Künstliche Intelligenz hat sich von einer Nebeninitiative zu einer Kraft entwickelt, die die Datenstrategie von Unternehmen in Echtzeit prägt.
In unserem Bericht „2026 State of Data Integrity and AI Readiness“, veröffentlicht von Precisely in Zusammenarbeit mit dem Center for Applied AI and Business Analytics an der LeBow College of Business der Drexel University, geben mehr als die Hälfte der Datenverantwortlichen (52 %) an, dass KI die wichtigste Kraft ist, die ihre Datenprogramme beeinflusst.
Prädiktive, generative und agentische KI entwickeln sich schnell von der Experimentierphase hin zur Erwartungshaltung. Doch hinter dieser Dynamik zeigen sich zwei eng miteinander verbundene Realitäten:
- Die Begeisterung für KI überholt die organisatorische Bereitschaft.
- Fachkräftemangel bleibt eine der größten Hürden für die Skalierung von Daten, Analytics und KI.
Diese Herausforderungen sind nicht getrennt voneinander zu betrachten. Sie verstärken sich gegenseitig, und wenn sie nicht gezielt angegangen werden, gefährden sie die Ergebnisse, die wir uns von KI erwarten.
Die diesjährigen Daten zeigen ein klares Muster: Das Vertrauen ist hoch, während die tatsächliche Vorbereitung uneinheitlich ist. Genau in dieser Lücke entsteht das Risiko.
Die Diskrepanz zwischen Wahrnehmung und Realität bei der KI-Bereitschaft
Auf den ersten Blick scheinen Unternehmen gut vorbereitet zu sein.
88 % der Führungskräfte geben an, über die notwendige Datenbereitschaft für KI zu verfügen, 87 % sehen die Infrastruktur als gegeben, und 86 % sagen, sie hätten die erforderlichen Fähigkeiten. Gleichzeitig werden genau diese Bereiche als größte Hindernisse für den KI-Erfolg genannt: Datenbereitschaft (43 %), Infrastruktur (42 %) und Fähigkeiten (41 %). Das ist eine strukturelle Diskrepanz.
Ich nenne das: Bereitschaft auf der falschen Flughöhe messen.
Auf strategischer Ebene sind viele Unternehmen bereit. Sie haben in Plattformen investiert. Sie haben Pilotprojekte gestartet. Sie haben Budgets gesichert. Insgesamt ist KI mit den Geschäftsprioritäten abgestimmt (zumindest auf dem Papier).
Tatsächlich geben 71 % an, dass KI mit den Geschäftszielen übereinstimmt, aber nur 31 % verfügen über Kennzahlen, die an Geschäfts-KPIs wie Umsatzwachstum, Kostensenkung oder Kundenzufriedenheit gekoppelt sind.
Hier wird die Diskrepanz sichtbar.
Pilotprojekte funktionieren in kontrollierten Umgebungen, in denen Daten kuratiert sind, Feedbackschleifen eng sind und Erwartungen gesteuert werden. Doch sobald KI in den produktiven Einsatz übergeht – über Funktionen, Systeme und Stakeholder hinweg – wird die zugrunde liegende operative Unreife sichtbar, oft auf einen Schlag.
Ohne messbare Ausrichtung am Geschäft werden Prioritäten unscharf. Die Finanzierung wird instabil. Vielversprechende Prototypen kommen ins Stocken, bevor sie zu belastbaren Fähigkeiten werden.
Die tatsächliche KI-Bereitschaft hängt davon ab, Ergebnisse wiederholt und in großem Maßstab zu erzielen.
Kompetenzen: Der verborgene Multiplikator (und Risikoverstärker)
Der Fachkräftemangel ist ein weiteres zentrales Thema des diesjährigen Berichts – und das Problem ist komplexer als ein reiner Mangel an Neueinstellungen.
Mehr als die Hälfte der Führungskräfte (51 %) nennt Kompetenzen als wichtigste Voraussetzung für KI-Bereitschaft, doch nur 38 % fühlen sich mit den entsprechenden Fähigkeiten und Schulungen ausreichend vorbereitet
Wichtig ist: Kein einzelner Kompetenzmangel dominiert
- 30 % sagen, dass ihnen die Fähigkeit fehlt, KI in einem geschäftlichen Umfeld im großen Maßstab einzusetzen
- 29 % nennen fehlende Expertise in verantwortungsvoller KI und Compliance
- 28 % haben Schwierigkeiten, Geschäftsanforderungen in KI-Lösungen zu übersetzen
- 27 % sehen Herausforderungen in der Entwicklung von KI-Modellen und in grundlegender KI-Kompetenz.
