Unternehmen treiben den Einsatz von Künstlicher Intelligenz massiv voran, doch die Datengrundlage hinkt hinterher. Eine globale Studie von Cloudera offenbart strukturelle Defizite bei Datenzugriff, Integration und Governance. Besonders deutlich wird die Diskrepanz zwischen strategischem Anspruch und operativer Realität. Ohne belastbare Data Readiness bleibt der wirtschaftliche Nutzen von KI begrenzt.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz hat sich in Unternehmen weltweit etabliert. Laut einer aktuellen Studie von Cloudera integrieren bereits 96 Prozent der befragten Organisationen KI in ihre Geschäftsprozesse. Auch strategisch sehen sich viele gut aufgestellt: 85 Prozent verfügen über eine definierte Datenstrategie, in der EMEA-Region liegt dieser Anteil sogar bei 92 Prozent.
Trotz dieser Fortschritte zeigt die Untersuchung ein strukturelles Problem: Die operative Nutzung von KI scheitert häufig an grundlegenden Datenherausforderungen. Fast vier von fünf Unternehmen berichten, dass eingeschränkter Datenzugriff ihre Initiativen behindert. Besonders in Europa erschweren komplexe Zugriffsanforderungen und fragmentierte Prozesse die effektive Datennutzung.
„Unternehmen kämpfen nicht mit der Einführung von KI. Sie kämpfen damit, sie über Experimente hinaus in die Praxis umzusetzen“, so Sergio Gago, Chief Technology Officer bei Cloudera. „KI ist immer nur so gut wie die Daten, die sie speisen. Ohne nahtlosen Zugriff auf all ihre Daten schränken Unternehmen die Genauigkeit, das Vertrauen und den Geschäftswert ein, den KI liefern kann.“
Hohe KI-Nutzung, aber begrenzter Geschäftswert
Obwohl KI breit implementiert ist, bleibt der wirtschaftliche Nutzen häufig hinter den Erwartungen zurück. Als zentrale Gründe für das Scheitern von Initiativen nennen Unternehmen vor allem:
- Probleme mit der Datenqualität (22 Prozent weltweit, 18 Prozent in Europa)
- Kostenüberschreitungen (jeweils 16 Prozent)
- mangelnde Integration in bestehende Prozesse (15 Prozent weltweit)
Hinzu kommen infrastrukturelle Engpässe: Rund 73 Prozent der Unternehmen weltweit berichten von Performance-Problemen, die operative Vorhaben bremsen. In fragmentierten IT-Landschaften wird die Skalierung von KI damit zur Herausforderung.
Investitionen steigen – strukturelle Probleme bleiben
Als Reaktion erhöhen viele Unternehmen ihre Investitionen in moderne IT-Infrastrukturen. In der EMEA-Region planen 90 Prozent steigende Cloud-Ausgaben, ein Drittel davon sogar deutlich. Global liegt dieser Wert mit 65 Prozent spürbar niedriger.
Doch höhere Investitionen allein lösen die grundlegenden Probleme nicht. Ohne durchgängige Datenintegration und klare Governance-Strukturen bleibt die Wirksamkeit dieser Maßnahmen begrenzt.
Datenzugriff und Transparenz als zentrale Engpässe
Ein zentrales Ergebnis der Studie ist die Diskrepanz zwischen wahrgenommener und tatsächlicher Datenkontrolle. Zwar geben 84 Prozent der Befragten an, ihren Daten zu vertrauen, gleichzeitig bestehen jedoch erhebliche Defizite:
- 34 Prozent sehen Datensilos als zentrales Hindernis
- 41 Prozent in EMEA beklagen mangelnde Datentransparenz
- 89 Prozent haben keinen vollständigen Überblick über ihre Datenbestände
Diese Zahlen verdeutlichen, dass viele Organisationen ihre Datenlandschaft nicht vollständig durchdringen. Die Folge sind eingeschränkte Analysefähigkeit und reduzierte Entscheidungsqualität.
Auch bei der Data Governance zeigen sich Lücken: Nur 18 Prozent der Unternehmen weltweit verfügen über vollständig verwaltete Daten. In Europa liegt dieser Wert bei 26 Prozent – ein Fortschritt, aber weiterhin deutlich unter einem umfassenden Steuerungsniveau.
Data Readiness wird zum entscheidenden Faktor
Mit dem Übergang von KI-Pilotprojekten in den produktiven Einsatz rückt die sogenannte Data Readiness in den Mittelpunkt. Gemeint ist die Fähigkeit, Daten unabhängig vom Speicherort vollständig verfügbar, integriert und kontrollierbar zu machen.
Die Bereitschaft zur Weiterentwicklung ist vorhanden: 96 Prozent der Unternehmen in EMEA planen die Einführung neuer Governance-Frameworks. Gleichzeitig zeigen sich 91 Prozent zuversichtlich, dass ihre Infrastruktur künftige Anforderungen erfüllen kann.
Doch die Studie macht deutlich, dass Zuversicht allein nicht ausreicht. Solange Daten nicht vollständig integriert und zugänglich sind, bleibt das Potenzial von KI begrenzt.
Der zentrale Befund: Zwischen strategischem Anspruch und operativer Realität klafft eine Lücke. Unternehmen, die diese schließen, schaffen die Grundlage für skalierbare KI-Anwendungen und sichern sich damit langfristige Wettbewerbsvorteile.
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