Nutanix-CEO über den Umgang mit KI als Kerninfrastruktur: „Es geht um Ihren Wettbewerbsvorteil“

Der Sprung agentischer KI von Pilotprojekten in den Produktivbetrieb zwingt CIOs, zum Umdenken in Bezug auf Plattformen – nicht nur in Bezug auf Workloads.

Auf der Nutanix .NEXT 2026-Konferenz war die Botschaft an CIOs klar: Agentische KI ist kein Zukunftskonzept mehr – sie ist operative Realität.

Doch während KI den Sprung von Pilotprojekten in den Produktionsbetrieb schafft, wirft sie schwierige Fragen hinsichtlich Governance, Kostenkontrolle, Datenhoheit und Infrastrukturflexibilität auf.

In seiner Keynote zum offiziellen Auftakt der Veranstaltung sprachen Nutanix-CEO Rajiv Ramaswami und mehrere Unternehmenskunden von Nutanix darüber, warum die Einführung von KI IT-Führungskräfte dazu zwingt, ihre operativen Plattformen neu zu überdenken – und nicht nur ihre Workloads.

Hier sind einige wichtige Erkenntnisse des Nutanix-CEO und seiner Kunden:

Agentische KI hält Einzug in die geregelte Produktion

Ramaswami beschrieb einen Wandel weg von einfachen KI-Anweisungen hin zu autonomen Agenten, die unternehmensweit kontinuierlich operieren.

„Wir bewegen uns rasch von einer Ära der Anweisungen hin zu einer Ära der Delegation und der Stärkung der Autonomie durch Agenten“, sagte Ramaswami. „Hier geht es nun um Ihren Wettbewerbsvorteil.“

Er betonte, dass Unternehmen heute mit mehr Nutzern, mehr Agenten und mehr Daten zu tun haben – oft bei begrenzten Infrastrukturressourcen. Daher muss KI wie eine Kerninfrastruktur behandelt werden, was standardisierte Plattformen und Betriebskontrollen anstelle von fragmentierten Tools erfordert.

Governance und Datenhoheit sind unverzichtbare Anforderungen an KI

Die Keynote und die Kundenberichte machten deutlich, dass regulierte Branchen KI nicht unkontrolliert agieren lassen dürfen. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI sind klare Regeln darüber, wo Daten gespeichert werden, wer auf welche Daten zugreifen darf und wie KI eingesetzt werden darf, unerlässlich.

Diese Sorge beeinflusst bereits Entscheidungen in der Praxis. Dan Regalado, CIO von Wynn North America, der bei der NEXT-Veranstaltung gemeinsam mit Ramaswami auf der Bühne stand, betonte, dass regulatorische Auflagen und Datenstandortvorschriften gleichermaßen bestimmen, wie KI eingesetzt werden kann.

„Unsere Glücksspieldaten dürfen den Bundesstaat nicht verlassen“, sagte Regalado. „Datensicherheit und Datenstandort sind für jedes unserer Resorts nicht verhandelbar.“

Selbst Unternehmen, die mit KI in der öffentlichen Cloud experimentieren, überdenken derzeit, wo Produktions-Workloads angesiedelt werden sollten.

„Wir haben es in der Cloud umgesetzt“, fügte Regalado hinzu, „aber wir untersuchen aktiv, wie wir es vor Ort oder in einem Hybridmodell besser gestalten könnten – denn Governance und Kontrolle sind entscheidend.“

Während Wynn in der stark regulierten Casino-Branche tätig ist, müssen CIOs mittelständischer Unternehmen in anderen Branchen davon ausgehen, dass Aufsichtsbehörden, Wirtschaftsprüfer und Vorstände klare Antworten zu ihrer KI-Strategie verlangen werden.

Die Vorhersehbarkeit von KI-Kosten ist zu einem Thema für den IT-Betrieb geworden

Mit zunehmendem KI-Einsatz sind die Nachverfolgung der Nutzung und das Kostenmanagement nicht mehr nur finanzielle Belange.

Nutanix hob die wachsende Bedeutung der Nutzungsmessung und der Transparenz bei den „Kosten pro Token“ hervor, um zu verhindern, dass KI-Initiativen zu Budgetbelastungen werden.

„Wenn Sie immer mehr Modelle einsetzen, stehen Sie vor Herausforderungen bei der Nachverfolgung der Nutzung und dem Kostenmanagement“, sagte Ramaswami.

Für Wynn beeinflusst die Kosteneffizienz bereits die Plattformentscheidungen.

„Kosteneffizienz ist einer der wichtigsten Faktoren, die wir bewerten“, sagte Regalado, „wenn wir entscheiden, ob wir rein in der Cloud bleiben oder vor Ort investieren.“

KI ohne Nutzungsmessung wird ebenfalls zu einer Belastung für das Budget. CIOs benötigen eine Infrastruktur, die die Nutzung klar darstellt und eine vorhersehbare Budgetierung unterstützt.

Die Einfachheit der Plattform ist für kleinere IT-Teams wichtiger denn je

Kundenbeispiele zeigten, dass vielen IT-Teams, insbesondere im Mittelstand, oft das Personal fehlt, um eine wachsende Vielfalt an KI-Tools zu verwalten.

Die Kunden vermittelten eine ganz konkrete Botschaft: Die Reduzierung der betrieblichen Komplexität durch einheitliche Plattformen ist entscheidend, um Innovationen aufrechtzuerhalten, ohne die Mitarbeiterzahl zu erhöhen.

Für viele mittelständische Unternehmen können KI-Ambitionen mit begrenzten personellen Ressourcen kollidieren, sagte Josh Hostetler, leitender Plattformingenieur bei Tire Rack.

„Ich bin Teil eines dreiköpfigen Plattform-Engineering-Teams“, sagte Hostetler. „Unser Ziel war es, den Verwaltungsaufwand zu reduzieren, ohne einen weiteren Tech-Stack oder zusätzliche Ingenieure hinzuzufügen.“

Tire Rack modernisierte schrittweise – beginnend mit grundlegenden Workloads und hin zu Containern – ohne das Team zu überfordern.

„Wir haben einfach angefangen“, sagte Hostetler. „Stabilität war genauso wichtig wie Skalierbarkeit.“

KI-Plattformen, die die betriebliche Komplexität erhöhen, können die Einführung im Mittelstand bremsen.

KI erfordert Anpassungsfähigkeit der Plattformen

Von Einschränkungen in der Lieferkette bis hin zu Bedenken hinsichtlich der Cloud-Kosten – CIOs prüfen derzeit, wo Workloads ausgeführt werden sollten. Hybrid- und On-Premises-Optionen gewinnen wieder an Bedeutung, da KI eine höhere Anpassungsfähigkeit der Plattformen erfordert.

Stephen Hall, Vizepräsident für Infrastruktur und Betrieb bei BlueCross BlueShield of Tennessee, unterstrich die Bedeutung der Anpassungsfähigkeit, da KI die Infrastrukturplanung neu gestaltet.

„Führungskräfte im Infrastrukturbereich brauchen Anpassungsfähigkeit“, sagte Hall, „denn die Branche wird sich weiterentwickeln.“

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf unserer Schwester-Website MES Computing.