IBM-CEO Krishna: "Wem wollen Sie vertrauen?"

Im Gespräch mit CRN spricht IBM-CEO Arvind Krishna über eine breite Palette von Themen und erklärt, warum Lösungsanbieter seiner Ansicht nach auf IBM setzen sollten, während KI die Technologielandschaft neu definiert – und neu belebt.

IBM-Chairman, President und CEO Arvind Krishna ist überzeugt, dass künstliche Intelligenz Produktivitätssteigerungen von 30 bis 40 Prozent ermöglichen kann – und sie in extremen Fällen sogar um das 10- bis 20-Fache erhöhen könnte. Der Technologiekonzern hat in der aufziehenden KI-Ära bereits einige Erfolge erzielt: Im April meldete IBM ein Geschäft mit KI-Plattformen, Agenten, Assistenten und Orchestrierung von mehr als 1,5 Milliarden US-Dollar – bei erst 25 Prozent Marktdurchdringung. Im ersten Geschäftsquartal lag IBMs KI-Geschäft bei mehr als 4 Milliarden US-Dollar jährlich wiederkehrendem Umsatz. Während der Quartalsbilanz im Juli nannte IBM keine aktualisierten Zahlen. "In einer Zeit, in der Technologie voranschreitet: Wem wollen Sie vertrauen? Wer kann Sie in den nächsten fünf bis zehn Jahren begleiten? Wer verfügt über die nötige Investitionskraft? Unsere Historie, an solchen Mustern festzuhalten, ist wichtig", erklärte Krishna im Gespräch mit CRN.

Krishna sieht große KI-Chancen für Partner und fürchtet keine "SaaSpocalypse"

Im Bereich KI haben IBM-Lösungsanbieter weiterhin zahlreiche Chancen, Kunden dabei zu unterstützen, wo und wie KI eingesetzt werden sollte – etwa in bestehenden Anwendungen oder beim Aufbau neuer Lösungen. Anwender benötigen Hilfe bei Strategien für höhere Produktivität, Umsatzwachstum, die Erledigung gleicher oder zusätzlicher Aufgaben mit weniger Personal und mehr, führte Krishna aus.

Auf die Frage, ob Anwender KI zunehmend nutzen werden, um eigene, maßgeschneiderte Tools zu entwickeln, statt Produkte zu kaufen – ein Teil der Grundlage für die sogenannte "SaaSpocalypse", also die Sorge von Investoren, dass KI Software-as-a-Service-Angebote weniger wertvoll macht –, antwortete Krishna, Anwender könnten KI vor allem für Tools einsetzen, die nicht viel Geschäftslogik erfordern. Tools, die hingegen viel Geschäftslogik für komplexe Aufgaben wie Besteuerung oder Umsatzrealisierung benötigen, seien selbst mit KI schwieriger intern zu entwickeln. KI könne zwar gut darin sein, Anwendungen mit Interaktion zu erstellen. Doch in Bereichen wie Finanztransaktionen, die eine Genauigkeit von 99,9999 Prozent erfordern, bleibe der Bedarf an hochzuverlässigen Ergebnissen zu riskant für KI-Tools, so Krishna.

Im Folgenden weitere Aussagen Krishnas gegenüber CRN.

Was ist Ihre Botschaft an IBM-Lösungsanbieter?

Wenn es einen technologischen Wendepunkt gibt, eröffnet sich für jeden Servicepartner eine großartige Chance. Abgesehen von ein paar Hundert Unternehmen weltweit, die vielleicht in der Lage sind, das selbst zu tun, wird jeder andere Unterstützung benötigen: "Wo setze ich KI ein? Nutze ich sie im Unternehmensbetrieb? Entwickle ich neue Anwendungen? Wie erschließe ich Daten? Wie mache ich meine Daten bereit für diese KI-Ära?" Für unsere Servicepartner ist das eine enorme Chance.

Menschen, die einen risikobasierten Ansatz einbringen können, Menschen, die die Expertise aus früheren Projekten mitbringen – all das gibt der Führungsebene unserer Kunden viel Sicherheit, um zu sagen: "Jetzt können wir vorangehen."

