F5-Bericht 2026: KI-Inferenz ist angekommen und macht eine ohnehin komplexe IT-Landschaft noch komplizierter

Kunal AnandChief Product Officer | F5

KI-Inferenz hat den Sprung vom Experiment in den Produktivbetrieb geschafft. Laut dem F5 2026 State of Application Strategy Report führen inzwischen 78 % der Unternehmen KI-Inferenz intern aus, und im Durchschnitt hat jede Organisation sieben KI-Modelle im Produktivbetrieb oder in aktiver Evaluierung. Die Zeit spekulativer Investitionen in KI ist vorbei.

Das Zeitalter der operativen KI ist angebrochen – und es wird das, was ein Jahrzehnt lang zuverlässig funktioniert hat, an seine Grenzen bringen.

KI-Inferenz ist inzwischen die vorherrschende KI-Aktivität in Unternehmen

Derselbe Bericht zeigt, dass bei 77 % der Unternehmen die Inferenz – und nicht das Trainieren oder Optimieren von Modellen – die vorherrschende KI-Aktivität ist. Diese Zahl verdeutlicht eine bislang unterschätzte Verschiebung der Bereiche, in denen KI tatsächlich Mehrwert schafft.

Training sorgt für Schlagzeilen. Inferenz verursacht die Kosten. Bei der Inferenz verarbeitet ein Modell reale Eingaben eines echten Kunden und erzeugt Ergebnisse, auf deren Grundlage reale Systeme anschließend handeln. Hier wird der ROI verbucht, hier fallen Fehler auf, und hier wirkt sich jede Entscheidung zu Latenz, Genauigkeit und Kosten zunehmend auf den Umsatz aus. Die Unternehmen, die heute messbare Erträge aus KI erzielen, sind nicht diejenigen mit den meisten Modellen. Es sind diejenigen, die ihre Inferenz effizient betreiben.

Deshalb ist auch diese Erkenntnis aus dem Bericht so wichtig: 88 % der Unternehmen berichten von architektonischen, organisatorischen oder sicherheitsbezogenen Herausforderungen bei der Integration von KI-Erkenntnissen in alltägliche Arbeitsabläufe und Entscheidungsprozesse. Die Vorteile von Inferenz sind real. Das gilt auch für die Betriebskosten, wenn dabei Fehler gemacht werden.

KI-Inferenz entwickelt sich rasant zu einem verteilten System

Entscheidend ist auch, dass diese Organisationen nicht nur ein einziges Modell einsetzen. Im Durchschnitt nutzen sie sieben – aus ähnlichen Gründen, die auch für eine hybride Multicloud sprechen: Kostenoptimierung durch die Wahl zwischen verschiedenen Anbietern, Verfügbarkeit über mehrere Regionen hinweg sowie Anforderungen an Datensouveränität und regulatorische Vorgaben. Tatsache ist: Kein einzelnes Modell eignet sich für jede Aufgabe am besten. Ein Reasoning-Modell für anspruchsvolle Analysen. Ein kleines Modell für Klassifizierungen mit hohem Durchsatz. Ein domänenspezifisch optimiertes Modell für regulierte Workflows. Ein kostengünstigeres Modell für die Vielzahl seltener Anwendungsfälle.

Multi-Model ist keine Übergangsarchitektur. Es ist der Dauerzustand, denn die geschäftlichen und technischen Zwänge, die dazu geführt haben, werden nicht verschwinden.

Die architektonische Konsequenz besteht darin, dass Inferenz nicht mehr wie ein API-Aufruf, sondern wie eine ganze Flotte behandelt werden muss. Damit übernimmt sie sämtliche Merkmale eines verteilten Systems: Latenzvorgaben, die unter Last nicht mehr eingehalten werden, Teilausfälle, die erst auffallen, wenn ein Kunde einen Screenshot macht, Kosten, die sich in Bereichen summieren, für die niemand Dashboards hat, und eine Sicherheitsgrenze, die nun jeden Modell-Endpunkt umfasst, den ein Entwickler einrichten kann.

Hier kommt die unangenehmste Zahl des Berichts ins Spiel. Nur 28 % der Befragten geben an, die Arbeitsabläufe von Entwicklern über eine zentrale KI-Verwaltungsstelle zu optimieren. Die übrigen 72 % betreiben verteilte Inferenz ohne zentrale Kontrollinstanz. Inferenz ist inzwischen geschäftskritisch, doch die meisten Unternehmen steuern sie über fragmentierte Kontrolloberflächen hinweg.

Eine neue Komplexitätsstufe für Unternehmen

Was bedeutet das für Führungskräfte im digitalen Bereich? Es bedeutet, dass die nächste Welle von Wettbewerbsvorteilen operativer und nicht algorithmischer Natur sein wird.

