IT-Modernisierung hakt – IT modernization stalls

IT-Modernisierung: Mehrheit der Unternehmen aktiv

80 Prozent der befragten Unternehmen befinden sich aktuell in der Planungs-, Umsetzungs- oder Abschlussphase von IT-Modernisierungsprojekten. Die Gründe für diese Investitionen sind klar definiert:

Hauptziele der IT-Modernisierung:

• Integration von KI-basierten Technologien (43 Prozent)
• Senkung der Betriebskosten (33 Prozent)
• Agilere Anpassung an Marktanforderungen (31 Prozent)

Die Datenmenge vom 11. November 2025 zeigt zudem: Fast drei Viertel der Unternehmen nutzen bereits künstliche Intelligenz in verschiedenen Bereichen. Mängel beim Datenzugriff und in der Datenqualität verhindern jedoch oft den schnellen Ausbau.

Altsysteme parallel zu neuen Lösungen im Betrieb

Trotz hoher Investitionen in die IT-Modernisierung konnte bislang nur jedes dritte Unternehmen seine Altsysteme vollständig abschalten. Die Gründe für den Parallelbetrieb sind vielfältig:

• Leistung von Cloud-Infrastrukturen reicht nicht aus (52 Prozent)
• Probleme bei der Datenmigration (35 Prozent)
• Risiko von Betriebsunterbrechungen (33 Prozent)
• Abhängigkeiten kritischer Prozesse (29 Prozent)

Diese Zahlen verdeutlichen die Komplexität von IT-Transformationsprojekten in etablierten Unternehmensstrukturen.

KI-Integration in deutschen Unternehmen

73 Prozent der Teilnehmer gaben an, dass in ihrem Unternehmen bereits künstliche Intelligenz eingesetzt wird. In Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitern liegt dieser Wert bei 80 Prozent.

Häufigste Einsatzbereiche für KI:

• IT-Management (45 Prozent)
• Kundenservice (42 Prozent)
• Datenanalyse und Business Intelligence (36 Prozent)

Lediglich 4 Prozent der Befragten nutzen weder KI noch planen eine Implementierung.

Erfolgsmessung bei KI-Projekten

Die Befragten bewerten den Erfolg ihrer KI-Nutzung anhand konkreter Kennzahlen:

1. Produktivitätssteigerungen (40 Prozent)
2. Kundenzufriedenheit (38 Prozent)
3. Fehlerreduzierung (35 Prozent)
4. Kostensenkung (33 Prozent)

Diese Priorisierung zeigt, dass operative Verbesserungen vor wirtschaftlichen Einsparungen stehen.

Hindernisse bei der KI-Skalierung

Beim Ausbau von KI-Anwendungen stoßen viele Unternehmen an strukturelle Grenzen. Weniger als die Hälfte bewertet ihre bestehenden Datenmodelle als geeignete Grundlage für künstliche Intelligenz. 14 Prozent halten sie für vollständig ungeeignet.

Größte Hindernisse für KI-Integration:

• Fehlender Datenzugang (44 Prozent)
• Unzureichende Echtzeitfähigkeit (44 Prozent)
• Ungeeignete Tools (43 Prozent)
• Datensilos (43 Prozent)
• Schlechte Datenqualität (43 Prozent)

Fast die Hälfte der Befragten nannte zudem einen Mangel an relevantem Fachwissen als Hindernis für die Implementierung und Skalierung von KI-basierten Technologien.

Unterschiede zwischen KMU und Großunternehmen

Die Umfrage zeigt deutliche Unterschiede zwischen Unternehmensgrößen bei der IT-Modernisierung:

Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitern:

• 58 Prozent setzen Modernisierungsprojekte um
• 12 Prozent haben Projekte abgeschlossen
• 80 Prozent nutzen KI-Technologien
• 54 Prozent investieren in Schulungen
• 65 Prozent sehen hohe Integrationskomplexität

Unternehmen mit weniger als 250 Mitarbeitern: Zeigen ähnlich großes Interesse an IT-Modernisierung und KI-Integration, verfügen jedoch über weniger finanzielle und personelle Ressourcen, was die Umsetzung verlangsamt.