Was sind mit Blick nach vorn einige der größten Chancen für IBM-Lösungsanbieter?

Wir werden uns immer sehr stark auf die Top-1.000-Kunden konzentrieren. Wir haben eine Kategorie, die wir "Horizon" nennen – das sind die nächsten 3.000 bis 4.000 Kunden. Diese verhalten sich tendenziell wie große Unternehmen. Und dort wird es eine Mischung aus Partnerarbeit mit Unterstützung von IBM geben.

Und dann gibt es die nächsten 100.000 Kunden, bei denen wir weitgehend partnergeführt und nicht direkt agieren wollen. Das bedeutet: Dort liegen gut 30 Prozent der gesamten Chance. Und übrigens findet dort das größte Wachstum statt, weil Kunden von dort in die oberste Kategorie aufsteigen. Das sind außerdem die Bereiche, in denen sie intern nicht über so viel Expertise verfügen – deshalb wollen sie die Unterstützung eines Partners.

Worauf sollten sich IBM-Lösungsanbieter mit Blick auf IBMs Produktinnovationen und das Produktportfolio einstellen?

Lassen Sie uns über Bereiche sprechen, in denen IBM im Markt klar wahrgenommen werden wird. Es gibt vier Plattformen:

Die erste ist in diesem langen Marktsegment wahrscheinlich nicht so relevant, aber bei den oberen einigen Tausend Kunden sehr wichtig: die Mainframe-Plattform.

Als Nächstes sollten wir an eine Hybrid-Cloud-Plattform denken. Wenn die Preise für reine Cloud-Angebote steigen, wird es meiner Ansicht nach viele Chancen für hybride Modelle geben – genau dort spielt Red Hat eine Rolle. Aber auch Technologien wie Hashi und andere Lösungen, die wir übernommen haben, gehören dazu.

Der dritte Bereich ist KI. Jeder fragt sich: „Wie kann ich aus KI Mehrwert ziehen, um das Unternehmen zu verbessern – sei es durch Produktivität, Umsatzwachstum oder dadurch, mit weniger Menschen mehr zu erledigen?“

Und der vierte Bereich auf längere Sicht ist Quantencomputing.

Ich möchte auch einräumen: Sobald man sich jenseits der Top-1.000-Kunden im langen Marktsegment bewegt, kaufen diese Kunden nicht unbedingt eine Plattform. Sie haben einen Bedarf. Sie brauchen eine Fähigkeit. Und sie wollen ein hervorragendes Produkt, das genau zu diesem aktuellen Bedarf passt.

Geht es darum, Daten für KI nutzbar zu machen? Ich denke, Confluent ist weltweit die beste Antwort darauf. Oder geht es darum: Wie schütze ich mich heute vor Cyberangriffen? Wie erledige ich mein gesamtes Patch-Management? Hashi ist in beiden Dimensionen eine starke Technologie: Geheimnisse mit Vault schützen und Terraform für deutlich stärker automatisierte Prozesse nutzen – ich verwende hier den Begriff „AIOps“ –, um die Verwaltung von Infrastruktur und Code zu automatisieren. Oder geht es darum, ein besseres Verständnis dafür zu gewinnen, wofür Geld ausgegeben wird und wo es am besten eingesetzt werden kann – dafür steht Apptio.

Die eine Dimension sind die Plattformen. Die andere Dimension ist: Wo haben wir etwas, das als Best-of-Breed gilt – und sich damit deutlich leichter verkaufen lässt? Wenn man auf die Marktchance blickt: All diese Angebote haben bereits 3.000, 4.000, 5.000 oder 6.000 Kunden. Könnten daraus 10.000 werden? Und könnten es 20.000 werden? Ich denke, genau darin liegt die große Chance, die vor uns liegt.

Was macht IBM im KI-Zeitalter zum richtigen Anbieter für eine Partnerschaft?

In einer Zeit, in der Technologie voranschreitet: Wem wollen Sie vertrauen? Wer kann Sie in den nächsten fünf bis zehn Jahren begleiten? Wer verfügt über die nötige Investitionskraft?

