Beobachtetes Signal · 18. Feb. 2026 · Survey Release · Quelle: https://martechseries.com/feed/ · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Negativ
Studie offenbart massive Datenlücke für den Einsatz von Agentic AI
Reltio hat die Ergebnisse einer Pulse-Umfrage von Harvard Business Review Analytic Services mit dem Titel „Unlocking the Data Advantage in the Age of Intelligence“ veröffentlicht, für die 325 globale Wirtschafts- und Technologieführerkräfte befragt wurden. Die Umfrage zeigt ein massives Interesse an KI – 94 % der Unternehmen erkunden oder implementieren KI –, aber gleichzeitig gravierende Lücken bei der Datenbereitschaft für Agentic AI. Zwar stufen 94 % das Vertrauen in die Datenzuverlässigkeit als kritisch ein, jedoch geben nur 39 % an, darin hochkompetent zu sein; lediglich 15 % halten ihr Datenfundament für „sehr bereit“ für Agentic AI. Als Haupthindernisse nennen die Befragten Datensilos (46 %), unzureichende Datentalente (42 %) und unklare Datenstrategien (39 %). Der Bericht betont die Notwendigkeit vereinheitlichter, in Echtzeit verfügbarer und governter Daten sowie semantischer Ebenen, um Data Governance von der reinen Compliance zum strategischen Differenzierungsmerkmal zu entwickeln.
Die Umfrage quantifiziert eine weitverbreitete Datenbereitschaftslücke für Agentic AI in der Branche – eine essenzielle Erkenntnis für Anbieter, Plattformen und Unternehmen, die den Einsatz von Agentic AI und entsprechende Dateninvestitionen planen.
Marktsignale zu Similarweb in Echtzeit verfolgen
Polaris7 erfasst behördliche Registrierungen, Primärquellen, Führungswechsel und Deal-Aktivitäten rund um die Uhr. Erstellen Sie Ihren kostenlosen Explorer-Workspace, um automatisierte Executive Briefings zu erhalten.
Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Reltio gab die Veröffentlichung einer Pulse-Umfrage von Harvard Business Review Analytic Services (HBR-AS) mit dem Titel „Unlocking the Data Advantage in the Age of Intelligence“ bekannt.
- Für die Umfrage wurden 325 globale Wirtschafts- und Technologieführungskräfte befragt.
- 94 % der befragten Unternehmen erkunden oder implementieren KI; 94 % bewerten das Vertrauen in die Datenzuverlässigkeit als wichtigste Voraussetzung für KI-Erfolg.
- Nur 39 % der Unternehmen bezeichnen sich als hochkompetent in Sachen Datenzuverlässigkeit, und lediglich 15 % stufen ihr Datenfundament für Agentic AI als „sehr bereit“ ein.
- Als Hauptbarrieren für Agentic AI wurden Datensilos (46 %), mangelnde Datentalente (42 %) und unklare Datenstrategien (39 %) genannt; 89 % halten Data Governance für extrem wichtig, aber nur 37 % berichten über eine hohe Kompetenz.
Verknüpfte Unternehmen
1 verknüpfte UnternehmenOntologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Umfrage: Datenmanagement ist größte Hürde für Enterprise-KI
Eine Semarchy-Umfrage unter 1.000 globalen C-Level-Führungskräften in UK, USA und Frankreich zeigt, dass Datenmanagement (51 %) die größte Herausforderung für KI darstellt und Kosten sowie Talente überholt hat. Dem Bericht zufolge implementieren 51 % der Führungskräfte KI-Initiativen ohne Master Data Management (MDM)-Grundlagen, während 38 % keine Datenqualitätsstandards durchsetzen. Bereits gemeldete Konsequenzen sind KI-Projektverzögerungen (22 %), betriebliche Ineffizienzen (21 %) und Compliance-Probleme (19 %). Während die Priorisierung von Ethik und Regulierung von 50 % im Jahr 2025 auf 77 % in diesem Jahr stieg, verdoppelte sich der Optimismus bezüglich der Erreichung von KI-Zielen auf 92 %. Fast zwei Drittel (65 %) verfolgen agentische KI-Fähigkeiten und 48 % investieren in DataOps. Craig Gravina, CTO von Semarchy, warnte, dass die Vernachlässigung der Datenverantwortung – nur 7 % der CDOs und 18 % der CIOs gelten als Hauptstrategen für KI – das Risiko birgt, technische KI-Schulden anzuhäufen.
Umfrage: HR-Führungskräfte deutlich skeptischer bezüglich KI-Einsatz als C-Suite
Die fünfte AI Pulse Survey von Protiviti zeigt eine erhebliche Diskrepanz zwischen der C-Suite und HR-Verantwortlichen bei der unternehmerischen KI-Readiness. Während knapp 80 % der Top-Entscheider innerhalb von drei Jahren signifikante Umsatz- und Ertragssteigerungen durch KI erwarten, zeigen sich CHROs bezüglich der Arbeitsmarktreife und der Skalierbarkeit von HR-Prozessen deutlich zurückhaltender. Lediglich 5 % der CHROs gehen davon aus, dass KI in den kommenden drei Jahren mindestens die Hälfte aller HR-Aufgaben unterstützen wird. Zudem stimmen nur 13 % voll und ganz zu, dass ihre Stellenprofile auf eine massenhafte KI-Adoption vorbereitet sind. Der Bericht verdeutlicht funktionsübergreifende Unterschiede in IT, Finanzen, Supply Chain sowie Audit und fordert HR auf, die Transformation der Belegschaft aktiv parallel zu den Technologieinvestitionen zu steuern.
Warum KI-fähige Dateninfrastrukturen so schwer zu errichten sind
Der Artikel argumentiert, dass die Hauptbarriere für KI-Readiness nicht in neuen Technologien liegt, sondern in organisatorischen Lücken bei Datenqualität, Governance, Ownership, Prioritäten, Budgets und Vertrauen. Während traditionelle Systeme und Datenfragmentierung schon lange inkonsistente Definitionen verursachen, verstärkt Künstliche Intelligenz diese Schwachstellen, indem sie schlechte Daten durch automatisierte Empfehlungen und Aktionen skaliert. Der Autor empfiehlt, sich auf klare Use Cases zu konzentrieren und das Datenfundament schrittweise aufzubauen, anstatt ein allumfassendes Programm zu erzwingen. Technische Hürden wie Legacy-Systeme und unstrukturierte Inhalte sowie politische Reibungen erfordern zudem eine gezielte Governance, Change Management und klare Urteilskraft darüber, welche Entscheidungen weiterhin von Menschen gesteuert werden.
Marktsignale & Strategische Shifts in Echtzeit verfolgen
Erstellen Sie benutzerdefinierte Watchlists, um automatisierte, evidenzbasierte Executive Briefings zu erhalten, sobald wesentliche Signale oder Marktverschiebungen auftreten.