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Compliance als größte Herausforderung


Fast die Hälfte der KI-Projekte in Unternehmen scheitert an unzureichender Data Readiness
Eine neue globale Umfrage zeigt steigende Kosten durch gescheiterte KI-Projekte: Komplexität der Datenbereitstellung und Wartung der Datenpipelines verbrauchen technische Ressourcen


Fivetran, Anbieterin für Data Movement, präsentiert eine neue Studie über den Einsatz von KI in Unternehmen. Die von Redpoint Content durchgeführte Umfrage zeigt, dass fast die Hälfte der Unternehmen von verzögerten, unzureichenden oder gescheiterten KI-Projekten berichten - und das trotz ehrgeiziger Strategien und großer Investitionen in KI und Datenzentralisierung. Die Studie belegt, dass eine unzureichende Datenbereitstellung das größte Hindernis für die Umsetzung von KI darstellt und zu höheren Kosten, Innovationsstillstand sowie zu Umsatzeinbußen führt.

Während 57 Prozent der Unternehmen ihre Strategie zur Datenzentralisierung als sehr effektiv einstufen, sagen fast ebenso viele, dass mehr als die Hälfte ihrer KI-Projekte immer noch scheitern. Als Gründe geben die Befragten an, dass Daten nicht vollständig zentralisiert bzw. organisiert seien oder nicht in Echtzeit für KI-Modelle zur Verfügung gestellt werden können.

Die wichtigsten Ergebnisse:
>> 42 Prozent der Unternehmen geben an, dass mehr als die Hälfte ihrer KI-Projekte aufgrund von Problemen mit der Datenbereitstellung verzögert wurden oder nicht gebracht haben, was man sich erhofft hat oder komplett gescheitert sind.

>> 68 Prozent der Unternehmen, bei denen weniger als die Hälfte ihrer Daten zentralisiert sind, berichten von Umsatzeinbußen aufgrund gescheiterter oder verzögerter KI-Projekte.

>> 67 Prozent der Unternehmen, die ihre Daten zentral managen, wenden über 80 Prozent ihrer technischen Ressourcen allein für die Pflege von Datenpipelines auf.

>> 59 Prozent der Unternehmen nennen Compliance als größte Herausforderung beim Daten-Management für KI.

Nicht realisierte KI-Ambitionen bedrohen den Unternehmensserfolg
Eine mangelhafte KI-Leistung ist nicht bloß ein technisches Problem. Es ist ein Geschäftsrisiko: 38 Prozent der Unternehmen berichten über erhöhte Betriebskosten aufgrund von KI-bedingten Misserfolgen. Zudem seien geringere Kundenzufriedenheit und -bindung die häufigste Folge gescheiterter KI-Projekte.

Automatisierung und Integration sind die Schlüssel zum KI-Erfolg
Die Ergebnisse der Umfrage zeigt den Weg zum Erfolg für Unternehmen: Eine Modernisierung der Dateninfrastruktur mit Tools zur automatisierten Integration, reduziert die Komplexität von Datenpipelines und setzt technische Ressourcen frei.

Die Befragten nennen folgende Investitionsprioritäten:
>> 65 Prozent planen Investitionen in Tools zur Datenintegration als primäre Strategie zur Implementierung von KI.

>> Fast drei Viertel der Unternehmen managen oder planen mehr als 500 Datenquellen im Unternehmen. Das erhöht den Bedarf an skalierbaren, automatisierten Lösungen noch weiter.

Die tatsächlichen Gründe für die Verzögerung von KI
Die Umfrage ergab, dass viele Unternehmen Schwierigkeiten haben, über die Phase von KI-Pilotprojekten hinauszukommen. Dies liegt insbesondere an der mangelnden Effizienz bei der Aufbereitung, Integration und Operationalisierung ihrer Daten.

Zu den wesentlichen Stolpersteinen zählen:
>> 74 Prozent der Unternehmen managen oder planen mehr als 500 Datenquellen, was zu einer erheblichen Komplexität bei der Integration der Daten führt.

>> 67 Prozent der stark zentralisierten Unternehmen setzen noch immer mehr als 80 Prozent ihrer Data-Engineering-Ressourcen für die Pflege von Pipelines ein. Daher bleibt kaum Zeit für KI-Innovationen.

