- 86 % der Unternehmen mit aktiven Edge AI-Implementierungen streben nach agentenbasierten Edge-Fähigkeiten - von der Forschung bis zur Produktion
- Steigerungen der betrieblichen Effizienz sind der wichtigste Erfolgsfaktor. Daher werden traditionelle IT-Budgets in Investitionen für Edge AI umgeschichtet
- Inferenz wird zunehmend in die Edge verlagert: 47 % setzen auf Hybrid-Cloud-Edge-Architekturen.

München, 16. März 2026 - ZEDEDA (https://zededa.com/), der Marktführer im Bereich Edge-Orchestrierung, präsentiert die Ergebnisse seiner Edge AI Umfrage 2026. Demnach ist Edge AI branchenübergreifend fest in den Kernbudgets für IT und Infrastruktur verankert. Laut der von Censuswide in den USA und Deutschland durchgeführten Studie geben 83 % der befragten C Level und IT Führungskräfte an, dass Edge AI für ihre zentrale Business-Strategie wichtig ist.

"Edge AI hat endgültig seine Experimentierphase hinter sich und gilt nun als essenzielle Infrastruktur", sagt Said Ouissal, CEO und Gründer von ZEDEDA. "Wir sehen ein klares Signal: Unternehmen erkennen, dass KI dort eingesetzt werden muss, wo Daten generiert werden. In der nächsten Phase geht es nicht darum, den Wert zu beweisen. Es geht darum diesen Wert in verteilten Umgebungen zu skalieren und agenten-basierte Intelligenz dorthin zu bringen, wo sie für Unternehmen am wichtigsten ist: Und das ist eben in der Edge."

Die Hälfte der Unternehmen setzt mittlerweile auf agentenbasierte KI an der Edge
Das auffälligste Ergebnis der diesjährigen Umfrage ist die Erkenntnis über die Geschwindigkeit, mit der Unternehmen auf autonome und agentische Abläufe an der Edge umsteigen. Die Hälfte der Befragten (50 %) untersucht aktiv, wie Edge-KI-Agenten Ziele managen können, anstatt lediglich Inputs zu verarbeiten. 21 % testen Edge-Agenten, die mehrstufige Aufgaben autonom ausführen, und 15 % haben autonome Edge-Agenten mit minimalem menschlichem Eingriff in der Produktion eingesetzt. Insgesamt streben 86 % der Unternehmen mit aktiven Edge-KI-Implementierungen nach agentischen Edge-Fähigkeiten. Die Branche verlagert sich von reaktiver Überwachung hin zu Systemen, die Aktionen koordinieren und sich am Einsatzort in Echtzeit anpassen können.

Edge AI-Ausgaben werden Teil der Kern-IT- und Infrastruktur-Budgets
Unternehmen erzielen mit Edge-KI konkrete Erträge. Das spiegelt sich auch in ihren Investitionsmustern wider. Die Hälfte der Befragten misst den Erfolg von Edge-KI-Initiativen anhand von Effizienzsteigerungen im Betrieb oder plant dies, gefolgt von Kostensenkungen (45 %) sowie Sicherheits- und Risikominderungen (42 %). Diese nachweisbaren Auswirkungen verändern die Art und Weise, wie Unternehmen Edge-KI finanzieren. Dreißig Prozent weisen Edge AI-Ausgaben mittlerweile den IT- und Infrastrukturbudgets zu, verglichen mit 18 % aus Innovations- oder Pilotprogrammen. Edge AI hat den Experimentier-Status hinter sich gelassen und ist zu einer nachhaltigen betrieblichen Investition geworden.

Hybride Architekturen verlagern KI-Inferenz in dezentrale Umgebungen
Unternehmen verteilen KI-Workloads zunehmend auf Cloud- und Edge-Umgebungen: 47 % geben an, eine hybride Cloud-Edge-Architektur zu nutzen. Während das Training weitgehend zentralisiert bleibt, verlagert sich die Inferenz in die Edge: Denn Unternehmen streben schnellere Entscheidungsfindung näher am Einsatzort an. Nur 24 % der Befragten stützen sich hauptsächlich auf eine zentralisierte Cloud- oder Rechenzentrumsinfrastruktur - ein Zeichen dafür, dass sich der Schwerpunkt der KI-Arbeit in die Edge verlagert.

45 % der Unternehmen setzen vorrangig auf Kundenerlebnis und Computer Vision
Die Optimierung der Kundenerfahrung (45 %) und Computer Vision (45 %) führen derzeit die produktiven Edge AI Anwendungsfälle an, dicht gefolgt von Echtzeit Monitoring & Anomalieerkennung (41 %), Energieoptimierung (40 %) und Predictive Maintenance (38 %). Die Bandbreite der produktiven Implementierungen sowohl in kundenorientierten als auch in betrieblichen Anwendungsfällen stellt einen deutlichen Fortschritt gegenüber der ZEDEDA-Umfrage von 2025, dar. Letztes Jahr gaben weniger als ein Drittel der CIOs an, Edge-KI vollständig einzusetzen.