Unsere Geschichte, an solchen Mustern festzuhalten, ist wichtig. Zweitens wird es viele Cyberangriffe geben. Das ist nicht neu und nicht einzigartig für KI. Als das Internet kam, gab es die ersten Bedrohungen, und Firewalls waren die Antwort. Dann begannen Unternehmen, über mehrschichtige Verteidigungskonzepte nachzudenken. Insider-Bedrohungen kamen hinzu. Wir kamen zu Zero Trust sowie Zwei- und Drei-Faktor-Authentifizierung. Jetzt werden KI-gestützte Angriffe dazukommen.

Wer außer IBM könnte etwas wie Lightwell anbieten, um Sie vor all der Open-Source-Software zu schützen, die künftig angegriffen werden wird? Und wer spricht über hybride KI in dem Sinne: Haben Sie KI am Edge sowie Foundation Models und Open-Weight-Modelle, bei denen die Entwickler trainierte Parameter öffentlich freigeben? Genau dabei können wir helfen.

Partner müssen hier eine Thought-Leadership-Perspektive einnehmen und sagen: "Deshalb ist IBM die beste Wahl."

Gibt es bei IBMs Reputation und der Kommunikation rund um Ihr Produktportfolio Verbesserungen, die Sie sich wünschen würden?

Am Ende lässt sich an der Wahrnehmung von IBM durch Kunden noch viel verbessern. Und da wir nicht direkt mit allen sprechen, wird das über unsere Partner laufen.

Es gibt Kunden, die uns sehr gut kennen. Sie müssen vielleicht von einer besonderen Fähigkeit erfahren, weil sie ein neues Produkt oder ein neues Angebot noch nicht kennen. Dort würde ich uns vielleicht eine Eins minus geben, denn wir können immer besser werden.

Dann gibt es jene, die uns überhaupt nicht kennen. Und sie sagen: "Haben Sie nicht ThinkPads hergestellt?" Und man sagt: "Nun ja, dieses Geschäft haben wir vor 21 Jahren an Lenovo verkauft." Sie sagen: "Haben Sie nicht Schreibmaschinen hergestellt?" Wir sagen: "Nun ja, damit haben wir vor 30 Jahren aufgehört." IBM hat sein Schreibmaschinen- und Druckergeschäft 1991 an die Private-Equity-Gesellschaft Clayton, Dubilier & Rice verkauft, die das Geschäft unter dem Namen Lexmark weiterführte. Lexmark wurde 2025 für 1,5 Milliarden US-Dollar an Xerox verkauft.

Dass Partner erklären, IBM sei ein plattformbasiertes Unternehmen – hier innoviert IBM, hier investiert IBM viel in Forschung und Entwicklung, hier ist IBM in mehreren Bereichen ganz vorne mit dabei –, ist deshalb ein wirklich wichtiger Teil der Gespräche.

Und dann gibt es als dritte Kategorie jene, die IBM ein wenig kennen. Sie haben vielleicht ein oder zwei Dinge gekauft und kennen uns deshalb dafür. Aber sie haben keine Vorstellung von der ganzen Breite. Ich halte das für eine ausgezeichnete Chance. Sie sind mit dem Service zufrieden, den sie aus einem Teil des Portfolios erhalten. Niemand stellt einen Scheck über einige Hunderttausend Dollar aus, wenn er keinen Mehrwert erhält. Dort liegt meiner Ansicht nach die Chance: Wie lässt sich diese Beziehung ausbauen? Es gibt bereits ein gewisses Wohlwollen, aber noch kein vollständiges Wissen.

Das ist aus meiner Sicht die naheliegendste kurzfristige Chance. Kann man aus einem Kunden, der eine halbe Million Dollar ausgibt, einen Kunden mit einer Million Dollar machen? Oder aus einem Kunden mit einer Million Dollar einen mit zwei Millionen? Denn es gibt eine Beziehung, es gibt ein gewisses Vertrauen. Aber können wir darauf jetzt stärker aufbauen?

Wenn Sie Anbieter mit großen Consumer- und Enterprise-Sparten betrachten – etwa Microsoft und Google, inzwischen aber auch KI-Aufsteiger wie OpenAI und Anthropic, die in den Enterprise-Vertrieb drängen: Sehen Sie weiterhin Vorteile darin, dass IBM aus dem B2C-Geschäft ausgestiegen ist, um sich auf B2B zu konzentrieren?

