„2026 State of Data Integrity and AI Readiness Report“ Warum Agentic AI eine neue Datenstrategie erfordert

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Der Hype um Künstliche Intelligenz (KI) hat die Vorstandsetagen weltweit erreicht – und mit ihm ein enormer Erwartungsdruck: Fast ein Drittel aller Unternehmen (32 %) rechnet bereits innerhalb der nächsten zwei bis sechs Monate mit einem positiven ROI ihrer KI-Investitionen. Trotz steigender Budgets bleibt der messbare Erfolg oft hinter den Erwartungen zurück.

Mit dem Aufkommen von Agentic AI – Systemen, die nicht nur assistieren, sondern autonom Entscheidungen treffen und ausführen – verschärft sich die Problematik. Die größte Hürde liegt dabei nicht in der Komplexität der KI-Modelle, sondern in einer fundamentalen Diskrepanz: Die wahrgenommene KI-Bereitschaft der Führungskräfte deckt sich nicht mit der tatsächlichen Integrität ihrer Daten.

Das „AI-Readiness“-Paradoxon: Vertrauen vs. Realität

Obwohl KI-Initiativen heute für 52 Prozent der Unternehmen die primäre treibende Kraft ihrer Datenstrategie sind, scheitern viele Projekte beim Übergang vom Pilotstatus in den produktiven Betrieb. Der „2026 State of Data Integrity and AI Readiness Report“ offenbart eine alarmierende Kluft: Viele Führungskräfte geben an, dass ihre Infrastruktur, Fähigkeiten und Daten „KI-bereit“ seien (86 bis 88 %), gleichzeitig identifizieren sie genau diese Punkte als ihre größten operativen Herausforderungen.

Besonders bemerkenswert ist, dass 43 Prozent der Befragten die mangelnde Datenbereitschaft als Haupthindernis benennen. KI-Systeme erzeugen keine eigene Wahrheit; sie sind Spiegelbilder ihrer Datenbasis. In der Praxis zeigen Unternehmensdaten jedoch häufig:

• Fragmentierung: Das heißt, sie sind über Silos verteilt. Dies erschwert die Integration.

• Qualitative Defizite: 29 Prozent der Unternehmen scheitern bereits daran, die Qualität ihrer Daten verlässlich zu messen. Wenn Organisationen nicht wissen, wie gut oder schlecht ihre Daten sind, können sie das Risiko nicht einschätzen, das entsteht, wenn eine Agentic AI auf Basis dieser Daten autonome Entscheidungen trifft.

• Unzureichende Verwaltung und Steuerung: Ohne klare Governance sinkt das Vertrauen in die Daten von 71 Prozent auf lediglich 50 Prozent. Im internationalen Vergleich hinkt die KI-Governance besonders in Unternehmen in Deutschland hinterher: Über 49 Prozent der Führungskräfte geben an, dass sie sich entweder noch in der Planungsphase der KI-Governance befinden oder dass dieses Thema noch nicht auf ihrer Agenda steht.

Von der Assistenz zur Aktion

Der Übergang zu Agentic AI markiert einen Wendepunkt. Während klassische KI-Anwendungen Informationen lediglich aufbereiten, agieren Agentic-Systeme in Echtzeit. Diese Autonomie lässt keinen Spielraum für Fehler. Sobald eine KI eigenständig Transaktionen auslöst, wird Datenintegrität zur strategischen Überlebensfrage – ein Thema, bei dem Unternehmen in Deutschland Nachholbedarf haben: Im internationalen Vergleich erreichen sie mit 31 Prozent die niedrigste Adoptionsrate.

