Studie deckt Vertrauenslücke bei KI auf

Die globale Studie „Data and AI Trust Gap“ zeigt: 48 Prozent der Führungskräfte gehen davon aus, dass vertrauenswürdige, sichere Daten ein Umsatzwachstum von mehr als 25 Prozent erschließen könnten. Allerdings weisen nur 7 Prozent der Unternehmen auch den erforderlichen technologischen Reifegrad für KI auf.

Der Bericht „Data and AI Trust Gap“ offenbart eine deutliche und immer größer werdende Lücke bei der Verwendung von KI in großen Unternehmen. Während 88 Prozent der Unternehmen bereits KI-Agenten nutzen oder Pilotprojekte vorantreiben, gelten nur 7 Prozent als wirklich bereit für KI. 95 Prozent geben an, dass Herausforderungen in Sachen Daten ihren KI-Fortschritt bereits verlangsamt haben.

Da agentenbasierte KI vielerorts von der Pilotphase in den produktiven Betrieb übergeht, stehen Unternehmen vor einer dringenden Herausforderung: Sie müssen sicherstellen, dass die Daten, die diese Systeme antreiben, transparent, verwaltet, sicher und resilient sind.

Die Studie, die auf einer weltweiten Umfrage unter 600 Führungskräften von Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitenden aus den Bereichen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Fertigung, Einzelhandel und Technologie basiert, zeigt, dass die KI-Einführung dramatisch schneller skaliert als die Governance-Strukturen, die zu ihrer Verwaltung entwickelt wurden. Trotz starker Investitionen und Absichten auf Führungsebene ist die Fähigkeit, KI-Ausfälle zu kontrollieren, zu überwachen und sich von diesen zu erholen, kritisch unterentwickelt.

Die wichtigsten Ergebnisse zeigen, dass KI schneller skaliert als die Kontrolle darüber:

• Nur 7 Prozent der Unternehmen ist wirklich KI-bereit.
• 88 Prozent nutzen oder pilotieren bereits KI-Agenten.
• Nur 28 Prozent sind zuversichtlich, dass sie KI-Systeme erkennen können, die außerhalb der genehmigten Parameter arbeiten.
• 95 Prozent geben an, dass Herausforderungen rund um Daten den KI-Fortschritt bereits verlangsamt haben.

Die Zahlen zeigen eine deutliche Vertrauenslücke zwischen der Einführung von KI und der Governance, Transparenz und Kontrolle, die zu ihrer Unterstützung erforderlich sind.

Die meisten Unternehmen haben kein Problem mit der Einführung von KI; sie haben ein Problem mit dem Vertrauen in die KI. Die erste Phase der KI war geprägt von Investitionen in die Infrastruktur, Experimenten und Beschleunigung. Die nächste Phase wird durch Vertrauen definiert.

Mit der weit verbreiteten Einführung autonomer KI-Agenten, die in Maschinengeschwindigkeit arbeiten, verlagert sich die Frage darüber, ob man KI nutzen kann, dahin, ob man sicherstellen kann, dass alle Daten sicher, verwaltet, konform und resilient sind. Und falls etwas schiefgeht: Können Sie Ihre Daten präzise wiederherstellen? So lässt sich sichere KI in großem Maßstab skalieren, ohne die Reputations- und Betriebsrisiken zu erhöhen.
Vertrauen verdeckt eine operative Realitätslücke

Die Studie deckt eine signifikante Wahrnehmungslücke zwischen der Führungsebene und den operativen Teams auf, die für die Bereitstellung von KI-Ergebnissen verantwortlich sind. Der Fortschritt stagniert häufig zwischen Absicht und Ausführung: Governance existiert nur inkonsistent, Daten werden reaktiv verwaltet und Verantwortlichkeiten sind zwar zugewiesen, aber fragmentiert.

So glauben 65 Prozent der CEOs, dass sie über ein vollständiges KI-Inventar verfügen, selbiges trifft jedoch nur auf 48 Prozent der technischen Leiter zu. Und 52 Prozent der CEOs glauben, dass sie beim Thema Daten aktiv vorangehen, aber nur 41 Prozent der CISOs und 38 Prozent der CIOs stimmen dem zu. Zudem sind 48 Prozent der CEOs der Meinung, dass vertrauenswürdige, sichere und konforme Daten ein Umsatzwachstum von mehr als 25 Prozent erschließen könnten.

Diese Kombination aus schneller KI-Einführung gepaart mit inkonsistenter Transparenz und unklarer Verantwortlichkeit schafft die Bedingungen für Ausfälle und Fehler, die schwer zu erkennen, zu erklären und einzudämmen sind.

Wenn KI versagt, sieht es nicht wie ein klassischer Systemausfall aus

Da KI-Systeme zunehmend autonomer werden, verändert sich die Art der Ausfälle. Das Risiko verlagert sich von traditionellen Systemausfällen hin zu Fehlern auf Datenebene, die schwerer zu erkennen, zu erklären und einzudämmen sind.

Die Studie warnt davor, dass Fehler in Maschinengeschwindigkeit schneller sein können als deren Erkennung, was Unternehmen dazu zwingt, Resilienz von einer breit angelegten Wiederherstellung hin zu mehr Präzision weiterzuentwickeln. Das bedeutet: Es wird nur das wiederhergestellt, was betroffen ist, anstatt ganze Umgebungen zeitlich zurückzusetzen.

Vertrauen erfordert Verantwortung, keine geteilte Unklarheit

Des Weiteren zeigt die Studie, dass die Haupthindernisse für den Fortschritt in fragmentierten Verantwortlichkeiten und nicht aufeinander abgestimmten operativen Disziplinen liegen – wobei Daten-, KI- und Governance-Aufgaben oft so auf verschiedene Teams verteilt sind, dass die Verantwortlichkeit verwässert und die Umsetzung verlangsamt wird. Wenn „jeder dafür verantwortlich ist“, kann niemand entscheidungsstark Richtlinien festlegen, Kontrollen durchsetzen oder Ergebnisse nachweisen.

Wo die Verantwortlichkeit klar definiert ist, verbessern sich die Ergebnisse erheblich: Unternehmen sind um 24 Prozent eher in der Lage, schädliches KI-Verhalten zu erkennen, wenn CISOs für das Risiko von KI-Agenten verantwortlich sind. Und Unternehmen, die sich auf eine geteilte Verantwortung verlassen, erkennen schädliches KI-Verhalten mit einer um 47 Prozent geringeren Wahrscheinlichkeit
Daten brauchen keinen weiteren Befürworter – sie brauchen eine verantwortliche Führung, die stark genug ist, um Governance, Sicherheit, Datenschutz, Compliance und Resilienz aufeinander abzustimmen.

Über die Studie

Die Studie, die zwischen dem 16. März und dem 6. April 2026 durchgeführt wurde, basiert auf einer weltweiten Umfrage unter 600 Führungskräften aus Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Fertigung, Einzelhandel und Technologie. Zu den Befragten gehörten CEOs, CIOs, CISOs, CDOs und andere Führungskräfte aus Unternehmen in Nordamerika, Europa und dem asiatisch-pazifischen Raum, die für Daten, KI, Technologie und Compliance verantwortlich sind,

Anand Eswaran ist Chief Executive Officer von Veeam.

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