Sehen Sie, es lag nicht daran, dass wir es nicht versucht hätten, im B2C-Geschäft Fuß zu fassen. Wir haben 2016 die Marke The Weather Company sowie mobile und cloudbasierte Web-Angebote einschließlich weather.com und Weather Underground für rund 2,3 Milliarden US-Dollar gekauft, oder? [IBM hat den Verkauf der Vermögenswerte von The Weather Company an Francisco Partners im Jahr 2024 für rund 1,1 Milliarden US-Dollar abgeschlossen.] Man muss zu seinen Wurzeln zurückgehen und fragen: "Worin sind wir wirklich gut?" Wir sind sehr gut darin, schwierige Probleme zu lösen. Wir sind sehr gut darin, tiefgehende, langfristige Innovation voranzutreiben.

Gibt es eine Chance im B2C-Bereich? Ich räume ein: Die könnte es geben. Aber solange es auf der B2B-Seite so viele andere Chancen gibt, in denen wir besser werden können, möchte ich diese nicht aufgeben, bevor wir dort nicht weitergekommen sind.

In Wirtschaftsbüchern wird viel darüber geschrieben, ob es besser ist, eine Sache wirklich gut zu machen und sie über alle Regionen, Märkte und Branchen hinweg umzusetzen – statt fünf Dinge gleichzeitig zu versuchen und zu scheitern, weil man Investitionen und Energie auf fünf verschiedene Wege verteilt.

Wir bedienen derzeit nur etwa ein Viertel des B2B-Marktes. Lassen Sie uns den gesamten Markt angehen. Und wenn uns dort irgendwann die Luft ausgeht, können wir prüfen, ob es einen B2C-Bereich gibt, der zu unserer Marke und unseren Fähigkeiten passt.

In Ihrem jüngsten Brief an Investoren beschrieben Sie einige Kunden als „abgelenkt durch sich schnell entwickelnde, branchenweite Bedenken hinsichtlich Cybersicherheit“. Wie können IBM-Lösungsanbieter und ihre Kunden in diesem Stadium der KI-Einführung Ablenkungen vermeiden – insbesondere angesichts des hohen Maßes an laufenden KI-Experimenten in Unternehmen?

Es gibt zwei Ebenen der Ablenkung. Und ja, die Menschen experimentieren noch viel. Mein Rat lautet: Es ist Zeit, mit dem Experimentieren aufzuhören. Wählen Sie etwas aus und versuchen Sie, es skalierbar umzusetzen. Partner können unseren Kunden dabei helfen, indem sie sagen: "Sehen Sie, Sie brauchen einen ROI. Konzentrieren wir uns auf ein, zwei oder drei Dinge, bei denen wir die Lösung skalieren können, sodass sie im gesamten Unternehmen einen echten Unterschied macht."

Der zweite Punkt ist: Es gibt viel Ablenkung durch Fragen wie: "Werden KI-Modelle unseren Code angreifen? Werden sie uns verwundbarer machen?"

[Wir brauchen] eine durchdachtere Antwort: "So können wir Sie schützen." Es wird um mehrschichtige Verteidigung gehen. Es wird darum gehen sicherzustellen, dass man in großem Maßstab nachverfolgen kann. Man muss seinen Anbietern vertrauen können und wissen, dass sie dies auf angemessene Weise tun. Das sind die beiden Bereiche der Ablenkung, die wir beseitigen können.

Übrigens sage ich das ein wenig augenzwinkernd: Diese Ablenkung unterscheidet sich nicht von Social Media. Social Media ist unglaublich effektiv darin, eine Botschaft zielgenau auszuspielen und sicherzustellen, dass sogar Enterprise-Funktionen auf eine Organisation oder eine Einzelperson zugeschnitten werden können – das ist beeindruckend.

Und wenn man dann auf Freunde, Kinder oder andere blickt, kann man fragen: "Arbeitet ihr wirklich? Oder scrollt ihr nur durch Social Media – ohne einen echten ROI, den ich erkennen könnte?" Denn diese Plattformen sind sehr, sehr gut darin, Nutzer dazu zu bringen, von einem Link zum nächsten und wieder zum nächsten zu klicken. Und irgendwann stellt man fest, dass man wahllos eine ganze Menge von nichts getan hat.

