Was uns das Jahr 2025 über KI gelehrt hat – und was sich 2026 ändern muss

Zu Beginn des Jahres 2025 schien künstliche Intelligenz unaufhaltsam.

Schlagzeilen wurden von Rekordbewertungen, enormen Investitionen und kühnen Versprechen dominiert, wie schnell KI die Geschäftswelt verändern würde. Zum Jahresende hatte sich der Ton geändert – nicht weil KI gescheitert wäre, sondern weil die Realität den Hype eingeholt hatte.

2025 war nicht das Jahr, in dem die KI-Blase platzte. Es war das Jahr, in dem wir erkannten, wie fragil sie sein kann.

Gleichzeitig erlebten wir eine Konsolidierungswelle in der Daten- und KI-Landschaft, da Unternehmen versuchten, fehlende Fähigkeiten zuzukaufen. Hochkarätige Übernahmen machten deutlich: Der Zugang zu vertrauenswürdigen, hochwertigen Daten wird genauso strategisch wie die Modelle selbst.

Eine unbequeme Wahrheit wurde sichtbar: Die Daten, die KI in großem Maßstab antreiben sollen, sind nicht bereit – insbesondere nicht für agentische KI. In vielen Organisationen klafft eine wachsende Lücke in der Datenintegrität zwischen der Geschwindigkeit der KI-Einführung und der Qualität, Governance und dem Kontext der zugrunde liegenden Daten.

Zusammengenommen erzählen diese Entwicklungen eine größere Geschichte: Die größte Einschränkung von KI liegt im Fundament.

2025: Der Wendepunkt für KI

Diese Fundamentlücke war 2025 nicht länger zu ignorieren.

Wir sahen beschleunigte Investitionen in Milliardenhöhe in die Infrastruktur. NVIDIA erreichte historische Marktkapitalisierungsmeilensteine. Die größten Technologieunternehmen erhöhten ihre KI-Ausgaben weiter – selbst als ein klarer, wiederholbarer ROI schwer greifbar blieb.

Weltweit flossen nahezu 1,5 Billionen US-Dollar in KI-Infrastruktur. Dennoch hatten viele Organisationen Schwierigkeiten, von Experimenten zu messbarem Nutzen zu gelangen.

Pilotprojekte stagnierten. Modelle funktionierten in kontrollierten Umgebungen, scheiterten jedoch im Produktivbetrieb. Führungskräfte stellten zunehmend kritischere Fragen – nicht mehr, ob KI funktioniert, sondern ob sie zuverlässig und skalierbar funktioniert.

Gleichzeitig rückte eine neue Datenrealität in den Fokus: Trainingsdaten wurden knapper, öffentliche Datensätze stießen an ihre Grenzen, und Modellanbieter mussten ihre Strategien zur Datenbeschaffung, -kuratierung und -absicherung überdenken – insbesondere mit Blick auf autonomer agierende, agentische KI-Systeme.

Auch regulatorische Anforderungen rückten stärker in den Fokus. Rahmenwerke wie der EU AI Act machten deutlich, dass Governance keine Option mehr ist – auch wenn sich die konkreten Anforderungen weiterhin entwickeln.

Diese Faktoren markierten einen klaren Wandel: weg von blinder Beschleunigung hin zu einem nüchternen Fokus auf Reifegrad, Zuverlässigkeit und Vertrauen. Die Dynamik von KI hat nicht nachgelassen, aber die Erwartungen.

Was der KI-Hype-Zyklus übersehen hat

Über Jahre hinweg wurde die KI-Diskussion von Skalierung dominiert – größere Modelle, mehr Rechenleistung, schnellere Implementierung. 2025 zeigte sich jedoch: Skalierung ohne Substanz schafft keinen nachhaltigen Wert.

KI-Systeme scheitern nicht, weil sie zu fortschrittlich sind, sondern weil ihnen Datenqualität, Kontext und Governance fehlen. In vielen Unternehmen sind Daten fragmentiert, schlecht verwaltet und vom geschäftlichen Kontext entkoppelt. KI darauf aufzusetzen löst das Problem nicht – es verstärkt es.

