57 % der Führungskräfte fühlen sich KI-bereit

Der neueste Marktforschungsbericht von Huble – The AI Data Readiness Report – deckt die Diskrepanz zwischen der Zuversicht der Führungsebene und der tatsächlichen KI-Bereitschaft auf. Entdecken Sie die verborgenen Datenherausforderungen, die den Erfolg von KI behindern.

In Vorstandsetagen weltweit werden KI-Strategien mit großer Zuversicht entwickelt.

Unternehmen treiben prädiktive Analysen, Automatisierung und datengesteuerte Erlebnisse rasant voran. Mit wachsenden Technologiebudgets und beschleunigten Pilotprojekten nehmen diese Innovationen bereits Form an.

Alles deutet auf eine KI-bereite Zukunft hin.

Doch unter der Oberfläche zeigen sich klare Risse. Die Systeme, die diese KI-Modelle antreiben sollen – Datenplattformen, Governance-Frameworks und Analysepipelines – sind bei Weitem nicht bereit.

KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, die sie speisen – und bei den meisten Organisationen ist dieses Fundament noch instabil. Genau diese wachsende Lücke zwischen Ambition und Realität zeigt unsere Marktforschung auf.

Während 57 % der Unternehmen berichten, dass ihre Führungsebene großes Vertrauen in ihre KI-Strategien hat, geben nur 28,5 % an, moderat darauf vorbereitet zu sein, KI aus Datensicht zu implementieren – und lediglich 8,6 % sind vollständig KI-bereit.

Das bedeutet, Unternehmen skalieren Technologie schneller, als sie ihre Grundlagen festigen. Die Vision ist klar – doch die Realität wird durch fragmentierte Datenökosysteme, unklare Governance und fehlende Skalierbarkeit getrübt.

Huble's AI Data Readiness Report beleuchtet diese Lücke im Detail. Laden Sie ihn jetzt herunter, um die wichtigsten Erkenntnisse zu erhalten.

Basierend auf den Einsichten von 150 Führungskräften aus verschiedenen Branchen zeigt der Bericht, warum Unternehmen, die sich selbst als KI-bereit bezeichnen, dennoch Schwierigkeiten haben, ihre Vision in echten Mehrwert zu verwandeln. Er verdeutlicht die Datenherausforderungen, die den Fortschritt blockieren, die Risiken eines schwachen Fundaments und die Chancen für Unternehmen, die heute in ihre Datenbereitschaft investieren.

Die KI-Illusion ist folgende: Unternehmen glauben, dass Technologie allein den Wandel vorantreiben wird. Doch ohne Datenbereitschaft beschleunigen sie lediglich Ineffizienz im großen Maßstab.

Große KI-Visionen, wackelige Fundamente

Trotz ambitionierter KI-Investitionen, steigender Budgets und wachsender Technologiepartnerschaften kämpfen viele Unternehmen immer noch mit den Grundlagen.

Schwache Datenfundamente, fragmentierte Systeme und Lücken in der Governance bremsen den echten Fortschritt. Ohne diese zentralen Herausforderungen zu bewältigen, bleibt das KI-Versprechen unerfüllt.

Unsere Forschung zeigt: Die Investitionen in KI überholen die Bereitschaft der Infrastruktur. Das Problem liegt nicht in der Technologie – sondern in den Daten darunter. Die meisten Unternehmen verfügen noch nicht über strukturierte, einheitliche und zuverlässige Datenökosysteme, die fortschrittliche KI-Modelle unterstützen können.

Stattdessen arbeiten sie mit:

Fragmentierten Systemen: Getrennte Plattformen und isolierte Datensilos verhindern, dass KI ein vollständiges und genaues Bild erhält.
Inkonsistenter Datenqualität: Veraltete, doppelte oder unvollständige Datensätze untergraben die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle.
Schwacher Governance: Unzureichende Kontrolle und fehlende Standardisierung erhöhen das Risiko von Regelverstößen und mindern die Leistungsfähigkeit von KI.

Das Ergebnis? Selbst die fortschrittlichsten KI-Tools liefern keine relevanten Ergebnisse. Modelle, die auf unvollständigen oder fehlerhaften Daten trainiert werden, erzeugen unzuverlässige Erkenntnisse. Automatisierungsvorhaben, die auf mangelhaften Daten basieren, schaffen mehr Probleme als Lösungen.

Für viele Unternehmen eilt die KI-Roadmap der Datenrealität voraus. Ohne ein stabiles Fundament wird KI-Skalierung zu einem teuren, ineffizienten Unterfangen – sie erzeugt Komplexität statt Mehrwert.

Warum die meisten Unternehmen nicht KI-bereit sind

Die Diskrepanz ist offensichtlich: Unternehmen investieren massiv in KI, aber ihre Datenfundamente halten nicht Schritt.

Unsere Forschung zeigt die harte Realität der fehlenden KI-Bereitschaft:

Nur 28,5 % der Unternehmen geben an, moderat auf die KI-Implementierung aus Datensicht vorbereitet zu sein.
Nur 8,6 % sind vollständig KI-bereit, mit entsprechender Dateninfrastruktur, Governance und Skalierbarkeit.
Gleichzeitig berichten 57 % von starkem Vertrauen der Führungsebene in ihre KI-Strategien – trotz dieser offensichtlichen Lücken.