Im Zeitalter der KI suchen IT-Einkäufer danach, was die neuen Standardgüter sind und wie Anbieter sich weiter differenzieren können – worin sehen Sie IBMs "Moats" [Burggräben] in der Verteidigung seiner USPs?

In der Technologiewelt sind Burggräben nicht in Stein gemeißelt, das heißt: Sie sind nicht dauerhaft konstant. Wenn ich sogar in die frühen 2000er-Jahre zurückgehe: Welchen Servertyp haben Sie genutzt – einen Server von Sun Microsystems? Oder einen von HP, also HP-UX? Oder haben Sie einen von IBM genutzt, Power mit AIX [Advanced Interactive eXecutive]?

Diese wurden als "Moats" bezeichnet, weil die Wechselkosten als sehr hoch galten. Dann kam Linux auf. [Und Anwender sagten:] "Das ist das gemeinsame Betriebssystem." Und plötzlich gab es keinen Burggraben mehr. Technologie kann sich also weiterentwickeln, und solche Burggräben können verschwinden. Langfristige Investitionen – wenn wir glauben, dass wir einzigartig positioniert sind und durch Investitionen einen mehrjährigen Vorsprung gegenüber anderen erzielen können, dann werden wir das tun.

Was sind einige gute Beispiele dafür? Der Mainframe ist eindeutig eines. Ich würde sagen, Quantencomputing sieht schwierig genug aus, dass wir es angehen werden. In der Vergangenheit kann ich auf relationale Datenbanken zurückblicken [IBMs Db2-System]. Ich kann auf die Zeit von Enterprise Java zurückblicken. Und warum waren wir dort einzigartig positioniert? Weil alle anderen Java für Verbraucher verfolgt haben. Deshalb sahen wir darin einen großen Vorteil. Das sind Bereiche, in denen sich die Moats ausgezahlt haben. Wenn ich heute auf Java blicke, hat das etwa 15 Jahre lang sehr gut funktioniert. Dann begann es, zu einem Standardgut zu werden. Heute ist es das also nicht mehr.

Mein Punkt ist also: Moats sind langfristig betrachtet nicht wirklich dauerhafte Burggräben. Selbst wenn sie es nicht sind, sage ich: Standardgüter sind sehr wertvoll. Gold ist ein Standardgut, aber sehr wertvoll. Sobald ein Geschäft also zu einem Standardgut wird und kein Moat mehr ist, in dem man über eine gewisse besondere Preissetzungsmacht und mehr Innovationsspielraum verfügt, muss man dieses Geschäft etwas anders führen. Das ist die übergeordnete Denkweise dazu.

Wenn ich also aktuell auf uns schaue, dann würde ich unsere vier Plattformen – Mainframe, Red Hat, KI und Quantencomputing – als ziemlich gute Moats bezeichnen, von denen ich mir vorstellen kann, dass sie noch eine ganze Weile Bestand haben. Diese Moats sind allerdings nicht völlig abstrakt. Es ist nicht so, dass wir einfach beschlossen hätten, dass dies Moats sind. Es sind auch deshalb Moats, weil Kunden sie nutzen. Es gibt also eine intensive Nutzung. Wir erhalten dieses Feedback. Wir verbessern das Produkt. Die Menschen nutzen es stärker. Und wir nutzen das Wachstum dieser Investition, um es noch besser zu machen.

KI-Nutzer können diese Technologie auf unterschiedliche Weise bezahlen – pro Lizenz, nutzungsbasiert oder sogar nach den Einheiten, die sie verbrauchen. Was halten Sie von all diesen Preismodellen?

Derzeit wirken hier mehrere widersprüchliche Kräfte zusammen. Es gibt einen Wettlauf darum, dass Kunden einen bestimmten Hyperscaler oder ein bestimmtes Modell nutzen – oder die Kombination aus beidem. Und wenn es einen solchen Wettlauf gibt, sagen Anbieter: "Sehen Sie, ich muss den Kunden erst einmal gewinnen. Wie ich später vielleicht Gewinn mache, finde ich dann heraus. Aber es ist Umsatz, und ich sichere mir Marktanteile." Das ist eine Stoßrichtung.

