Sie erst zum nächsten Prozess, wenn der erste stabil läuft.
6. Abhängigkeit von einem Anbieter vermeiden. Halten Sie das KI-Modell hinter einer schlanken Schicht, damit Sie den Anbieter wechseln können.

Wie Incresco hilft

Incresco macht digitale Transformation mit KI. Unsere KI-Transformation deckt die oben beschriebenen Bausteine ab:

• KI-Strategie und Beratung: Roadmaps, Reifegradanalysen und Business Case, damit Sie zuerst den richtigen Prozess wählen.
• KI-Integration: Anbindung von KI an Ihre bestehenden Systeme über Workflow-Automatisierung, API-Integration und Modernisierung von Altsystemen.
• Individuelle KI-Entwicklung: KI-Agenten, Copilots und intelligente Automatisierung, passend zu Ihren Workflows.

Wenn ein KI-Pilot bei Ihnen an einem alten System hängt oder Sie vor dem Start die Reife prüfen möchten, sprechen Sie mit unserem Team.