- 26 % nennen „mehrere weitere Anforderungen“ an Fähigkeiten – darunter die Verbindung von technischen und fachlichen Teams, die Übersetzung von KI-Ergebnissen in umsetzbare Strategien und das Verständnis von Geschäftsprozessen.
„Bei der Qualifikationslücke geht es nicht um einen Mangel an Talenten in einem bestimmten Bereich, sondern um den Bedarf an Fachkräften, die gleichzeitig in den Bereichen Daten, Unternehmensstrategie und KI-Governance tätig sein können. Diese Tatsache hat erhebliche Auswirkungen darauf, wie Unternehmen und Hochschulen Berufseinsteiger auf das Zeitalter der agentenbasierten KI vorbereiten.“
– Murugan Anandarajan, PhD, Professor and Academic Director at Drexel LeBow’s Center for Applied AI and Business Analytics.
Die Herausforderung ist systemisch und zeigt, wie eng die Fähigkeiten hinter unternehmensweiter KI miteinander verknüpft sind. Die Skalierung von KI erfordert eine breite Palette an Fähigkeiten, die im gesamten Unternehmen zusammenwirken, darunter:
- Data engineers
- ML engineers
- Governance-Architekten
- Observability-Spezialisten
- Domänen-Übersetzer
- Führungskräfte, die Ergebnisse mit der Strategie verknüpfen können
Und eine der am meisten unterschätzten Fähigkeiten ist die Fähigkeit, geschäftliche Zielsetzungen mit der technischen Umsetzung zu verknüpfen und KI-Ergebnisse so zu erklären, dass Führungskräfte darauf basierend handeln können – nicht nur sie bewundern.
Ohne die Übersetzung von KI in konkrete Geschäftsergebnisse arbeiten Modelle isoliert. Ohne Governance summieren sich die Risiken. Ohne Messbarkeit bleibt der ROI eine Wunschvorstellung.
BERICHT2026 State of Data Integrity and AI Readiness
Ergebnisse einer Umfrage unter weltweit führenden Experten für Daten und Analytik.
Die Daten zeigen außerdem eine Entwicklung darin, wie Unternehmen die Lücke zwischen KI-Bereitschaft und Geschäftsergebnissen schließen können – und dies hängt stark von der Abstimmung zwischen Bereitschaft und Zielen ab:
Organisationen mit geringer KI-Ausrichtung benötigen klare Führung
Für Organisationen, die angeben, ihre Ziele „überhaupt nicht“ oder „nicht gut“ zu erreichen, liegt die Herausforderung weniger bei Tools oder Talenten als vielmehr bei fehlender Klarheit.
Führungskräfte gehen häufig davon aus, dass Lücken in der Infrastruktur (23 %) oder bei den Fähigkeiten (25 %) das Hauptproblem sind. Die Daten zeigen jedoch, dass ein Mangel an klarer strategischer Ausrichtung und Abstimmung auf Führungsebene den Fortschritt bremst. Ohne ein eindeutiges Mandat bleiben KI-Investitionen fragmentiert und haben Schwierigkeiten, Wirkung zu entfalten.
Organisationen im mittleren Leistungsbereich benötigen Investitionen und Kompetenzen
Organisationen in dieser mittleren Phase – diejenigen, die ihre KI-Ziele „teilweise“ erreichen – verstehen in der Regel, wie Erfolg aussieht, verfügen jedoch nicht über die nötigen Ressourcen zur Umsetzung.
Der Bericht zeigt, dass sie am häufigsten finanzielle Investitionen (22 %) und fehlende Kompetenzen (23 %) als größte Hürden nennen. In dieser Phase hängt der Fortschritt davon ab, sowohl die technischen Fähigkeiten als auch die personellen Ressourcen aufzubauen, die erforderlich sind, um KI im gesamten Unternehmen zu operationalisieren.