Fazit: Bewusstsein vorhanden, Umsetzung herausfordernd

Die Umfrageergebnisse dokumentieren ein verbreitetes Bewusstsein für die Notwendigkeit von IT-Modernisierung in deutschen Unternehmen. Gleichzeitig wird deutlich, dass viele Organisationen Schwierigkeiten haben, diese Prozesse vollständig abzuschließen. Die Kombination aus technischen Herausforderungen, ungeeigneten Datenmodellen und fehlender Expertise bremst den Fortschritt. Besonders streng regulierte Branchen müssen unterbrechungsfreie Betriebsabläufe gewährleisten, was die Migration zusätzlich erschwert.

Methodik: Die deutschlandweite Umfrage im Auftrag von MongoDB wurde unter 1.504 IT-Entscheidern durchgeführt und am 11. November 2025 veröffentlicht.

IT modernization: Majority of companies active

80 percent of the companies surveyed are currently in the planning, implementation, or completion phase of IT modernization projects. The reasons for these investments are clearly defined:

Main goals of IT modernization:

• Integration of AI-based technologies (43 percent)
• Reduction of operating costs (33 percent)
• More agile adaptation to market requirements (31 percent)

The data from November 11, 2025 also shows that almost three-quarters of companies already use artificial intelligence in various areas. However, shortcomings in data access and data quality often prevent rapid expansion.

Legacy systems operating in parallel with new solutions

Despite high investments in IT modernization, only one in three companies has been able to completely shut down its legacy systems. There are many reasons for parallel operation:

• Insufficient performance of cloud infrastructures (52 percent)
• Problems with data migration (35 percent)
• Risk of business interruptions (33 percent)
• Dependencies of critical processes (29 percent)

These figures illustrate the complexity of IT transformation projects in established corporate structures.

AI integration in German companies

73 percent of participants stated that artificial intelligence is already being used in their company. In companies with more than 250 employees, this figure is 80 percent.

Most common areas of application for AI:

• IT management (45 percent)
• Customer service (42 percent)
• Data analysis and business intelligence (36 percent)

Only 4 percent of respondents neither use AI nor plan to implement it.

Measuring success in AI projects

Respondents evaluate the success of their AI use based on specific metrics:

1. Productivity increases (40 percent)
2. Customer satisfaction (38 percent)
3. Error reduction (35 percent)
4. Cost reduction (33 percent)

This prioritization shows that operational improvements take precedence over economic savings.

Obstacles to AI scaling

Many companies encounter structural limitations when expanding AI applications. Less than half rate their existing data models as a suitable basis for artificial intelligence. 14 percent consider them completely unsuitable.

The biggest obstacles to AI integration are:

• Lack of data access (44 percent)
• Insufficient real-time capability (44 percent)
• Unsuitable tools (43 percent)
• Data silos (43 percent)
• Poor data quality (43 percent)

Almost half of those surveyed also cited a lack of relevant expertise as an obstacle to the implementation and scaling of AI-based technologies.

Differences between SMEs and large companies

The survey reveals clear differences between company sizes when it comes to IT modernization:

Companies with more than 250 employees:

• 58 percent are implementing modernization projects
• 12 percent have completed projects
• 80 percent use AI technologies
• 54 percent invest in training
• 65 percent see high integration complexity

Companies with fewer than 250 employees: Show similar interest in IT modernization and AI integration, but have fewer financial and human resources, which slows down implementation.

Conclusion: Awareness exists, implementation is challenging

The survey results document a widespread awareness of the need for IT modernization in German companies. At the same time, it is clear that many organizations are struggling to complete these processes. The combination of technical challenges, unsuitable data models, and a lack of expertise is slowing progress. Highly regulated industries in particular must ensure uninterrupted operations, which makes migration even more difficult.

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Methodology: The Germany-wide survey commissioned by MongoDB was conducted among 1,504 IT decision-makers and published on November 11, 2025.