Integration und Orchestrierung definieren die nächste Phase
Mit der zunehmenden Verbreitung von Edge-KI-Implementierungen entwickelt sich die betriebliche Komplexität zur zentralen Herausforderung. Die Integration in bestehende Systeme steht mit 34 % an erster Stelle der Herausforderungen, gefolgt von Sicherheits- und Governance-Bedenken (32 %) sowie mangelnder interner Fachkompetenz (31 %). Sicherheitsbedenken sind in verteilten Umgebungen besonders akut, wo Unternehmen die Datenhoheit über Endpunkte hinweg managen, die Modellintegrität außerhalb des Rechenzentrums gewährleisten sowie konsistente Zugriffskontrollen über heterogene Hardware hinweg aufrechterhalten müssen. Insgesamt bezeichnen 41 % der Unternehmen mit aktiven Implementierungen das Management von KI-Workloads in verteilten Umgebungen als Herausforderung. Dabei melden US-Unternehmen größere Schwierigkeiten an als ihre deutschen Pendants.

"Die Reise zur Edge AI Einführung erfolgt in klaren Etappen", ergänzt Ouissal. "Erst wurden spezifische operative Herausforderungen gelöst. Danach entstanden hybride Architekturen zur Orchestrierung. Jetzt erforschen Unternehmen, welches Potenzial mehr Autonomie an der Edge freisetzen kann. Und jetzt treten wir in die bislang entscheidendste Phase ein - wir wollen herausfinden, welche Möglichkeiten echte Autonomie am Netzwerkrand eröffnen kann."

Den vollständigen Bericht zur Edge AI-Umfrage mit detaillierten Erkenntnissen und Methodik zum Herunterladen findet man hier (https://zededa.com/survey/edge-ai-survey/).

FAQs:
Wie balancieren Unternehmen KI Workloads zwischen Cloud und Edge?
Laut der Edge AI-Umfrage 2026 von ZEDEDA unter 600 IT- und Unternehmensverantwortlichen in den USA und Deutschland nutzen mittlerweile 47 % eine hybride Cloud-Edge-Architektur sowohl für das KI-Training als auch für die Inferenz. Das sind fast doppelt so viele wie die 24 %, die sich hauptsächlich auf eine zentralisierte Cloud-Infrastruktur verlassen. Mittelständische Unternehmen (250-500 Mitarbeiter) sind Vorreiter dieser Entwicklung: 59 % geben an, hybride Lösungen einzusetzen.

Was ist das größte Hindernis für KI Skalierung außerhalb von Rechenzentren?
Die größten Barrieren laut der Edge AI-Umfrage 2026 von ZEDEDA sind die Integration in bestehende Systeme (34 %), Sicherheit & Governance Bedenken (32 %) und mangelnde interne Expertise (31 %). Die Herausforderung verschärft sich mit zunehmender Größe des Unternehmens: 41 % der Unternehmen mit aktiven Edge AI-Implementierungen bezeichnen die Verwaltung verteilter KI-Workloads als schwierig, wobei US-Unternehmen die Belastung stärker spüren als ihre deutschen Pendants.

Was ist agentische Edge AI und warum investieren Unternehmen darin?
Agentische Edge AI bezieht sich auf autonome Systeme, die in Echtzeit am Einsatzort Aktionen koordinieren und Anpassungen vornehmen können, ohne sie die Cloud dafür brauchen. Die Edge AI-Umfrage 2026 von ZEDEDA ergab, dass 86 % der Unternehmen mit aktiven Edge AI-Implementierungen bereits agentische Fähigkeiten verfolgen: 50 % befinden sich in der aktiven Forschung, 21 % testen autonome mehrstufige Agenten und 15 % haben diese bereits in der Produktion eingesetzt. Dieser Fortschritt von der reaktiven Überwachung hin zur zielgerichteten Autonomie spiegelt einen breiteren Wandel hin zur Edge-Intelligenz wider, bei der KI Management-Aufgaben unabhängig in verteilten physischen Umgebungen verwaltet.

Über die Umfrage
Diese Umfrage wurde von Censuswide vom 20. bis 26. Februar 2026 durchgeführt. Im Rahmen der Umfrage wurden 600 Führungskräfte in den Vereinigten Staaten und Deutschland aus den Bereichen IT und Betrieb befragt, darunter CIOs, CTOs, COOs und VPs aus den Bereichen IT, Betrieb, Fertigung und digitale Transformation.