Die zweite Stoßrichtung: Die enormen Investitionen in die Hyperscaler werden irgendwann eine Rendite verlangen. Das bedeutet, dass die Preise steigen müssen. Und wenn die Nutzung unbegrenzt ist, wird es dafür Obergrenzen geben. So ähnlich, wie wir bei unseren Mobiltelefonen von unbegrenzter Nutzung sprechen, obwohl tatsächlich ab einem bestimmten Punkt eine Datendrosselung greift. Sprachanrufe, die vor 20 Jahren noch der Burggraben waren, interessieren heute niemanden mehr. Dort gibt es keine Drosselung, weil die Zahl der Gesprächsminuten tatsächlich sinkt und nicht steigt. In Summe funktioniert das also. Die Datennutzung steigt dagegen, deshalb setzen Anbieter dort Drosselungen ein. Und wenn Halbleiter weiterhin knapp bleiben, bedeutet das, dass die Halbleiterpreise weiter steigen werden. Das muss sich wiederum in höheren Preisen niederschlagen.

Es gibt also mindestens diese drei Stoßrichtungen, die alle unterschiedlich sind. Welche davon in zwei bis drei Jahren dominieren wird, weiß ich nicht. Ich wage nur zwei Vorhersagen.

Erstens: Unser Durchschnittspreis wird sich in den nächsten zwei bis drei Jahren verdoppeln. Das muss nicht direkt beim Endnutzer ankommen. Es könnte sein, dass man es über andere Funktionen erhält. Bei Social Media zum Beispiel zahlen effektiv Anzeigen dafür. Als Nutzer bezahlt man nicht direkt. Werden Anbieter Wissen über ein Unternehmen oder eine Einzelperson nutzen, um irgendwo und irgendwie etwas zu verkaufen – und daraus das Preismodell machen? Ich weiß es nicht. Das wird in den nächsten zwei bis drei Jahren schwer vorherzusagen sein.

Angesichts dieser Unvorhersehbarkeit ist ein Lock-in bei einem Anbieter vermutlich die schlechteste Entscheidung, die jemand treffen kann. Bewahren Sie also Flexibilität und stellen Sie sicher, dass Sie wechseln können – ich werde nicht sagen "schmerzfrei", aber mit einem akzeptablen Maß an Aufwand.

Lösungsanbieter erleben in diesem Umfeld aus hohen Preisen und knapper Verfügbarkeit von Rechenzentrumskomponenten, dass Angebotsfristen immer kürzer werden – war das eine Chance für IBM Power und IBM Storage?

Weil wir gut darin sind, unsere Lieferkette zu steuern – also all diese Kosten –, und weil wir Preise mindestens einen Monat lang halten können. Im Moment halte ich das für deutlich besser als bei den meisten Wettbewerbern, denn einige von ihnen können Preise nur eine Woche statt einen Monat halten. Ein Grund dafür, dass wir Preise einen Monat lang halten können, ist, dass wir unsere Lieferkette etwa sechs Monate im Voraus planen. Und wir können uns zwar nicht unbedingt feste Preise sichern, aber zumindest feste Liefermengen. Deshalb können wir so vorgehen.

Power und Storage sind bei IBM im jüngsten Quartal um 37 Prozent gewachsen. Wir gehen mit einem Auftragsbestand von einer halben Milliarde US-Dollar in das laufende Quartal. Da wir lieferfähig sind – nicht unbedingt bei allem, aber bei vielen Teilen und Systemen, die wir im Bereich Power und Storage verkaufen können –, würde ich unseren Partnern dringend raten, diese Lieferfähigkeit zu nutzen und aktiv zu verkaufen.

Was sind Ihre Ziele und Erfolgsmaßstäbe für IBM-Channel-Chef Kareem Yusuf und die IBM-Partnerorganisation?

