Erstens legt eine neue Branchenstudie nahe, dass das Vertrauen von Unternehmen in ihre KI-Bereitschaft weit überschätzt wird. Dies birgt Risiken für die Umsetzung, da Organisationen versuchen, über Pilotprojekte hinaus zu skalieren.g zum Fojährlicher Bericht zum Stand der Datenintegrität und KI-Bereitschaft Laut einer Umfrage glauben 871.050 Organisationen, dass sie für KI bereit sind. 401.050 Führungskräfte hingegen sagen, dass Daten, Fähigkeiten und …Die Infrastruktur bleibt ihr größtes Hindernis.
Die Ergebnisse verdeutlichen eine wachsende “KI-Bereitschaftslücke” im Zuge des Übergangs von Unternehmen zu autonomeren, handlungsfähigen KI-Systemen. 711 der Befragten gaben an, dass ihre KI-Initiativen mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Allerdings verfügen nur 311 über Kennzahlen, die direkt mit den wichtigsten Geschäftsindikatoren (KPIs) verknüpft sind, was auf mangelnde Verantwortlichkeit und eine unzureichende ROI-Messung hindeutet. Die Studie zeigt, dass Vertrauen in die KI-Einführung ohne eine solidere Grundlage nicht automatisch zu Geschäftsergebnissen führt.
Die Datenverfügbarkeit erwies sich als größte Herausforderung. Trotz umfangreicher Investitionen in Datenanreicherung und Standortanalyse fällt es vielen Führungskräften weiterhin schwer, den Daten zu vertrauen, die KI-Systeme speisen. Chief Data Officer Dave Shuman bezeichnete diese Diskrepanz treffend als “Agentic AI Data Integrity Gap” und warnte davor, dass mangelhafte Daten-Governance das operative Risiko erhöht, je autonomer KI-Systeme agieren.
Governance scheint ein entscheidender Wettbewerbsvorteil zu sein. Fast drei Viertel (711 £) der Organisationen mit einer definierten Datenstrategie und einem Governance-Programm geben an, hohes Vertrauen in ihre Daten zu haben, verglichen mit 501 £ derjenigen ohne ein solches Programm. Der Bericht deutet darauf hin, dass die letzten 18–24 Monate einen Wendepunkt markierten. Agentenbasierte KI verstärkt die Kluft zwischen Organisationen mit ausgereiften Datengrundlagen und solchen, denen diese fehlen.
Der Fachkräftemangel verschärft die Herausforderung. Nur 381 % der Befragten fühlen sich hinsichtlich der Mitarbeiterkompetenzen und KI-Schulungen gut vorbereitet. Zu den gefragtesten Fähigkeiten zählen der großflächige Einsatz von KI, verantwortungsvolle KI und Compliance-Expertise sowie die Übersetzung von Geschäftsanforderungen in KI-Lösungen. (Laut Murugan Anandaraj)Laut dem Drexel LeBow Center for Applied AI and Business Analytics geht es bei der Lücke weniger um Isolation.d technisches Talent und mehr über Fachkräfte, die in den Bereichen Daten, Governance und Geschäftsstrategie tätig sein können.
Wichtigste Erkenntnisse:
- Das Vertrauen in KI übertrifft die Bereitschaft, wobei eine schwache KPI-Abstimmung den ROI einschränkt.
- Daten-Governance ist der stärkste Indikator für Vertrauen und Skalierbarkeit im Bereich KI.
- Die Kompetenzlücken konzentrieren sich auf operative und Governance-Expertise, nicht auf Modellierung.
- Daten-, Talent- und Verantwortlichkeitslücken verstärken sich gegenseitig in agentenbasierter KI
Der Bericht kommt zu dem Schluss, dass die Schließung der Lücke in der KI-Bereitschaft einen erneuten Fokus auf vertrauenswürdige Datengrundlagen, integrierte Governance und interdisziplinäre Talente erfordert – bevor autonome Systeme weiter skaliert werden können.
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