>> 41 Prozent der Unternehmen berichten, dass fehlender Echtzeit-Zugriff auf die Daten KI-Modelle daran hindert, zeitnah Erkenntnisse zu liefern.

>> 29 Prozent der Unternehmen berichten, dass Datensilos den Erfolg von KI behindern.

Solange diese Herausforderungen nicht angegangen werden, werden Unternehmen weiterhin mit der Performance von KI zu kämpfen haben und den vollen Wert ihrer Investitionen nicht ausschöpfen können.

Regionale und branchenspezifische Unterschiede bei der KI-Readiness
Branchen wie das Gesundheitswesen und der Einzelhandel sind aufgrund stärkerer Automatisierungs- und Datenintegrationsstrategien führend bei der KI-Readiness. Branchen wie das Finanzwesen und die Fertigungsindustrie haben dagegen noch mehr mit Altsystemen und Integrationshindernissen zu kämpfen.

Regionale Unterschiede sind ebenfalls signifikant. Der asiatisch-pazifische Raum liegt mit einer KI-Readiness von 8,8 von 10 Punkten an der Spitze aller Regionen, gefolgt von den Vereinigten Staaten mit 8,2 Punkten und EMEA mit 8 Punkten. Das Vereinigte Königreich hinkt mit einem Wert von 6,0 hinterher, was auf schwache Integrationsstrategien und eine fragmentierte Infrastruktur zurückzuführen ist.

Die Umfrage wurde im ersten Quartal 2025 von Redpoint Content durchgeführt. Es wurden 401 Führungskräfte und Fachleute aus den USA, dem Vereinigten Königreich, Europa, dem Nahen Osten und Afrika sowie dem asiatisch-pazifischen Raum befragt. Die Teilnehmer repräsentierten Unternehmen aus den Bereichen Technologie, Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Fertigung mit 500 bis über 5.000 Mitarbeitern.

Der vollständige Bericht ist verfügbar unter www.fivetran.com/resources/reports/ai-data-readiness. (Fivetran: ra)

eingetragen: 26.05.25

Fivetran: Kontakt und Steckbrief

Fivetran automatisiert alle Arten von Data Movement im Zusammenhang mit Cloud-Datenplattformen. Das gilt vor allem für die zeitaufwendigsten Teile des ELT-Prozesses (Extract, Load, Transform) - von der Extraktion von Daten über das Handling von Schema-Drifts bis hin zu Daten-Transformationen. Damit können sich Data Engineers auf wichtigere Projekte konzentrieren, ohne sich um die Data Pipelines kümmern zu müssen. Mit einer Up-Time von 99,9 Prozent und sich selbst reparierenden Pipelines ermöglicht Fivetran Hunderten von führenden Marken weltweit, darunter Autodesk, Lionsgate und Morgan Stanley, datengestützte Entscheidungen zu treffen und so ihr Unternehmenswachstum voranzutreiben. Fivetran hat seinen Hauptsitz in Oakland, Kalifornien, und verfügt über Niederlassungen auf der ganzen Welt.

Der deutschsprachige Markt wird aus dem Büro in München betreut. Zu den Kunden in Deutschland zählen DOUGLAS, Hermes, Lufthansa, Siemens, VW Financial Services und Westwing. Weitere Informationen unter www.fivetran.com.

Kontaktdaten
Fivetran Germany GmbH
Franz-Joseph-Str. 11
80801 München
E-Mail: hallo[at]fivetran.com
Webseite: https://fivetran.com/de

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    63 Prozent der deutschen Sicherheits- und IT-Entscheider berichten, dass sie im Laufe der vergangenen zwölf Monate Opfer mindestens eines Cyber-Angriffs geworden sind - ein Anstieg von 6,7 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Dies ergab die diesjährige Hybrid-Cloud-Security-Studie 2025 von Gigamon. Zum dritten Mal in Folge hat der führende Deep-Observability-Experte weltweit mehr als 1.000 Sicherheits- und IT-Experten befragt. Demnach ist dieser Anstieg vor allem auf die weitverbreitete Nutzung von KI durch Cyberangreifer zurückzuführen. Zudem beeinflusst die Technologie Sicherheit und Management von hybriden Cloud-Infrastrukturen.