Was ich wirklich gern sehen würde, ist, dass Partner deutlich mehr Kundennähe aufbauen. Vielleicht ist es angemessen, dass die Hälfte ihrer Leads von IBM kommt. Wir geben also Leads weiter, und der Partner kann sie dann bedienen. Aber vielleicht finden sie die andere Hälfte selbst, weil sie Nähe zum Kunden und Vertrauen beim Kunden haben. Das wäre aus meiner Sicht eine sehr gute Mischung – und ein starkes Ergebnis. Dann sollten sie uns sagen, was sie von uns brauchen, um das zu erreichen. Übrigens glaube ich, dass dies wahrscheinlich fokussierter geschehen muss – nicht mit allem aus dem Portfolio, sondern vermutlich mit zehn oder 15 Angeboten.

Aber ich denke, es gibt sehr viele Chancen. Die Chance in diesen zehn oder 15 Bereichen ist wahrscheinlich mindestens fünfmal so groß wie das, was wir heute erzielen. Es gibt also noch viel Spielraum.

Bleibt Ihr Ziel bestehen, dass 50 Prozent des IBM-Umsatzes über Partner generiert werden?

Das ist im Moment weiterhin mein Ziel. Etwa ein Viertel des IBM-Umsatzes wird heute auf die eine oder andere Weise von Partnern berührt. Und ich möchte sehen, dass dieses Viertel auf die Hälfte steigt. Aber bedenken Sie: Wenn IBM insgesamt wächst, bedeutet das wahrscheinlich, dass unser Partnerumsatz auf das Dreifache des heutigen Niveaus steigen muss. Genau das würden wir wirklich gern sehen.

Wie sollten IBM-Lösungsanbieter IBM Consulting und IBMs Forward-Deployed Engineers einschätzen?

Alle unsere CSMs [Customer Success Manager], alle unsere FDEs und unser gesamtes Client Engineering sind ausdrücklich Ressourcen für Partner. Das sollten sie keinesfalls als konfrontativ betrachten. Es ist kooperativ gemeint. Bei Consulting bin ich hin- und hergerissen. [Consulting] hat eine Reichweite, die weltweit einige Hundert Kunden umfassen wird. Aber es bewegt sich im Grunde innerhalb der Top-2.000-[Accounts]. Wenn es also einen Partner unter den Top 2.000 gibt – was auf der Infrastruktur- oder Hardwareseite der Fall ist –, könnte Consulting möglicherweise eine Ressource sein.

Aber für die große Mehrheit unseres Partner-Channels wird das nicht der zentrale Mehrwert sein. Und das gilt nicht nur für IBM Consulting. Das trifft vermutlich weltweit auch auf die großen GSIs zu.

Wie verändert sich Kaufen versus Selberbauen im KI-Zeitalter – sowohl für IBM selbst als auch für Kunden, die nun überlegen, wie sie ihren IT-Stack neu denken sollten?

Wird KI es einfacher machen, Produkte und Fähigkeiten selbst zu entwickeln? Absolut. Aggregiert über viele Anwendungsfälle hinweg sehen wir wahrscheinlich eine Produktivitätsverbesserung von 30 bis 40 Prozent. Am äußersten Ende dürfte sie aber eher beim 10- bis 20-Fachen liegen. Dann stellt sich die Frage: Wann sollte man etwas kaufen – und wann sollte man mit KI etwas selbst bauen?

Wenn es um Interaktionsfunktionen geht und um eine oberflächennahe Fähigkeit ohne tiefe Geschäftslogik, kann es durchaus sinnvoll sein zu prüfen, ob man sie selbst baut statt kauft. Wenn dagegen sehr viel Geschäftslogik eingebettet ist – wenn also etwa die Logik unserer Besteuerung oder der Umsatzrealisierung enthalten ist –, ist das deutlich schwieriger. Denn in solche Dinge fließen viel Feinheit, Nuancen und Erfahrung ein. So würde ich es unterscheiden.