Diese falsche Zuversicht schafft einen gefährlichen blinden Fleck. Unternehmen beschleunigen die KI-Einführung, ohne die zugrunde liegenden Datenprobleme zu adressieren. Dadurch entstehen wachsende Risiken, darunter:

Unzuverlässige Einblicke: KI-Modelle, die auf unvollständigen oder inkonsistenten Daten basieren, liefern irreführende Prognosen.
Betriebliche Ineffizienzen: Automatisierung auf Basis unzuverlässiger Daten führt zu Fehlern statt Optimierung und verursacht teure Nachbesserungen.
Compliance-Risiken: Schwache Daten-Governance erhöht das Risiko regulatorischer Verstöße – besonders in streng regulierten Branchen.

Ein Beispiel: Ein globales Unternehmen führt ein KI-gestütztes Modell zur Kundensegmentierung ein, um Marketingkampagnen in verschiedenen Regionen zu personalisieren. Doch aufgrund inkonsistenter Kundendaten über mehrere Systeme und Länder hinweg klassifiziert das Modell wichtige Kunden falsch, verschickt irrelevante Angebote und zerstört Vertrauen. Die KI-Initiative schadet der Kundenbindung – statt sie zu stärken – und verschwendet Marketingbudget.

Das ist die Folge davon, KI auf einem instabilen Datenfundament zu skalieren.

Unternehmen, die die Grundlagen wie Datenqualität, Governance und Infrastruktur vernachlässigen, riskieren, genau den Mehrwert zu verlieren, den sie sich von KI erhoffen.

Gewinner vs. Verlierer – warum datenreife Unternehmen die Nase vorn haben

Der Wettlauf um KI-Vorreiterrollen wird nicht von jenen gewonnen, die am schnellsten neue Technologien übernehmen – sondern von jenen mit den saubersten, verlässlichsten Daten.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI zeigt sich bereits eine wachsende Kluft zwischen KI-bereiten Unternehmen und jenen, die noch mit Datenproblemen kämpfen.

Unsere Forschung hebt die Vorteile datenreifer Unternehmen hervor:

Sie erzielen präzisere Einblicke und treffen schnellere, fundiertere Entscheidungen.
Ihre KI-Modelle skalieren zuverlässig dank konsistenter, hochwertiger Datenströme.
Sie übertreffen Wettbewerber in Effizienz, Kundenpersonalisierung und Prognosefähigkeit.

Diese Unternehmen haben die Grundlagen gelegt durch Investitionen in:

Datenvereinheitlichung: Auflösung von Silos zur Schaffung zentraler, zugänglicher Datenökosysteme.
Stärkere Governance: Einführung klarer Richtlinien für Datenqualität, Sicherheit und Compliance.
Operative Skalierbarkeit: Aufbau flexibler Infrastrukturen, die KI-Wachstum ohne Engpässe unterstützen.

Am anderen Ende stehen Unternehmen mit Rückstand:

Fehlerhafte KI-Ergebnisse: Schlechte Datenqualität führt zu ungenauen Erkenntnissen und schwächt das Vertrauen in Entscheidungen.
Ineffiziente Automatisierung: Fehlerhafte Daten schaffen mehr Aufwand als Nutzen.
Verschwendete Investitionen: Trotz hoher Ausgaben bleibt der ROI gering – wegen unzuverlässiger Datenfundamente.

Im KI-Zeitalter ist Datenreife der entscheidende Wettbewerbsvorteil. Unternehmen, die heute in Datenbereitschaft investieren, werden morgen das volle Potenzial von KI erschließen.

Ihre KI-Roadmap beginnt mit einem starken Datenfundament

KI verspricht Transformation – aber nur für Unternehmen, die bereit sind, sie zu tragen.

Unsere Forschung zeigt eine deutliche Realität: Während viele Organisationen KI schnell einführen wollen, fehlt ihnen oft die notwendige Dateninfrastruktur, um diese auch wirksam umzusetzen. Die Diskrepanz zwischen Führungsehrgeiz und operativer Bereitschaft schafft eine teure Illusion – in der KI-Investitionen keine echte Wirkung zeigen.

Für Unternehmen, die diese Lücke schließen wollen, ist der Weg klar:

Datenvereinheitlichung priorisieren: Silos auflösen und Daten zentral strukturieren und zugänglich machen.
Governance stärken: Klare Richtlinien für Datenqualität, Datenschutz und Compliance implementieren.
In Infrastruktur investieren: Flexible, skalierbare Architekturen aufbauen, die KI-Wachstum ohne Engpässe ermöglichen.
Qualität vor Geschwindigkeit setzen: Wer KI überhastet einführt, ohne die Datenbasis zu klären, verstärkt nur bestehende Ineffizienzen. Die Gewinner werden jene sein, die zuerst das Fundament festigen.

KI mag komplex sein – aber Huble ist da, um zu helfen.

Wir begleiten Unternehmen durch den KI-Prozess – damit sie nicht nur Innovationsführer bleiben, sondern auch die nötigen Datenfundamente schaffen, um erfolgreich zu sein.

Kontaktieren Sie unser Team, damit wir gemeinsam die Lücke zwischen Vision und Realität schließen und Ihre KI-Investitionen echten, messbaren Nutzen bringen.