SaaS-On demand-Markt

Managed Services gewinnen in der Unternehmens-IT zunehmend an Bedeutung. Sie entlasten IT-Abteilungen, steigern die Effizienz und sichern den stabilen Betrieb von Lösungen wie Microsoft 365, Cloud-Diensten oder SAP S/4HANA. Doch wie zufrieden sind Unternehmen wirklich mit ihren Dienstleistern? Antworten liefert das aktuelle "Professional User Rating: Managed Services 2025" (PUR MS) des Analystenhauses techconsult, das auf Basis von rund 3.200 Anwenderbewertungen erstellt wurde. Es zeigt, welche Anbieter überzeugen und wo Nachholbedarf besteht.

Nutanix, Spezialistin für Hybrid Multicloud Computing, hat die Ergebnisse der siebten Ausgabe seiner jährlichen Studie Enterprise Cloud Index (ECI) für den Gesundheitssektor vorgestellt. Mit der weltweiten Umfrage misst der Anbieter die Verbreitung der Cloud-Nutzung in der Branche. Demnach nutzen aktuell bereits 99 Prozent der befragten Unternehmen und Institutionen im Gesundheitswesen Anwendungen oder Workloads generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) - der höchste gemessene branchenspezifische Wert überhaupt.

Der Trend zur Cloud-Migration setzt Vermögensverwalter zunehmend unter Druck, ihre digitale Transformation voranzutreiben. Einer der strategischen Pfeiler einer Cloud-Strategie ist dabei der Wechsel von On-Premise- zu SaaS-Lösungen. Für größere, traditionelle Institutionen stellt sich jedoch die Frage: Sollten sie direkt auf SaaS umsteigen oder lieber einen mehrstufigen Ansatz über PaaS wählen? Alberto Cuccu, COO von Objectway, erklärt, warum ein schrittweiser Migrationsprozess für bestimmte Geschäftsfälle eine sinnvolle Option sein kann, welche Rolle DORA dabei spielt und welche typischen Fehler Banken bei ihrer IT-Transformation machen.

In der Versicherungsbranche reichen starre und manuelle Prozesse nicht mehr aus, um die Anforderungen des digitalen Kunden abzudecken. Agile und anpassbare Versicherungsservices sind ein Gebot der Stunde. Sie erfordern eine moderne Versicherungsplattform, die nach Einschätzung von Fadata, Anbieterin von Softwarelösungen für die Versicherungsbranche, drei technische Kriterien erfüllen sollte.

Künstliche Intelligenz, kurz KI, gehört derzeit zu den meistdiskutierten Themen. Die Entwicklungen sind rasant, die Möglichkeiten scheinen fast unbegrenzt. Viele Unternehmen arbeiten deshalb schon mit KI oder sind aktuell dabei, Tools zu implementieren. "KI als Katalysator für Optimierung, Standardisierung und Digitalisierung wird von Unternehmen bereits vielfältig eingesetzt. Doch es fehlen in vielen Branchen, wie etwa im Retail-Bereich, noch Use Cases - es kann noch nicht alles mit KI-Tools gelöst werden. Vor der Implementierung gilt es in vielen Fällen deshalb noch zu prüfen, ob sich der Einsatz von KI in jedem Fall lohnt", sagt Andreas Mohr, SAP Senior Development Consultant bei retailsolutions.

Künstliche Intelligenz gehört für immer mehr Unternehmen ganz selbstverständlich zum Geschäftsalltag dazu. Insbesondere die generative KI (GenAI) erlebt einen Boom, den sich viele so nicht vorstellen konnten. GenAI-Modelle sind jedoch enorm ressourcenhungrig, sodass sich Firmen Gedanken über die Infrastruktur machen müssen. NTT DATA, ein weltweit führender Anbieter von digitalen Business- und Technologie-Services, zeigt, warum die Cloud der Gamechanger für generative KI ist.

Für die digitale Transformation von Unternehmen setzt SAP auf eine umfassende Cloud-Strategie. Hier bietet SAP verschiedene Lösungen an. Neben der SAP Public Cloud, die sehr stark auf den SME-Markt zielt, bedient die Industry Cloud als Kombination aus Private Cloud und industriespezifischen Cloud-Lösungen eher den LE-Markt.

Es gibt gute Gründe, Daten und Dienste in eine Cloud-Umgebung zu verlagern: Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sprechen eindeutig für die Cloud. Es sind jedoch auch die Risiken zu bedenken und zu managen. Ein wichtiger Aspekt ist die Datensicherheit: Da die Daten in externen Rechenzentren gespeichert werden, sind sie potenziell Angriffen ausgesetzt - sensible Informationen können abgefangen oder manipuliert werden.

Cloud-Infrastrukturen versprechen Skalierbarkeit, Effizienz und Kostenvorteile. Doch um Engpässe zu vermeiden, überprovisionieren viele Unternehmen ihre Cloud-Kapazitäten - und bezahlen so oftmals für Ressourcen, die sie gar nicht nutzen. Wie lässt sich das ändern? Ein zentraler Hebel ist die Optimierung von Java-Workloads in der Cloud. Cloud-Infrastrukturen bringen viele Vorteile, aber auch neue Komplexität und oft unerwartet hohe Kosten mit sich. Bei vielen Unternehmen nehmen Java-Umgebungen und -Anwendungen große Volumina in gebuchten Cloud-Kapazitäten ein, denn Java gehört noch immer zu den beliebtesten Programmiersprachen: Laut dem aktuellen State of Java Survey and Report 2025 von Azul geben 68 Prozent der Befragten an, dass über 50 Prozent ihrer Anwendungen mit Java entwickelt wurden oder auf einer JVM (Java Virtual Machine) laufen.

Es gibt Zeiten, in denen sind CIOs wirklich nicht zu beneiden. Zum Beispiel dann, wenn sie der Unternehmensführung wieder einmal erklären müssen, warum erneut höhere Investitionen in die IT nötig sind. Eines der größten Paradoxe dabei: Kosten steigen auf dem Papier auch dann, wenn eigentlich aus Kostengründen modernisiert wird. Der Umstieg vom eigenen Server im Keller in die Cloud? Mehrkosten. Neue SaaS-Lösungen?

Die Cloud hat sich längst zu einem neuen IT-Standard entwickelt. Ihr Einsatz bringt allerdings neue Herausforderungen mit sich - insbesondere im Hinblick auf geopolitische Risiken und die Gefahr einseitiger Abhängigkeiten. Klar ist: Unternehmen, Behörden und Betreiber kritischer Infrastrukturen benötigen eine kompromisslose Datensouveränität. Materna Virtual Solution zeigt, welche zentralen Komponenten dabei entscheidend sind.

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert weiterhin die Geschäftswelt und hilft Unternehmen, Aufgaben zu automatisieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Innovationen in großem Umfang voranzutreiben. Doch es bleiben Fragen offen, vor allem wenn es um die Art und Weise geht, wie KI-Lösungen Daten sicher verarbeiten und bewegen. Einem Bericht von McKinsey zufolge gehören Ungenauigkeiten in der KI sowie KI-Cybersecurity-Risiken zu den größten Sorgen von Mitarbeitern und Führungskräften.