Die Anwendungsfälle sind konkret und bereits im produktiven Einsatz: Finanzdienstleister erkennen Betrugsfälle in Echtzeit, Gesundheitsorganisationen beschleunigen Diagnosen und Hersteller prognostizieren Anlagenausfälle, bevor sie eintreten. In all diesen Fällen ist nicht das Modell selbst das Unterscheidungsmerkmal. Die meisten Wettbewerber haben Zugang zu ähnlichen Modellen. Entscheidend ist vielmehr die Fähigkeit, diese Modelle zuverlässig, mit der richtigen Latenz, unter angemessenen Governance-Vorgaben und zu für das Unternehmen tragbaren Kosten zu betreiben.

Damit stellt sich die Frage, die sich jedes Enterprise-Architecture-Team stellen sollte, neu. Die Frage lautet nicht: „Welches Modell sollten wir einsetzen?“, sondern: „Wie betreiben wir eine verteilte Flotte von Modellen mit einheitlicher Sicherheit, Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle in der Cloud, in lokalen Umgebungen und am Edge?“

Die Antwort sind nicht größere Modelle, sondern ein besserer Betrieb: geringere Latenz, flexible Skalierung, durchgängige Transparenz und strategische Kontrolle über Daten, Identitäten und Kosten. Hinzu kommt operative Disziplin bei einer Workload, die die meisten Teams bis vor achtzehn Monaten noch nie produktiv betrieben hatten.

Eine einheitliche Plattform für KI-Inferenz mit mehreren Modellen

Wenn Unternehmen Multi-Modell-Inferenz einsetzen, wird die daraus resultierende Komplexität den Erfolg ihrer KI-Investitionen stärker beeinflussen als jede einzelne Entscheidung über die Modelle selbst.

Unternehmen, denen es nicht gelingt, die unterschiedlichen Tools in ihrer gesamten Inferenzinfrastruktur zu konsolidieren, setzen sich wachsenden Risiken in Bezug auf Sicherheit, Zuverlässigkeit und Kosten aus. IDCs Bericht „FutureScape 2026: Worldwide Agentic Artificial Intelligence“ prognostiziert, dass „Unternehmen, die es versäumen, hochwertige, KI-fähige Datengrundlagen zu schaffen, bis 2027 einen Produktivitätsverlust von 15 % erleiden werden, da generative und agentenbasierte Systeme ins Stocken geraten.“ Das ist keine geringe Zahl. Es sind die Kosten der Fragmentierung, die jedes Quartal aufs Neue anfallen.

Unternehmen, die den entgegengesetzten Weg einschlagen, erzielen das gegenteilige Ergebnis. Indem sie Bereitstellung, Sicherheit und KI-Governance in einem einheitlichen Betriebsmodell zusammenführen, profitieren sie von Vorteilen, die sich mit der Zeit verstärken: Echtzeittransparenz über verteilte Inferenzumgebungen hinweg, Kontrolle über Kosten und Risiken sowie die Möglichkeit, dem nächsten KI-Anwendungsfall zuzustimmen, ohne einen weiteren Tool-Stack übernehmen zu müssen.

Die Erkenntnisse aus der hybriden Multicloud lassen sich direkt übertragen. Erst konvergente Services haben hybride Umgebungen in großem Maßstab beherrschbar gemacht. Dasselbe wird für die KI-Inferenz mit mehreren Modellen gelten. Unternehmen, die dies in den nächsten 12 bis 18 Monaten erfolgreich umsetzen, werden über einen strukturellen Vorteil verfügen, der sich im Nachhinein nur schwer nachahmen lässt.

Wenn Sie tiefer einsteigen möchten, informieren Sie sich über die F5 Application Delivery and Security Platform, die genau für diese Herausforderung entwickelt wurde. Um alle Daten zu diesen Erkenntnissen einzusehen, laden Sie Ihr Exemplar des Berichts „State of Application Strategy 2026“ herunter.

Über den Autor

Kunal AnandChief Product Officer | F5

Kunal Anand leitet als Chief Product Officer die Produktorganisation von F5. Er ist für Produktvision, Strategie und Umsetzung verantwortlich und stellt die Entwicklung wegweisender Lösungen sicher, die kritische Herausforderungen bewältigen und außergewöhnliche Kundenerlebnisse schaffen. In seiner vorherigen Funktion als Chief Technology and AI Officer bestimmte Kunal die Technologie- und KI-Strategie sowie die entsprechende Vision des Unternehmens. Vor seiner Zeit bei F5 hatte Kunal bei Imperva die Doppelfunktion des Chief Technology Officer und Chief Information Security Officer inne. Sein Weg zu Imperva begann 2018 mit der Übernahme von Prevoty, einem 2013 von ihm mitgegründeten Start-up für Anwendungssicherheit. Vor seinem Wechsel zu Prevoty war er Director of Technology bei BBC Worldwide. Kunal verfügt über langjährige Innovations- und umfassende technische Erfahrung und leitete bei Gravity, MySpace und dem NASA Jet Propulsion Lab Teams in den Bereichen Sicherheit, Daten, Technologie und Engineering. Kunal verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung in den Bereichen KI und maschinelles Lernen – von Modelltraining und dem Einsatz KI-gestützter Algorithmen zur Produktoptimierung bis hin zur Konzeption und Implementierung von KI-Architekturen. Kunal hat einen Bachelor-of-Science-Abschluss in Informatik vom Babson College.

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