  • Grundlage moderner KI-Anwendungen

    Confluent hat die Ergebnisse ihres vierten jährlichen Data Streaming Reports veröffentlicht. Für die Studie wurden 4.175 IT-Führungskräfte in zwölf Ländern befragt, darunter 325 aus Deutschland. Die Ergebnisse zeigen, dass Daten-Streaming-Plattformen (DSP) nicht mehr optional, sondern entscheidend für den Erfolg von Künstlicher Intelligenz (KI) und die umfassende digitale Transformation von deutschen Unternehmen sind. Eine deutliche Mehrheit der IT-Entscheider (81?Prozent) ist überzeugt, dass DSP die Einführung von KI erleichtern, da sie zentrale Herausforderungen wie Datenzugriff, -qualität und -Governance direkt adressieren.

  • KI erobert den Mittelstand

    Künstliche Intelligenz (KI) ist im Alltag kleiner und mittelständischer Unternehmen (KMU) angekommen. Bereits jede dritte Firma (32 Prozent) setzt auf die zukunftsweisende Technologie - das ergab eine aktuelle YouGov-Studie* im Auftrag von Ionos. Der Anteil KI-nutzender Unternehmen ist innerhalb eines Jahres um 11 Prozentpunkte gestiegen. Weitere 40 Prozent wollen KI einsetzen, wenn sie günstig oder kostenlos verfügbar ist. Der Paradigmenwechsel ist in vollem Gange - KI ist nicht länger nur ein Thema für Konzerne.

  • Viele nutzen KI, aber nur wenige bezahlen dafür

    In Deutschland dominieren aktuell bei Künstlicher Intelligenz die kostenlosen Angebote. Gerade einmal zehn Prozent derjenigen Bundesbürgerinnen und Bundesbürger, die generative KI einsetzen, bezahlen dafür: Acht Prozent nutzen aktuell kostenpflichtige KI-Dienste, zwei Prozent haben das in der Vergangenheit getan, jetzt aber nicht mehr.

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    Cloudera, die hybride Plattform für Daten, Analysen und KI, hat die Ergebnisse ihrer jüngsten Studie "The Future of Enterprise AI Agents" veröffentlicht. Im Rahmen der Umfrage wurden im Januar und Februar 2025 fast 1.500 IT-Führungskräfte in Unternehmen in 14 Ländern, unter anderem Deutschland, befragt, um ihre Nutzungsgewohnheiten, Use Cases und Meinungen zu KI-Agenten (AI Agents) zu verstehen.

  • Compliance als größte Herausforderung

    Fivetran, Anbieterin für Data Movement, präsentiert eine neue Studie über den Einsatz von KI in Unternehmen. Die von Redpoint Content durchgeführte Umfrage zeigt, dass fast die Hälfte der Unternehmen von verzögerten, unzureichenden oder gescheiterten KI-Projekten berichten - und das trotz ehrgeiziger Strategien und großer Investitionen in KI und Datenzentralisierung.

  • SaaS bleibt die bevorzugte Wahl

    Das BCI hat den Emergency and Crisis Communications Report 2025, gesponsert von F24, veröffentlicht. Bereits im 11. Jahr analysiert dieser Bericht, wie sich die Krisenkommunikation in den vergangenen zwölf Monaten entwickelt hat, welche Kommunikationsmethoden bevorzugt werden und welche Auswirkungen neue Technologien auf den Sektor haben.

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    NTT Data hat eine neue Studie veröffentlicht, die den Einsatz von generativer KI (GenAI) im globalen Bankensektor untersucht. Der Bericht mit dem Titel "Intelligent Banking in the Age of AI" zeigt, dass Banken und Finanzinstitute trotz der zunehmenden Verbreitung von GenAI-Technologien im Finanzsektor geteilter Meinung sind, wenn es um ergebnisorientierte Strategien geht. Nur die Hälfte der Banken (50 Prozent) sieht darin ein Instrument zur Steigerung von Produktivität und Effizienz. Ebenfalls die Hälfte (49 Prozent) glaubt, dass GenAI zur Senkung der operativen IT-Ausgaben eingesetzt werden kann.

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