Um diesen Wandel erfolgreich zu gestalten, ist es ratsam, einen Ansatz über vier zentrale Säulen, zu verfolgen. Diese sollen sicherstellen, dass KI zielgerichtet und transparent bleibt. Zunächst bildet Datenintegrität das Fundament: Daten, die die Modelle und Agenten speisen, müssen präzise, konsistent und insbesondere verstanden und gesteuert sein. Darauf aufbauend, kommen KI-gestützte Funktionen im Datenqualitätsmanagement zum Einsatz. So lassen sich manuelle Arbeiten reduzieren, Anomalien erkennen, Regeln automatisch ableiten und einfache Vorgaben in natürlicher Sprache – wie zum Beispiel „Kundenalter muss über 18 liegen“ – automatisch in technische Regeln für die Daten umsetzen. Dies ermöglicht sauberere Daten und schnellere Entscheidungen.

Weiterhin kann durch den Einsatz von KI die operative Effizienz gesteigert werden, indem Routineaufgaben automatisiert, Teams sich auf wertschöpfende Arbeit fokussieren und Abläufe beschleunigt werden. Interne Implementierungen liefern praxisnahe Erkenntnisse, die auch Kunden zugutekommen. Schließlich unterstützt strategisches Wachstum durch gezielte Akquisitionen die Erweiterung von KI-Fähigkeiten, beschleunigt Innovationen – etwa im Umgang mit unstrukturierten Daten – und sorgt dafür, der Marktentwicklung voraus zu sein.

Die Datenintegritätslücke schließen

Der „Data Integrity Gap“ beschreibt die wachsende Kluft zwischen den Anforderungen autonomer KI und der Realität heutiger Unternehmensdaten. Viele Organisationen arbeiten noch mit Daten, die schwer zugänglich, über hybride Umgebungen und Legacy-Systeme fragmentiert verteilt, kontextarm oder veraltet sind und deren manuelle Verwaltung teuer ist. Diese Situation schafft blinde Flecken, schränkt die Skalierbarkeit ein und erschwert präzise, autonome Entscheidungen. Um diese Datenintegritätslücke zu schließen, müssen Daten „Agentic-ready“ werden. Diese zeichnen sich durch drei zentrale Eigenschaften aus.

Erstens sind Integrität und Kontext entscheidend, denn nur so versteht KI die reale Welt außerhalb interner Datenbanken. 96 Prozent der Unternehmen investieren bereits in Standortdaten und Datenanreicherung durch Dritte. Zweitens ist kontinuierliche Aktualität erforderlich, da autonome Entscheidungen auf Echtzeit-Daten basieren und statische Snapshots zu veralteten und riskanten Aktionen führen. Drittens spielen Governance und Skalierbarkeit eine zentrale Rolle. So kann Compliance von einer bloßen „Checkbox“ zu einem Innovationsbeschleuniger transformieren, wie 39 Prozent der Datenverantwortlichen berichten.

Ein oft übersehener Faktor ist der Mensch: 51 Prozent der Unternehmen sehen fehlende Kompetenzen als größtes Hindernis für KI-Bereitschaft. Es mangelt nicht nur an Data-Scientists, sondern auch an Fachkräften, die Geschäftsanforderungen in technische KI-Logik übersetzen können. Moderne Tools müssen daher eine Brücke schlagen: Durch die Übersetzung von natürlicher Sprache in technische Regeln können Fachexperten, die den Kontext am besten kennen, die Datenqualität direkt verbessern – ohne programmieren zu müssen. Die Lösung liegt also nicht allein im Recruiting, sondern in Tools, die die Barriere zwischen Fachabteilung und Technik abbauen und Mitarbeitende befähigen, die Größe und Komplexität der KI zu bewältigen.

Der Erfolg von KI entscheidet sich letztlich an der Datenbasis. Daten sind kein IT-Nebenprodukt, sondern strategisches Betriebskapital. Unternehmen, die in eine vertrauenswürdige, autonome Datenbasis investieren und KI-Innovationen ganzheitlich über Integrität, Anreicherung und Governance steuern, werden die Ära der Agentic AI anführen. Wer die „Data Integrity Gap“ ignoriert, riskiert, dass seine KI-Ambitionen teuer an der Realität scheitern.

* Der Autor: Gaston Hummel, EMEA Lead Strategic Data Services bei Precisely

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