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AI Readiness beginnt im Netzwerk

Majza Avdyli : Jun 18, 2026 12:17:53 AM

Digitalisierung 360° ICT Axians AI Enterprise Networks

Warum moderne Infrastruktur die Grundlage für erfolgreichen KI-Einsatz ist

Rund 60 Prozent der Schweizer KMU sehen KI als Chance (kmu.admin.ch) – doch ihre eigenen Netzwerke halten mit diesem Anspruch nicht Schritt. Laut dem Cisco AI Readiness Index 2025 hält fast zwei Drittel der Schweizer Unternehmen die eigene Infrastruktur für nicht ausreichend auf KI-Anwendungen vorbereitet (Cisco AI Readiness Index). Die grösste Hürde für den flächendeckenden gewinnbringenden Einsatz von KI liegt damit weder im Verständnis der Technologie noch bei den Daten, sondern im Netzwerk. Wie moderne Enterprise Networks damit zur entscheidenden Grundlage für den erfolgreichen KI-Einsatz werden, zeigt dieser Beitrag.

Künstliche Intelligenz steht bei Schweizer Unternehmen weit oben auf der Agenda. So ist der Anteil der KMU, die KI bereits fest in ihre Geschäftsprozesse integriert haben, im Zeitraum von 2024 bis 2025 auf 34 Prozent gestiegen (kmu.admin.ch). Doch laut dem Cisco AI Readiness Index 2025 halten gleichzeitig 65 Prozent der Unternehmen in der Schweiz ihre bestehende Infrastruktur für nicht ausreichend auf KI-Anwendungen vorbereitet.

Das betrifft Unternehmen in zwei unterschiedlichen Situationen: jene, die KI-Dienste externer Anbieter nutzen – etwa cloudbasierte Sprachmodelle oder KI-gestützte Business-Applikationen –, und jene, die eigene Modelle betreiben oder weiterentwickeln. In beiden Fällen ist das Enterprise Network der kritische Faktor. Wer externe KI-Dienste einsetzt, ist auf stabile, performante Cloud-Anbindungen und kontrollierte Datenzugriffe angewiesen. Wer eigene Modelle trainiert oder betreibt, stellt darüber hinaus deutlich höhere Anforderungen an Durchsatz, Latenz und Netzsegmentierung.

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Stabil im Alltag, nicht bereit für KI

Genau hier zeigt sich ein strukturelles Problem: Obwohl viele bestehende Netzwerke im Alltag stabil funktionieren, stossen sie bei datenintensiven KI-Anwendungen jedoch an strukturelle Grenzen. Fehlende Transparenz erschwert die frühzeitige Erkennung von Problemen, historisch gewachsene WAN-Strukturen erhöhen die Komplexität und unzureichende Segmentierung vergrössert die Auswirkungen von Störungen oder Sicherheitsvorfällen.

Gleichzeitig fehlen oft skalierbare Architekturen, um steigende Datenmengen und hybride Workloads zuverlässig zu unterstützen. KI macht damit Schwachstellen sichtbar, die in klassischen IT-Umgebungen lange unbemerkt geblieben sind.

Der Network Resilience Guide 2026 von Axians zeigt, wie Sie diese typischen Schwachstellen erkennen und Ihr Enterprise Network gezielt weiterentwickeln.

Erst eine moderne Netzwerkarchitektur schafft die Grundlage für den erfolgreichen KI-Einsatz

Damit KI-Anwendungen stabil, sicher und skalierbar betrieben werden können, braucht es eine Infrastruktur, die auf Transparenz, Steuerbarkeit und Resilienz ausgelegt ist.

Wichtige Voraussetzungen dafür sind:

1. End-to-End-Transparenz über Netzwerk, Cloud und Anwendungen hinweg

2. standardisierte und skalierbare Netzwerkarchitekturen

3. integrierte Security- und Segmentierungskonzepte

4. leistungsfähige WAN- und Cloud-Anbindungen

5. proaktives Monitoring und klare Betriebsprozesse

Moderne Enterprise Networks schaffen damit die Grundlage, um KI-Anwendungen langfristig zuverlässig in den Geschäftsbetrieb zu integrieren – unabhängig davon, ob diese intern betrieben oder extern bezogen werden.

Machen Sie Ihr Enterprise Network AI-ready

Axians unterstützt Unternehmen in der Schweiz dabei, ihre Netzwerklandschaften gezielt auf zukünftige Anforderungen durch KI auszurichten – von der Analyse bestehender Strukturen bis hin zur Entwicklung resilienter Enterprise Networks. Im Fokus stehen dabei stabile WAN- und Cloud-Anbindungen, transparente Netzwerkarchitekturen, integrierte Security-Konzepte sowie skalierbare Betriebsmodelle für hybride Infrastrukturen.