Precisely-Studie: KI-Euphorie trifft auf mangelnde Datenbasis
21.01.2026 - 18:24:11
KI-Projekte drohen zu scheitern, weil Unternehmen ihre Daten nicht im Griff haben. Das zeigt eine neue Studie des Datenintegritäts-Spezialisten Precisely und der Drexel University. Während die Begeisterung für Künstliche Intelligenz weiter wächst, hinkt die grundlegende Vorbereitung der Organisationen hinterher – ein gefährlicher Widerspruch mit erheblichen operativen Risiken.
Der vierte jährliche Bericht „State of Data Integrity and AI Readiness“ offenbart eine wachsende Kluft zwischen KI-Zuversicht und echter Einsatzreife. Für über 500 befragte Daten- und Analyseverantwortliche in den USA und Europa ist KI zwar Top-Priorität, doch viele Projekte basieren auf wackeligen Fundamenten.
Die große Kluft: Zuversicht gegen Können
Für 52 Prozent der Entscheider ist KI der primäre Treiber ihrer Datenstrategie. Der Einsatz autonomer Systeme, sogenannter Agentic AI, ist bereits in 85 Prozent der Unternehmen Realität. Doch der optimistische Blick trügt: 40 Prozent geben zu, dass grundlegende Probleme mit Daten, Mitarbeiterfähigkeiten und Infrastruktur die größten Hürden sind.
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Der Report warnt vor dem „Agentic AI Data Integrity Gap“. Gemeint ist das Risiko, autonome KI einzusetzen, ohne auf vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten zurückgreifen zu können. Je mehr Entscheidungsspielraum KI-Modelle erhalten, desto kritischer wird die Qualität ihrer Trainingsdaten. Viele Unternehmen unterschätzen diese Abhängigkeit – und gefährden so ihre strategischen Ziele.
Die Schwachstellen: Mangelndes Vertrauen in Daten
Das Kernproblem bleibt die Datenintegrität. Die Studie zeigt einen direkten Zusammenhang zwischen starker Daten-Governance und Datentrust. In Unternehmen mit formaler Datenstrategie und Governance-Programmen vertrauen 71 Prozent der Führungskräfte ihren Daten. Ohne solche Rahmenwerke sinkt diese Zahl auf nur 50 Prozent. Fast die Hälfte der KI-Strategien baut also auf Daten, denen die Verantwortlichen nicht vollständig vertrauen.
Zwar haben 63 Prozent der Organisationen eine Form der KI-Governance eingeführt. Die erfolgreichsten sind jedoch jene, die KI-Governance direkt in ihre bestehenden Daten-Governance-Programme integrieren. Zudem investieren 96 Prozent der Unternehmen aktiv in Standortdaten und Drittanbieterdaten, um ihren KI-Modellen mehr Kontext zu geben.
Der Faktor Mensch: Akuter Fachkräftemangel
Neben Daten und Infrastruktur betont der Report einen kritischen Mangel an qualifizierten Mitarbeitern. Mehr als die Hälfte der Organisationen (51 Prozent) sieht im Skills-Defizit eine Hauptsorge für ihre KI-Initiativen. Doch nur 38 Prozent der Führungskräfte halten ihre Teams für sehr gut auf die Anforderungen von Unternehmens-KI vorbereitet.
Die größten Lücken zeigen sich in vier Bereichen: der Fähigkeit, KI-Systeme im großen Maßstab einzusetzen (30 Prozent), Expertise in verantwortungsvoller KI und Compliance (29 Prozent), der Übersetzung von Geschäftsanforderungen in KI-Lösungen (28 Prozent) sowie grundlegender KI-Modellentwicklung und -Kompetenz (27 Prozent). Dieser Talentmangel blockiert den Sprung von Pilotprojekten zur unternehmensweiten Wertschöpfung.
Weckruf für die Wirtschaft
Die Ergebnisse kommen zu einem entscheidenden Zeitpunkt. Unternehmen bewegen sich über den anfänglichen Hype von generativer KI hinaus und konzentrieren sich auf praktische Umsetzung und messbare Ergebnisse. Die Studie legt nahe, dass jene Organisationen die nächste Phase der KI-Adaption gewinnen werden, die die unscheinbare, aber essentielle Arbeit an einer robusten Datenbasis priorisieren.
Die „Agentic AI Data Integrity Gap“ ist kein rein technisches Problem, sondern ein strategisches Geschäftsrisiko. KI-Systeme, die mit schlechten Daten arbeiten, können zu fehlerhaften Erkenntnissen, verzerrten Ergebnissen und einem Vertrauensverlust führen, der das gesamte KI-Programm zum Scheitern bringt. Die Lösung liegt in integrierter Daten-Governance und strategischen Investitionen in die Weiterbildung der Belegschaft.
Unternehmen müssen ihre operative Reife ehrlich an ihren KI-Ambitionen messen. Dazu gehört der Aufbau integrierter Daten-Governance-Rahmenwerke, die Entwicklung KI-spezifischer Fähigkeiten und die Behandlung von Datenqualität als primäre Geschäftsaufgabe – nicht als nachrangige IT-Aufgabe.
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