Informatica veröffentlicht seine jährlich erscheinende Studie CDO Insights 2025: 600 Datenverantwortliche aus weltweit agierenden Unternehmen mit mehr als 500 Millionen Umsatz verraten ihre Einschätzungen zu den Erfolgen und Misserfolgen bei der Einführung generativer KI und der Erstellung vertrauenswürdiger, hochwertiger Daten. Nachfolgend die wichtigsten Erkenntnisse aus der Studie.
Was die Umsetzung von GenAI-Projekten betrifft, hängen deutsche Unternehmen ihren globalen Konkurrenten etwas hinterher: Nur 34 % haben generative KI bereits in ihre Geschäftspraktiken integriert im Vergleich zu 63 % in UK, 51 % in der APAC-Region und 48 % in den USA. 72 % der deutschen Organisationen, die GenAI eingeführt haben oder einführen wollen, erwarten für 2025 eine Zunahme der GenAI-Investitionen.
In den USA liegt die Zahl bei 93 %, in der APAC-Region bei 86 % und in Frankreich bei 80 %. Allerdings möchten deutsche Unternehmen im internationalen Vergleich in den nächsten sechs Monaten besonders stark investieren und ihre Mitarbeiter intensiv schulen.
Das Tempo ist in den letzten zwölf Monaten gleich geblieben
Obwohl deutsche Datenverantwortliche laut der Studie den höchsten Druck aller Befragten spüren, schneller voranzukommen, blieb das Tempo der GenAI-Projekte für 35 % gleichmäßig (43 % USA, 49 % APAC). Weitere 35 % sehen sogar die Tendenz zur Entschleunigung, um unklare Faktoren erst zu klären. Diesen Bedarf haben in den USA nur 14 % und in der APAC-Region 17 %.
Doch die globalen Zahlen zeigen, dass viele Unternehmen nicht aus ihren Fehlern zu lernen scheinen. Sie hantieren mit isolierten KI-Piloten, ohne sich vorher mit den zugrunde liegenden Problemen auseinanderzusetzen. Positiv ist, dass die deutschen Befragten im internationalen Vergleich in den letzten zwölf Monaten weniger Hindernisse sahen, die die KI-Initiativen komplett zum Erliegen bringen.
Allerdings denken 74 % der Befragten, dass weniger als die Hälfte der GenAI-Piloten erfolgreich in die Produktion überführt wurde. Als Gründe hierfür geben sie mangelnde technische Reife und Interoperabilität (48 %) an sowie die Qualität, Vollständigkeit und Einsatzbereitschaft der Daten (42 %).
Datenbezogene Probleme, KI-Ethik und Mitarbeiterschulungen
Die Studie zeigt, dass die Zuverlässigkeit der Daten mit 94 % grundsätzlich die größte Barriere darstellt, GenAI-Initiativen von der Pilotphase in die Produktion zu überführen.
Zu den größten datenbezogenen Herausforderungen im Zusammenhang mit der Einführung von GenAI und LLMs gehören für deutsche Unternehmen Privatsphäre und Datenschutz (50 %), die Gewährleistung der ethischen Nutzung von KI (50 %) und die Datenqualität (41 %).
Um KI und ihre Ergebnisse im Tagesgeschäft verantwortungsbewusst einsetzen zu können, benötigen die Mitarbeiter entsprechende Schulungen. Hier sind sich nahezu alle Befragten einig. Wenn es darum geht, wie schnell die aktuellen Schulungsprogramme greifen, sind die Deutschen sehr optimistisch: 48 % sehen Erfolge in den nächsten sechs Monaten (USA und APAC: je 33 %).
Deutsche sehen Data Literacy als größte Herausforderung im Datenmanagement
Auch für das für KI zugrundeliegende Datenmanagement erwarten der Studie zufolge nur 66 % der deutschen Datenverantwortlichen eine Zunahme an Investitionen im Jahr 2025, während dies 93 % in den USA und 86 % im APAC-Raum vermuten. Auf die Frage, was den Bedarf an verstärkten Investitionen in das Datenmanagement vorantreibt, variieren die Antworten weltweit.
Während in anderen Regionen die Erfüllung der sich ändernden rechtlichen Anforderungen (USA 35 %, APAC 43 %, UK 47 % vs. 30 % in Deutschland) oder die Verbesserung von Datenschutz und Sicherheit (Deutschland 37%, USA 47 %, APAC 49 %) als Herausforderungen dominieren, sehen deutsche Unternehmen zu 56 % die Data Literacy (Datenkompetenz) kritisch (45 % USA, 48 % APAC).
Der geschäftliche Nutzen von KI-Initiativen ist schwer zu rechtfertigen
Laut der Studie finden es 96 % der deutschen Datenverantwortlichen schwierig, den geschäftlichen Nutzen von KI-Initiativen zu belegen. Unausgewogene Erwartungen innerhalb der Führungsetage verschärfen dieses Problem: 82 % der Datenverantwortlichen gaben an, dass ihre Kollegen von generativer KI einen viel schnelleren ROI erwarten, als realistisch ist.
Zu den Hauptgründen für die Unfähigkeit, den Wert nachzuweisen, gehören Einschränkungen in Bezug auf Cybersicherheit und Datenschutz (56 %), mangelndes Vertrauen in die Qualität der Daten (48 %), fehlende KPIs zu Beginn des Pilotprojekts (37 %) und die Zuverlässigkeit der Ergebnisse (35 %).
Zu den aktuellen Hauptzielen der GenAI-Investitionen gelten eine verbesserte Customer Experience (56 %), eine effektivere Verwaltung von Risiken und Einhaltung von Vorschriften (43 %) und mehr betriebliche Effizienz (37 %).
„Die Ergebnisse der Studie bestätigen, dass die Schaffung einer soliden Datengrundlage von Anfang an der Schlüssel ist, um Vertrauen in die GenAI-Bemühungen eines Unternehmens zu schaffen“, sagt Emilio Valdés, Senior Vice President des Bereichs EMEA and LATAM Sales bei Informatica. „Investitionen in grundlegende Bereiche wie die Kompetenzen der Mitarbeitenden und eine zeitgemäße Datenmanagementstrategie sind erforderlich, um die Grundlage für die Nutzung von KI zu schaffen und davon zu profitieren.“