Artikel von Wolfang Schult
Innovation entsteht selten im luftleeren Raum. Sie entsteht dort, wo reale Herausforderungen auf neue technologische Möglichkeiten treffen. Genau diese Dynamik war auf der AWS re:Invent 2025 deutlich zu spüren. Zwischen Keynotes, technischen Deep Dives und Kundengesprächen wurde mir eines klar:
Die Art, wie Unternehmen mit Daten arbeiten, wird sich in den nächsten Monaten fundamental verändern.
Was sich auf der AWS re:Invent gezeigt hat, ist kein weiteres KI-Hype-Kapitel, sondern ein strategischer Bruch: Der Markt bewegt sich weg von isolierten Experimenten hin zu autonomen, produktiven AI-Systemen.
Entscheidend ist dabei nicht die nächste Modellgeneration, sondern die Orchestrierung von Data, Analytics und KI. Mit Bedrock, SageMaker Unified Studio, AI Factories und agentischen Services entsteht erstmals ein durchgängiger AWS-Stack, der den gesamten ML- und GenAI-Lifecycle abdeckt – von der Datenbasis bis zur autonomen Anwendung.
Data Lakes bleiben das Fundament. SageMaker und Bedrock werden zur Steuerzentrale. Aus unserer Perspektive – geprägt durch die enge Zusammenarbeit mit AWS als Advanced Tier Partner und die Umsetzung entsprechender Architekturen im Projektalltag – ist genau dieser integrierte Ansatz der entscheidende Unterschied zu früheren KI-Generationen.
Genau hier setzen wir mit unserem M2 Data-Cloud-Ansatz an: AI + Data + SageMaker als strategische Kernpfeiler, um KI vom Proof-of-Concept in den produktiven Betrieb zu bringen – und damit echten, messbaren Mehrwert zu schaffen.
Daten sind nicht das Problem. Der Umgang mit ihnen schon.
Viele Unternehmen scheitern heute nicht daran, Daten zu besitzen – sondern daran, sie wirksam zu nutzen. In der Praxis sehen wir immer wieder dieselben Muster:
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Daten liegen über Systeme, Abteilungen und Tools verteilt.
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Analysen dauern zu lange, weil BI- und Data-Teams überlastet sind.
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KI-Initiativen bleiben im Proof-of-Concept stecken.
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Fachbereiche sind abhängig von technischen Rollen, obwohl sie Entscheidungen treffen müssen.
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Governance, Dokumentation und Security werden zur Bremse statt zum Enabler.
Die Folge?
Insights entstehen zu langsam – oder gar nicht.
Und Innovation bleibt eine Idee, aber keine gelebte Realität.
Genau hier setzt AWS mit den aktuellen Ankündigungen an. Die Neuerungen rund um Data, SageMaker und Bedrock zeigen einen klaren Strategiewechsel: Weg von isolierten Tools und Experimenten, hin zu alltagstauglichen, produktiven Data- und AI-Systemen. Mit SageMaker Unified Studio, agentischen AI-Services und AI Factories entsteht ein durchgängiger Ansatz, der Daten, Analytics und KI verbindet – von der Datenbasis bis zur autonomen Anwendung.
Es geht nicht mehr darum, nur schneller oder effizienter zu sein.
Es geht darum, Data & AI endlich nutzbar zu machen.
SageMaker Unified Studio: Eine Plattform, die Silos überflüssig macht
Die zweite große Neuerung – und strategisch vielleicht die wichtigste – ist SageMaker Unified Studio.
Denn eines ist klar: Das Kernproblem vieler Organisationen ist nicht fehlende Technologie, sondern fehlende Verbindung.
In den meisten Unternehmen existieren Data Science, Machine Learning, Analytics und Business Intelligence nebeneinander – aber nicht miteinander. Unterschiedliche Tools, getrennte Teams, fragmentierte Verantwortlichkeiten. Die bekannten Folgen sind absehbar:
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Wissensverlust
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Reibungsverluste
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Doppelarbeit
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Uneinheitliche Governance
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und am Ende: schlechtere, langsamere Entscheidungen
SageMaker Unified Studio durchbricht genau diese Logik. Statt weiterer Spezialtools schafft AWS erstmals einen gemeinsamen Arbeitsraum, in dem der gesamte Data- und AI-Lifecycle zusammenläuft. Daten, Modelle, Experimente, Agenten und Dashboards greifen auf dieselbe Grundlage zu – mit klaren Rollen, nachvollziehbarer Governance und integrierter Security.
Das Entscheidende dabei: ML und BI sind keine getrennten Welten mehr. Analysen, Modelle und Insights entstehen im selben Prozess und können direkt in produktive Anwendungen oder agentische Workflows überführt werden. Governance wird dabei nicht nachträglich „draufgesetzt“, sondern ist von Anfang an Bestandteil der Plattform.
Für Unternehmen heißt das:
Der Weg von der Datenquelle zur produktiven KI-Lösung wird nicht nur kürzer – er wird planbar, skalierbar und alltagstauglich.
Quick Suite: Wenn Analytics und AI nicht mehr getrennt gedacht werden müssen
Mit Amazon Quick Suite adressiert AWS eines der hartnäckigsten Probleme in Unternehmen: die Lücke zwischen Daten besitzen und Daten wirklich verstehen. Denn klassische BI endet oft dort, wo Entscheidungen eigentlich beginnen – bei statischen Dashboards und verspäteten Reports.
