Daten sind für die KI-Strategie von grundlegender Bedeutung. Allerdings nennt laut einer neuen Studie von Aiven mehr als die Hälfte der befragten C-Level-Führungskräfte datenbezogene Herausforderungen als Haupthindernis für die erfolgreiche Umsetzung.
(Bild: lenblr/Adobe Stock)
Wie die neue Studie „Predictions in the Data & AI Revolution“ von Aiven zeigt, sind 80 Prozent der Führungskräfte überzeugt, dass Datenhoheit und -kontrolle für den Erfolg ihrer KI-IStrategie entscheidend ist. Sie glauben, dass die Kunden der Generativen KI positiv (47 Prozent), neutral (42 Prozent) oder sogar äußerst positiv (acht Prozent) gegenüberstehen, befürchten jedoch, dass Pannen bei Datensicherheit und -schutz zu einer negativen Kundenstimmung führen könnten. Für die Studie hat Gatepoint Research im Auftrag von Aiven rund 100 Führungskräfte in US-Unternehmen zwischen Juli und August 2024 befragt.
Datensicherheit und Datenschutz stehen ganz oben auf der Liste der Hindernisse für eine erfolgreiche KI-Strategie (58 Prozent). Nur 17 Prozent der Unternehmen haben KI-Projekte trotz umfangreicher Experimente erfolgreich in die Produktion überführt. Als zweitgrößtes Hindernis (53 Prozent) geben Führungskräfte Herausforderungen bei Datenverfügbarkeit und -qualität an. Von dem Fachkräftemangel sehen sich 50 Prozent der Befragten betroffen, wie dem Whitepaper Predictions in the Data & AI Revolution von Aiven zu entnehmen ist.
KI-Strategie: Ungenügender Fokus auf proprietären Daten
Haupthindernisse für eine erfolgreiche Umsetzung der KI-Strategie.
(Bild: Aiven)
Drei Viertel (75 Prozent) der Führungskräfte sehen private und proprietäre Daten als entscheidend für den Erfolg von KI an. 26 Prozent halten sie nur für mäßig wichtig oder gar irrelevant. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass die Komplexität von KI und die Risiken, die mit der Preisgabe sensibler Informationen verbunden sind, möglicherweise unterschätzt werden. Während die Generierung einfacher Inhalte wie Blogs nicht riskant erscheinen mag, erfordern robuste Anwendungsfälle – wie die Produktentwicklung – proprietäre Daten zur Differenzierung und Wertschöpfung. Datensicherheit, -qualität, -konformität und -souveränität sind unerlässlich, wenn das volle Potenzial der KI erschlossen werden soll.
Umsatzsteigerung dank KI oberste Priorität
Auf die Frage nach den wichtigsten Zielen ihrer KI-Strategie nannten 26 Prozent der Führungskräfte die Umsatzsteigerung und nur 16 Prozent Kostensenkungen. Der Wunsch nach mehr Wettbewerbsfähigkeit und einer Verbesserung der Kundenerfahrung liegen gleichauf mit jeweils 15 Prozent. Die Erreichung dieser Ziele wird jedoch durch eine unzureichende Datenbereitstellung behindert. Zwischen KI-Ambitionen und Datenkapazitäten klaffen erhebliche Lücken.
Francesco Tisiot, Field CTO bei Aiven, erklärt: „Unternehmen müssen datenfähig sein, um wirklich KI-fähig zu sein. Die Zugänglichkeit von GenAI hat ein falsches Gefühl der Leichtigkeit rund um KI geschaffen. Die Unternehmen sind bestrebt, sich durch KI-gestützte Innovationen von der Konkurrenz abzuheben, benötigen jedoch effiziente Wege, um ihre Daten zu verwalten und zu nutzen. Es ist allerdings ein komplexer Prozess, den vollen Wert der eigenen Daten zu erschließen.“
KI-Strategie: Der Weg zum datengestützten Erfolg
Die wichtigsten Ziele bei der Umsetzung einer KI-Strategie.
(Bild: Aiven)
Untersuchungen von McKinsey zeigen, dass datengesteuerte Unternehmen ihre Konkurrenten um bis zu 20 Prozent übertreffen. Dennoch tun sich viele Unternehmen schwer, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen, insbesondere unter dem Druck von Innovationshemmnissen, wie von Fachkräftemangel, Cloud-Komplexität und Altsystemen. „Die Implementierung eines soliden Rahmens für Datenkontrolle und -souveränität verringert die Risiken und kann die Kundenwahrnehmung positiv beeinflussen. Die effektive Bewältigung dieser Herausforderungen ist entscheidend für die Umwandlung von KI-Investitionen in einen greifbaren Geschäftswert“, kommentiert Tisiot.
Stand: 16.12.2025
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Nilesh Bansal, Mitgründer von WorkOrb, ergänzt: „Unternehmen und Teams, die KI einsetzen, dürfen den wichtigen Schritt nicht überspringen, zuerst eine solide Datengrundlage zu schaffen. Mein Rat wäre, mit dem Fundament zu starten. Beginnen Sie mit den Daten und bauen Sie dann darauf auf.“