Die branchenweite Konsolidierungswelle bestätigte diese Erkenntnis. Übernahmen wie Salesforce–Informatica, ServiceNow–Moveworks oder Metas Investment in Scale AI zielten nicht auf zusätzliche Features ab, sondern auf den Zugang zu vertrauenswürdigen, hochwertigen Daten.

Für 2026 muss sich daher die zentrale Frage ändern: Nicht mehr ‚Wie schnell können wir KI einführen?‘, sondern ‚Können wir den Ergebnissen vertrauen?‘

Hier sind drei Dinge, die Unternehmen in diesem Jahr priorisieren sollten, um ein starkes Fundament für erfolgreiche KI zu schaffen.

1. Fokus auf Datenqualität zur Stärkung der KI-Infrastruktur

Die Infrastruktur mag zwar die sichtbarste Investition in KI sein, aber der eigentliche Mehrwert entsteht durch Daten.

Im Jahr 2025 gab es erste Anzeichen dafür, dass diese Erkenntnis sich durchsetzte. Bei den viel beachteten Übernahmen von Daten- und Analyseunternehmen ging es nicht darum, Funktionen hinzuzufügen, sondern darum, sich den Zugang zu vertrauenswürdigen, hochwertigen Daten zu sichern. Dieser Trend wird sich nur noch beschleunigen. Wenn Unternehmen riesige Rechenzentren mit KI-Workloads füllen, werden sie schnell feststellen, dass selbst die fortschrittlichsten Modelle durch Daten von geringer Qualität eingeschränkt werden.

Hochwertige Daten sind nicht nur genau. Sie sind vollständig, aktuell, gut verwaltet und mit Kontext angereichert. Es sind Daten, die Sie erklären, zurückverfolgen und verteidigen können. Ohne diese Eigenschaften bleiben KI-Ergebnisse bestenfalls unvorhersehbar und schlimmstenfalls riskant.

Einfach ausgedrückt: Wenn die Infrastruktur der Motor ist, dann ist die Datenqualität der Treibstoff.

2. Warum der Kontext den Wettbewerbsvorteil bestimmt

Eine der am meisten übersehenen Lehren aus dem Jahr 2025 ist die Bedeutung des Kontexts. KI-Systeme sind hervorragend in der Mustererkennung, aber ohne Bezug zur realen Welt haben sie Schwierigkeiten. Hier werden Kontextdaten – und insbesondere Standortinformationen – unverzichtbar.

Standortdaten liefern objektive Signale aus der realen Welt, die KI-Systemen helfen, Menschen, Orte und Verhaltensweisen besser zu verstehen. Sie schließen wichtige Lücken, wo herkömmliche Daten unvollständig oder mehrdeutig sind. In Kombination mit den unternehmenseigenen Daten – Kundeninteraktionen, Transaktionen, betriebliche Signale – sorgen Standortdaten für mehr Tiefe, Relevanz und Klarheit.

Da Trainingsdaten immer knapper werden, werden kuratierte Datensätze, die diesen Kontext bieten, zu einem wichtigen Unterscheidungsmerkmal. Unternehmen, die in kontextreiche, Agentic-Ready-Daten investieren, verbessern nicht nur die Modellleistung, sondern gewinnen auch mehr Vertrauen in die Entscheidungen, die diese Modelle unterstützen.

3. Semantik: Die fehlende Governance-Ebene

Mit zunehmender Autonomie von KI-Systemen wird die Governance immer komplexer. Im Jahr 2026 wird sich die Semantik zu einer der wichtigsten (und am meisten unterschätzten) Leitplanken für die Zuverlässigkeit von KI entwickeln.

Stellen Sie sich KI-Modelle als fähige, aber unerfahrene Teammitglieder vor. Sie können enorme Informationsmengen verarbeiten, benötigen aber dennoch klare Definitionen, Erwartungen und Aufsicht. Eine semantische Ebene bietet diese Struktur. Sie übersetzt rohe, komplexe Daten in geschäftsfreundliche Bedeutungen und stellt so sicher, dass KI-Systeme Informationen konsistent und korrekt interpretieren.

