Neue Umfrage zeigt, dass die Akzeptanz von Enterprise AI voranschreitet, aber die Skalierung bleibt eine zentrale Herausforderung

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Unternehmens-KI gewinnt an Bedeutung, aber Skalierungsprobleme bestehen weiterhin, zeigt eine neue DataIQ-Umfrage

KI wird zunehmend in Unternehmensabläufe integriert, doch die groß angelegte Einführung stößt weiterhin auf bekannte Hindernisse. Das zeigt ein neuer Bericht von DataIQ und Blend, der leitende Daten- und Analytics-Experten branchenübergreifend befragte, darunter Mitglieder der DataIQ 100.

Die Studie erfasst, wie KI-Tools in Unternehmen eingesetzt werden – und wo sie weiterhin die Erwartungen nicht erfüllen.

Mehr als die Hälfte der befragten Organisationen gab an, mindestens 12 KI-Anwendungen im Einsatz zu haben, die oft in isolierten Proof-of-Concepts implementiert werden. Dennoch berichten 28 %, nur 3–5 Anwendungen zu nutzen, was auf Schwierigkeiten bei der Erweiterung vom ersten Test bis zur breiteren Implementierung hindeutet. Diese Zahlen unterstreichen eine ungleichmäßige Entwicklung darin, wie Unternehmen über Experimente hinausgehen, um KI in operative Systeme zu integrieren.

Während das Interesse an KI-Integration wächst – der Wunsch nach unternehmensweiter Einführung ist im Vergleich zu 2023 um 25 % gestiegen – bleiben Investitionen in grundlegende Elemente begrenzt. Nur ein Drittel der Befragten gab an, dass ihre Organisationen Schulungen oder Change-Management für KI-Tools priorisieren, was auf eine mögliche Diskrepanz zwischen strategischem Anspruch und Umsetzungsbereitschaft hinweist.

Der Bericht spiegelt auch eine Veränderung im Einsatz generativer KI innerhalb von Unternehmensumgebungen wider. Die Nutzung im Bereich Data Engineering hat sich im vergangenen Jahr mehr als verdoppelt, wobei 65 % der Befragten jetzt generative KI zur Unterstützung der Backend-Datenfunktionen einsetzen. Im Jahr 2023 lag diese Zahl bei nur 28 %.

Neben den Implementierungsraten untersucht der Bericht auch die Rolle von Führung und Unternehmenskultur bei der Gestaltung der KI-Ergebnisse. Unternehmen mit ausgereifter Datenstrategie scheinen besser positioniert zu sein, um KI systematischer zu integrieren, während solche, die stärker auf Intuition basierende Entscheidungen treffen, langsamere Fortschritte zeigen.

Vertrauen und Governance beeinflussen ebenfalls das Tempo und die Effektivität der KI-Einführung. Während Organisationen regulatorische Prüfungen und interne Risikobedenken navigieren, werden formale Strukturen für Überwachung und Verantwortlichkeit zunehmend als notwendig erachtet, um verantwortungsvoll zu skalieren.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI zwar zunehmend ein Standardbestandteil der Unternehmensplanung wird, die Fähigkeit, sie operational umzusetzen, jedoch unterschiedlich ausfällt. Viele Unternehmen stehen weiterhin vor einer Kluft zwischen Ambitionen und Umsetzung – insbesondere wenn es darum geht, die Belegschaft zu befähigen, Transparenz zu gewährleisten und KI in komplexe Altsysteme zu integrieren.