Viele Unternehmen investieren bereits Millionenbeträge in agentenbasierte KI, doch ihre Dateninfrastrukturen sind dafür häufig nicht ausgelegt. Das zeigt der „Agentic AI Readiness Index 2026“ von Fivetran. Besonders Defizite bei Datenqualität, Governance und Interoperabilität bremsen den produktiven KI-Einsatz. Die Studie macht deutlich, dass nicht die KI-Modelle selbst, sondern die zugrunde liegenden Datenstrukturen zum entscheidenden Erfolgsfaktor werden.

Agentenbasierte KI gilt für viele Unternehmen als nächster Entwicklungsschritt im Bereich künstlicher Intelligenz. Die Systeme sollen Geschäftsprozesse eigenständig planen, ausführen und optimieren. Damit steigen jedoch zugleich die Anforderungen an die zugrunde liegenden Datenplattformen und IT-Strukturen.

Laut dem „Agentic AI Readiness Index 2026“ von Fivetran sind bislang allerdings nur 15 Prozent der Unternehmen vollständig darauf vorbereitet, agentenbasierte KI produktiv einzusetzen. Gleichzeitig investieren bereits fast 60 Prozent der befragten Unternehmen nach eigenen Angaben ein- oder zweistellige Millionenbeträge in entsprechende Projekte.

Die Studie basiert auf einer Befragung von 400 Datenexperten aus den USA, Großbritannien, der EMEA-Region und dem asiatisch-pazifischen Raum. Bewertet wurden unter anderem Datenaktualität, Datenherkunft, Governance und Interoperabilität – also jene Faktoren, die für einen stabilen KI-Betrieb entscheidend sind.

Besonders problematisch ist laut Fivetran, dass viele Unternehmen KI-Systeme produktiv einsetzen, obwohl ihre Datenumgebungen dafür noch erhebliche Schwächen aufweisen. Bereits 41 Prozent der Unternehmen nutzen Agentic AI im laufenden Betrieb, obwohl gleichzeitig Defizite bei Datenzuverlässigkeit, Governance und Systemintegration bestehen.

Datenqualität wird zum zentralen Risiko

Als größte Hürden nennen die Befragten vor allem Probleme bei Datenqualität und Datenherkunft. 42 Prozent sehen darin das wichtigste Hindernis für ihre KI-Ziele. Ebenfalls kritisch bewertet werden regulatorische Anforderungen, Datensouveränität sowie Sicherheits- und Datenschutzrisiken.

Mit zunehmender Autonomie von KI-Systemen wächst laut der Studie das Risiko operativer Fehlfunktionen durch unzureichende Datenstrukturen. Fehlerhafte oder unvollständige Daten können sich direkt auf automatisierte Entscheidungen und Prozesse auswirken.

„Die meisten Unternehmen scheitern bei KI nicht an den Modellen, sondern daran, dass ihre Daten nicht bereit sind“, sagt George Fraser, CEO von Fivetran. „Unternehmen setzen agentenbasierte KI auf Basis fragiler Pipelines, fehlender Nachverfolgbarkeit und Systemen ein, die nie für Autonomie konzipiert wurden. Das führt nicht zu besseren Ergebnissen, sondern zu schnelleren Ausfällen.“

Interoperabilität bleibt ein Schwachpunkt

Ein weiterer zentraler Faktor ist laut der Studie die Interoperabilität von Plattformen und Systemen. 86 Prozent der befragten Datenverantwortlichen halten Erweiterbarkeit und Interoperabilität für wichtig oder sogar kritisch. Gleichzeitig kämpfen viele Unternehmen mit fragmentierten IT-Landschaften und Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern.

Insbesondere Datenintegrationsplattformen werden häufig als potenzielle Ursache für Vendor Lock-in genannt. Fehlende Offenheit erschwert den flexiblen Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen und begrenzt die Skalierbarkeit von KI-Anwendungen.

Der durchschnittliche Reifegrad der untersuchten Unternehmen liegt laut Fivetran lediglich bei rund 61 bis 62 Prozent. Viele Organisationen müssen daher zunächst grundlegende Defizite in ihrer Datenarchitektur beseitigen, bevor sich KI-Investitionen wirtschaftlich auszahlen können.

Unternehmen mit hoher Datenreife setzen laut der Studie häufiger auf automatisierte Datenpipelines, durchgängige Governance-Regeln und transparente Datenherkunft. Zudem nutzen sie interoperable Architekturen, die einen konsistenten Datenfluss über verschiedene Systeme hinweg ermöglichen.

Vier Voraussetzungen für skalierbare Agentic AI

Der Report definiert vier zentrale Anforderungen für den produktiven Einsatz agentenbasierter KI:

aktuelle und verlässliche Daten aus automatisierten Pipelines
transparente Datenherkunft und Nachvollziehbarkeit
starke Governance- und Sicherheitsmechanismen
offene und interoperable Systemarchitekturen

Diese Faktoren bilden laut Fivetran die Grundlage für skalierbare KI-Infrastrukturen, mit denen Unternehmen agentenbasierte KI kontrolliert und wirtschaftlich einsetzen können.

Weitere Informationen zu Fivetran finden Sie hier.

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