Leistungsstarke Organisationen stärken weiterhin Infrastruktur und Kompetenzen, um zu skalieren
Für Organisationen, die bereits eine hohe Ausrichtung erreichen – also ihre Zielerreichung als „gut“ oder „sehr gut“ bewerten – verlagert sich der Fokus von der Initiierung hin zur Skalierung.
Diese Teams haben eine klare Ausrichtung und erste Erfolge etabliert, doch um die Dynamik aufrechtzuerhalten, müssen sowohl Infrastruktur als auch Kompetenzen kontinuierlich weiterentwickelt werden. Selbst auf diesem Niveau liegt ein erheblicher Teil des Fokus – nahezu die Hälfte – weiterhin auf der Stärkung dieser Fähigkeiten. Das unterstreicht, dass KI-Reife kein Endzustand ist, sondern eine fortlaufende Disziplin.
Es ist entscheidend zu verstehen, dass KI-Reife ein iterativer Prozess ist, der eine kontinuierliche Anpassung erfordert, da sich Technologie und Erwartungen weiterentwickeln.
Organisationen, die Kompetenzlücken in den Bereichen Engineering, verantwortungsvolle KI und die Übersetzung in geschäftlichen Nutzen schließen, haben deutlich bessere Chancen, den Schritt von Experimenten hin zu einer nachhaltigen Skalierung von KI zu schaffen
Von Dynamik zu Reife
Der vielleicht aufschlussreichste Datenpunkt betrifft den Optimismus. 32 % der Führungskräfte erwarten innerhalb der nächsten sechs bis elf Monate einen positiven ROI durch KI – trotz bestehender Lücken in Governance, Kompetenzen und Messbarkeit.
Optimismus ist nicht falsch. Doch Optimismus ohne operative Grundlagen ist fragil – insbesondere dann, wenn die Erwartungen hoch und die Prüfungen intensiver werden.
Um KI-Bereitschaft zu erreichen, ist ein integriertes Betriebsmodell erforderlich, das folgende Elemente vereint:
- Eine KI-fähige Datenbasis, einschließlich Datenqualität, Governance, Kontext und Anreicherung sowie Messbarkeit und Beobachtbarkeit
• Kompetenzentwicklung
• Geschäftliche Ausrichtung
Wenn diese Elemente zusammenwirken, nähern sich Vertrauen und Realität an. Wenn nicht, bleibt KI im Pilotmodus stecken – beeindruckend, aber nicht transformativ; sichtbar, aber nicht nachhaltig.
Als Datenverantwortliche besteht unsere Rolle aus mehr als nur der Förderung von Innovation. Es geht darum, Nachhaltigkeit aufzubauen und sicherzustellen, dass frühe Erfolge in dauerhaften Unternehmenswert überführt werden.
Wenn Sie eine zentrale Erkenntnis aus den diesjährigen Ergebnissen mitnehmen, dann diese: KI-Bereitschaft kann man nicht kaufen. Man erarbeitet sie sich – durch Konsistenz, Fähigkeiten und Vertrauen. Und operative Leistungsfähigkeit erfordert Disziplin, nicht nur Ambition.
Die Lücke schließen, bevor sie größer wird
Das Zeitfenster für eine ehrliche Bestandsaufnahme ist jetzt.
Die KI-Ambition ist real und beeinflusst Datenprogramme in allen Branchen. Die Investitionen sind erheblich. Die Chancen sind enorm. Doch ebenso groß ist das Risiko, die eigene Bereitschaft zu überschätzen – insbesondere dann, wenn frühe Dynamik tiefere strukturelle Lücken verdeckt.
Die Unternehmen, die 2026 erfolgreich sein werden, sind nicht diejenigen, die am schnellsten in KI-Experimente einsteigen. Es sind diejenigen, die in die Grundlagen investieren – darunter eine robuste Daten-Governance, die Messung der Datenqualität und die Entwicklung von Talenten –, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen.
IIch empfehle Ihnen, den vollständigen Bericht „2026 State of Data Integrity and AI Readiness“ zu lesen, um zu erkennen, wo Wahrnehmung und operative Realität in Ihrem Unternehmen auseinanderdriften – und wo die Stärkung Ihrer Grundlagen heute zu skalierbareren und nachhaltigeren KI-Ergebnissen von morgen führen kann.
