Umfrage zeigt: Platform Engineers werden zu zentralen Treibern der KI-Integration – doch Lücken bei Zusammenarbeit und Infrastruktur gefährden den unternehmensweiten Erfolg
West Palm Beach, FL – 25. September 2025 – Vultr, das weltweit größte privat geführte Cloud-Infrastrukturunternehmen, hat die Ergebnisse einer neuen Umfrage vorgestellt, die aufzeigt, wie Künstliche Intelligenz (KI) das Feld des Platform Engineerings verändert.
Der jährliche Bericht The State of AI in Platform Engineering der Platform Engineering Community zeigt, dass die Einführung von KI unter Platform Engineers inzwischen zum Mainstream gehört: 75 % der Teams hosten oder planen KI-Workloads, und 89 % nutzen KI täglich für Aufgaben wie Codegenerierung und Dokumentation. Gleichzeitig warnt der Bericht vor einem „KI-Implementierungsplateau“, bei dem die anfängliche Dynamik den tatsächlichen Unternehmensnutzen überholt.
Obwohl die Einführung stark ist, offenbart die Umfrage auch Lücken, die den Erfolg auf Unternehmensebene einschränken. Um diese Herausforderungen genauer zu beleuchten, hat Vultr eine ergänzende Studie zu The State of AI in Platform Engineering gesponsert, die mehr als 120 Fachleute befragte, die aktiv KI-native Systeme entwickeln. Die Ergebnisse zeigen sowohl deutliche Fortschritte als auch bestehende Hindernisse, die überwunden werden müssen, um nachhaltigen Erfolg zu erzielen.
Zentrale Ergebnisse:
– Zersplitterte Verantwortlichkeiten für KI: Fast 40 % der Unternehmen übertragen die Verantwortung für KI-Plattformen an Platform-Engineering-Teams, während ein Viertel (25 %) von geteilter Verantwortung über mehrere Gruppen berichtet und 13 % gar keine klare Zuständigkeit haben.
– Uneinheitliche Workload-Orchestrierung: Über 40 % nutzen Kubernetes, erweitert um GPU- und KI-Workloads, während 35 % ihre KI-Workloads überhaupt nicht orchestrieren – ein deutliches Zeichen für einen Mangel an Infrastrukturreife.
– Wachsende Integration, aber Rückstand bei Pipelines: Mehr als die Hälfte (58 %) integriert KI in Cloud-native Anwendungen, doch 41 % haben ihre CI/CD- oder DevSecOps-Pipelines noch nicht für KI angepasst. Von denjenigen, die dies getan haben, erweitern 28 % ihre Pipelines für den Umgang mit Modellen, und 24 % fügen Schritte für Inferenzdienste hinzu.
– Hybrid- und On-Prem-Modelle bleiben relevant: Während Cloud-native Ansätze dominieren, verfolgen 16 % der Unternehmen einen hybriden Ansatz, und 9 % betreiben GPU-Workloads weiterhin lokal – ein Hinweis auf den Bedarf an flexiblen Bereitstellungsoptionen.
– Dringender Bedarf an Standardisierung: Über 50 % der Befragten betrachten Vorlagen und Blueprints für KI-Infrastrukturen als kritisch oder sehr wichtig, um eine sichere und skalierbare Einführung zu gewährleisten.
– Fortbestehende Kollaborationslücken: Fast ein Drittel (31 %) berichtet von nur begrenzter Zusammenarbeit mit Data-Science-Teams, und 16 % von gar keiner – ein Zeichen für weiterhin bestehende kulturelle und organisatorische Barrieren.
„Wir haben seit den 1990er-Jahren keine derart hohen Einführungsraten für eine neue Technologie gesehen – das ist wirklich bemerkenswert. Doch in der Realität ist die Nutzung von KI in Unternehmen heute oft noch eher experimentell als strategisch,“ sagte Luca Galante, Kernmitglied der Platform Engineering Community.
„Diese Umfrage bestätigt, was wir täglich sehen: Platform Engineers werden rasch zum zentralen Bindeglied der KI-Einführung in Unternehmen,“ sagte Kevin Cochrane, Chief Marketing Officer von Vultr. „Aber reine Dynamik reicht nicht aus. Teams benötigen klare „Golden Paths“ und KI-zentrierte Infrastrukturen, die Workloads sicher, reproduzierbar und skalierbar machen. Genau das bietet Vultr – und ermöglicht es Platform-Teams, über die Experimentierphase hinauszugehen und global messbaren Mehrwert zu schaffen.“
Während Platform Engineers zunehmend die Aufgabe übernehmen, KI im gesamten Unternehmen zu ermöglichen, stellt Vultr die dafür notwendige AI-First-Infrastruktur bereit. Mit GPU-bereiten Instanzen, die sich in wenigen Minuten bereitstellen lassen, globaler Orchestrierung „out of the box“ und komponierbaren Architekturen für fortgeschrittenes MLOps unterstützt Vultr Teams dabei, das „KI-Implementierungsplateau“ zu überwinden und echten Unternehmenswert im großen Maßstab zu schaffen.
Den vollständigen Bericht State of AI in Platform Engineering können Sie hier herunterladen.
Vultr verfolgt die Mission, leistungsstarke Cloud-Infrastruktur weltweit einfach, erschwinglich und lokal zugänglich zu machen – für Unternehmen und KI-Innovatoren gleichermaßen. Hunderttausende aktive Kunden in 185 Ländern vertrauen auf die flexiblen, skalierbaren Cloud-Compute-, Cloud-GPU-, Bare-Metal- und Cloud-Storage-Lösungen von Vultr. Das Unternehmen wurde von David Aninowsky gegründet und über ein Jahrzehnt eigenfinanziert – heute ist Vultr das weltweit größte privat geführte Cloud-Infrastrukturunternehmen.
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