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AI-ready Data Platforms 2026: der Realitätscheck

Warum KI-Ambitionen ohne eine solide Datengrundlage scheitern – und wie sich das ändern lässt

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Der Erfolg von KI hängt vor allem von der Datengrundlage ab

KI hat sich inzwischen zu einer strategischen Priorität entwickelt. Dennoch fällt es vielen Unternehmen schwer, daraus messbaren Mehrwert zu erzielen. Datenfragmentierung, Qualitätsdefizite und unklare Governance-Strukturen bremsen den Fortschritt. Diese Studie von CIO, CSO und Computerwoche untersucht, warum viele Unternehmen zwar theoretisch KI-fähig sind, diese Fähigkeit jedoch nur schwer in konkreten Geschäftswert übersetzen können. Sie zeigt auf, welche Daten-, Governance- und Organisationsdefizite den skalierbaren Erfolg von KI behindern.

Die wichtigsten Punkte im Überblick

  • Die meisten Unternehmen verfügen inzwischen über KI-fähige Datenplattformen. Dennoch fällt es vielen schwer, diese Fähigkeiten in messbare Geschäftsergebnisse zu überführen
  • KI-Initiativen zielen in erster Linie darauf ab, Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und den unternehmensweiten Zugang zu Daten zu verbessern
  • Anhaltende Herausforderungen wie etwa mangelhafte Datenqualität, fragmentierte Datenlandschaften und eingeschränkter Datenzugang behindern weiterhin die Skalierung von KI
  • Während Frameworks für die Daten-Governance in vielen Unternehmen bereits weitgehend etabliert sind, ist die KI-Governance deutlich weniger ausgereift und erfordert weitere Entwicklung
  • Regulierte, KI-fähige Datenplattformen werden zunehmend als strategischer Vorteil betrachtet, insbesondere vor dem Hintergrund neuer regulatorischer Anforderungen wie dem KI-Gesetz der EU

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