Diese Ebene verbindet Dateneingaben mit messbaren Ergebnissen. Sie hilft Unternehmen dabei, das Verhalten der KI an den Geschäftszielen auszurichten. Und vor allem verbessert sie die Erklärbarkeit – eine wesentliche Anforderung angesichts zunehmender regulatorischer Kontrollen und der Übernahme von mehr Verantwortung durch KI-Systeme.

Governance wird zu einer obersten Priorität

The regulatory landscape is still evolving, but the direction is clear. Compliance will hinge less on abstract policies and more on demonstrable data integrity. Leaders will need to show not only that their AI models meet requirements, but that the data feeding those models is accurate, traceable, and trustworthy.

Die regulatorischen Rahmenbedingungen befinden sich noch in der Entwicklung, aber die Richtung ist klar. Compliance wird weniger von abstrakten Richtlinien als vielmehr von nachweisbarer Datenintegrität abhängen. Führungskräfte müssen nicht nur nachweisen, dass ihre KI-Modelle die Anforderungen erfüllen, sondern auch, dass die Daten, mit denen diese Modelle gespeist. werden, korrekt, nachvollziehbar und vertrauenswürdig sind.

Diese Herausforderung wird sich noch verschärfen, wenn generative und agentenbasierte KI-Systeme beginnen, große Mengen synthetischer Daten zu produzieren. Ohne strenge Kontrollen hinsichtlich Herkunft, Beobachtbarkeit und Verifizierbarkeit laufen Unternehmen Gefahr, Daten zu erstellen, denen sie weder vertrauen noch die sie prüfen können. Im Jahr 2026 wird der Schutz KI-generierter Daten genauso wichtig sein wie die Verwaltung traditioneller Datensätze.

Was KI-Bereitschaft im Jahr 2026 wirklich bedeutet

Bei der KI-Bereitschaft geht es nicht mehr um isolierte Pilotprojekte oder Proof-of-Concepts. Es geht darum, wiederholbare, skalierbare Frameworks aufzubauen, die auf Datenintegrität basieren.

Unternehmen, die im Jahr 2026 erfolgreich sein werden, werden ihren Fokus nach vorne verlagern. Bevor sie neue Modelle einsetzen, werden sie wichtige Fragen zu den erforderlichen Daten stellen:

• Sind sie leicht verfügbar?
• Werden sie ordnungsgemäß verwaltet?
• Werden sie durch reale Kontexte ergänzt?
• Sind sie wirklich agentenfähig?

Sie werden die Verantwortung für Daten und Metadaten teamübergreifend verankern. Und sie werden Integrität – nicht Geschwindigkeit – als primären Maßstab für den Fortschritt betrachten. Das ist es, was echte Innovation ermöglicht.

Ausblick: 2026 darf kein Jahr der Blase werden

KI wird sich weiterhin mit außergewöhnlicher Geschwindigkeit weiterentwickeln. Die Investitionen werden nicht nachlassen. Die Innovation wird nicht ins Stocken geraten. Aber nur diejenigen Unternehmen, die aus den Erfahrungen des Jahres 2025 lernen, werden dauerhaften Wert schaffen.

Der ROI von KI hängt vollständig von der Qualität, der Governance und dem Kontext der zugrunde liegenden Daten ab. Infrastruktur allein liefert keine Ergebnisse. Strategie allein schafft kein Vertrauen. Das Fundament schon.

Wenn wir das richtig machen, wird 2026 nicht das Jahr sein, in dem die Blase platzt. Es wird das Jahr sein, in dem KI endlich ihr Versprechen einlöst. Wenn KI in diesem Jahr ganz oben auf Ihrer Prioritätenliste für Ihre Datenstrategie steht, empfehle ich Ihnen, sich an unser Data Strategy Consulting Team zu wenden, um sicherzustellen, dass Sie einen Plan haben, der auf Ihre individuellen Herausforderungen und Ziele zugeschnitten ist.