Quick Suite verschiebt diesen Punkt grundlegend. Statt Analysen nur darzustellen, macht die Plattform Analytics und AI zu einem aktiven Bestandteil des Arbeitsalltags. Fachbereiche können Fragestellungen direkt in natürlicher Sprache formulieren, Szenarien durchspielen und automatisch aufbereitete Analysen erhalten – ohne auf technische Ressourcen warten zu müssen.
Darüber hinaus geht Quick Suite einen entscheidenden Schritt weiter: Insights bleiben nicht mehr isoliert im Dashboard. Sie lassen sich direkt in Workflows, Empfehlungen oder agentische Prozesse überführen, die Entscheidungen vorbereiten oder sogar automatisiert auslösen. Analytics wird damit vom reinen Reporting-Tool zum operativen Steuerungsinstrument.
Das verändert BI fundamental.
Nicht, weil sie komplexer wird – sondern weil sie zugänglicher wird. Teams, die früher Tage oder Wochen auf Reports warten mussten, können heute in Minuten Antworten finden, Hypothesen prüfen und Maßnahmen ableiten.
Quick Suite markiert damit einen Wendepunkt: Analytics wird nicht länger als separate Disziplin gedacht, sondern als integraler Bestandteil eines AI-gestützten Entscheidungsprozesses. Genau hier beginnt Datenarbeit, echten Impact zu entfalten.
AI-Services, die nicht beeindrucken sollen – sondern helfen
Die nächste Evolutionsstufe von AI entscheidet sich nicht an Modellgrößen oder Demo-Effekten, sondern an Alltagstauglichkeit. Genau hier lag der Schwerpunkt der AWS re:Invent: weniger Show, mehr Substanz. Weg von isolierten KI-Experimenten, hin zu stabilen, produktiven AI-Systemen, die sich in bestehende Arbeitsprozesse integrieren lassen.
Die Weiterentwicklung agentischer und generativer AI – etwa durch Bedrock-Erweiterungen, neue Modelle der Nova-Familie, serverless MLflow oder CloudWatch Analytics – folgt dabei einer klaren Logik: KI muss einfacher, sicherer und schneller nutzbar werden. Nicht für Spezialteams, sondern für ganze Organisationen.
Diese Services sind keine „Nice-to-haves“. Sie adressieren genau die Fragen, an denen KI-Initiativen heute scheitern:
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Wie reduzieren wir Infrastruktur- und Betriebsaufwand?
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Wie stellen wir Security, Governance und Nachvollziehbarkeit sicher?
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Wie kommen Teams schneller von der Idee in den produktiven Einsatz?
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Wie erkennen wir Abweichungen, Risiken und Anomalien frühzeitig – statt im Nachhinein?
Der Paradigmenwechsel ist klar:
AI soll kein Sonderprojekt mehr sein.
AI wird Teil der täglichen Arbeit – so selbstverständlich wie ein Dashboard, eine Abfrage oder ein Workflow.
Warum das für Unternehmen entscheidend ist
Die Ankündigungen der re:Invent lösen keine abstrakten Technologiefragen.
Sie greifen genau dort an, wo Organisationen heute ausgebremst werden.
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Entscheidungen werden schneller – und belastbarer.
Wenn Antworten nicht mehr Tage brauchen, sondern entstehen, sobald eine Frage gestellt wird. -
Datenarbeit wird demokratisiert.
Nicht nur Data- oder BI-Teams profitieren – Fachbereiche werden befähigt, selbstständig zu analysieren und zu handeln. -
Innovation wird kalkulierbar.
Ein integrierter Workspace statt fragmentierter Toollandschaften bedeutet: weniger Reibung, weniger Risiko, mehr Geschwindigkeit. -
KI wird endlich produktiver
Weniger Setup, weniger technische Hürden, mehr Fokus auf reale Use Cases und messbaren Mehrwert. -
Komplexität sinkt – Wirkung steigt.
Technologie, die intuitiv nutzbar ist, entfaltet einen anderen Impact als Technologie, die erst erklärt werden muss.
Die Botschaft der re:Invent ist eindeutig:
Der Wettbewerbsvorteil der nächsten Jahre entsteht nicht durch die spektakulärste KI – sondern durch die, die zuverlässig funktioniert.
Was bedeutet das für die Zukunft des Cloud- und AI-Consulting?
Die Beratung von Unternehmen verschiebt sich – weg vom reinen Implementieren hin zu echten Begleitern der Datenreise. Die Fragen lauten künftig weniger:
„Welches Tool sollen wir nutzen?“
„Wie bauen wir den technischen Stack?“
Sondern:
„Wie holen wir das Maximum aus unseren Daten heraus?“
„Wie machen wir Teams produktiver, nicht toolspezifischer?“
„Wie schaffen wir JETZT nachhaltige Strukturen, die skalierbar sind?“
Quick Suite, Unified Studio und die AI-Services sind nicht nur neue Produkte – sie sind eine Einladung, die eigenen Prozesse und die Wertschöpfung durch Data & AI neu zu denken.
Diese Technologien sind kein Selbstzweck.
Sie entscheiden darüber, ob Daten im Unternehmen diskutiert – oder genutzt werden.
Wie das konkret aussieht, zeigen wir in unserer Success Story mit AWS QuickSight:
Vom fragmentierten Reporting hin zu einer Plattform, auf der Fachbereiche selbstständig analysieren, Entscheidungen vorbereiten und Maßnahmen ableiten – ohne Wartezeiten, ohne Silos.