Außerdem eignet sich KI sehr gut dafür, Dinge zu bauen, die reich an Interaktion sind. Vielleicht aber nicht dann, wenn es sich um einen extremen Transaktionsdatensatz handeln muss, in dem eine Genauigkeit von sechs Neunen fest eingebaut ist. Dann braucht man Code, der deutlich deterministischer und wesentlich besser wartbar ist. Ich glaube also nicht, dass es darauf eine einfache Antwort gibt. Entscheidend ist vielmehr, wo man auf diesem Spektrum steht: Brauche ich sechs Neunen Zuverlässigkeit, oder muss es vor allem einfach sein – und wie viel Geschäftslogik ist enthalten, beziehungsweise wie wenig?

So sollten alle Kunden – und Partner, die diese Überlegungen zu Kunden tragen – darüber nachdenken.

Das spricht vermutlich für die Langlebigkeit der Mainframe-Plattform, oder? Hohe Datenintegrität und Genauigkeit.

MIPS [Millionen Instruktionen pro Sekunde, ein Maß für Mainframe-Kapazität] wachsen weiterhin. Ich denke, in den vergangenen zehn Jahren war es das Vierfache. [85] Prozent der [installierten MIPS] wachsen.

Wenn wir zu Quantencomputing wechseln: Ich habe von mehreren Partnern gehört, dass Post-Quantum Cryptography zuletzt tatsächlich eine wachsende Nachfrage verzeichnet – obwohl Sie transparent darauf hingewiesen haben, dass das Quantenzeitalter noch einige Jahre entfernt ist.

PQC, also Post-Quantum Cryptography, ist eine echte Chance. Die Executive Order hier in den USA schreibt bereits vor, dass jede Bundesbehörde spätestens 2030 oder 2031 bereit sein muss. Wenn ich in einer kritischen Branche tätig wäre, würde ich versuchen, bis 2029 bereit zu sein. Das ist übrigens nicht mehr weit entfernt. Das sind noch drei Jahre. Wenn man also sagt: Ich muss hineingehen, bewerten und die Arbeit erledigen – dann ist das eine enorme Chance für alle unsere Partner.

Und wir verfügen über viele Ressourcen, die wir dort bereitstellen können. Aber ich denke, hineinzugehen und zu sagen, welche Teile der Infrastruktur ihre Kryptografie weiterentwickeln müssen, ist eine Chance, die vermutlich in zweistelliger Milliardenhöhe liegt – wenn nicht sogar noch größer.

Was können IBM-Lösungsanbieter kurzfristig tun, um sich auf Quantencomputing vorzubereiten?

Partner mit Domänenexpertise in bestimmten Bereichen sollten sich überlegen: Es geht nicht darum, Qiskit zu lernen [den von IBM entwickelten, Open-Source- und Python-basierten Quantencomputing-Software-Stack, der 2017 veröffentlicht wurde].

Es geht vielmehr darum, ein Verständnis dafür zu entwickeln, welche Arten von Algorithmen auf Quantencomputern möglich sind. Wo wird Quantencomputing Vorteile bieten?

Und wenn man dieses Wissen hat, dann kann man helfen, sobald die Systeme zu skalieren beginnen – was übrigens nur noch zwei Jahre entfernt ist. Früher waren es fünf Jahre. Aus fünf wurden vier, daraus drei, daraus zwei. Es ist nicht mehr so weit weg. Sie sollten also vermutlich lernen zu sagen: "Wenn es so weit ist, kann ich helfen." Und Partner können viel Geld damit verdienen, Kunden dabei zu unterstützen, Quantenalgorithmen zu nutzen.

Es wird vermutlich einige Dutzend Unternehmen geben – ich glaube nicht, dass es Tausende sein werden –, die von dem profitieren, was ich die "Infrastruktur für den Aufbau auf Quantencomputing" nennen würde. Werden diese Unternehmen Fabriken bauen? Werden sie Steuerungselektronik bauen? Werden sie Kryotechnik entwickeln? Werden sie Quantennetzwerke aufbauen? Aber es sind vermutlich einige Dutzend. Nicht Tausende – das ist derzeit mein Bauchgefühl.

Aber ich denke, dieser mittlere Bereich – "Wie helfe ich einem Kunden, Quantencomputing zu erkunden?" – wird die große Chance freisetzen. Und genau dort möchte ich die Menschen ermutigen, mit dem Nachdenken zu beginnen.

Dieser Artikel erschien zuerst bei unserer Schwesterpublikation crn.com.

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