Größtes Hindernis für die Skalierung von KI:Defizite in der für den Betrieb nötigen Infrastruktur

Das KI-Wachstum stockt: Der Grund dafür ist laut 70 Prozent der deutschen IT-Führungskräfte die fehlende Infrastruktur. Zu diesem Ergebnis kommt der Data Streaming Report 2026 von Confluent.

In vielen Unternehmen fehlen die nötigen Echtzeit-Daten für den weiteren Ausbau von KI. Das bestätigen 70 Prozent der deutschen IT-Führungskräfte im neuen Data Streaming Report 2026 von Confluent. Für den Bericht wurden weltweit 4.625 IT-Führungskräfte befragt.

Die Studie untersucht die Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Skalierung von KI gegenüberstehen. Zudem analysiert sie, warum viele Unternehmen stärker in die Modernisierung ihrer Infrastruktur investieren sollten, anstatt nur ihre KI-Ausgaben zu erhöhen. Der Studie zufolge sind 70 Prozent der IT-Führungskräfte in Deutschland beim Skalieren von KI-Initiativen auf mindestens drei Herausforderungen gestoßen.

• Am häufigsten nennen die Befragten eine unzureichende Infrastruktur für die Verarbeitung von Echtzeitdaten (70 Prozent),
• Unsicherheiten hinsichtlich Datenherkunft, Aktualität und Qualität (61 Prozent) sowie
• fragmentierte Zuständigkeiten für Daten (65 Prozent).

Diese infrastrukturellen Herausforderungen verlangsamen die Einführung von Agentic AI. 62 Prozent der deutschen IT-Führungskräfte nennen Probleme bei Dateninfrastruktur und Datenqualität als Hindernisse für die Einführung Agentic AI. Gleichzeitig berichten nur 30 Prozent, dass Agentic AI bereits produktiv eingesetzt wird, während die Mehrheit Verzögerungen erlebt.

KI in Echtzeit erschließen

Während Unternehmen daran arbeiten, KI von Pilotprojekten in den produktiven Einsatz zu überführen, richtet sich die Aufmerksamkeit zunehmend auf die Daten, auf denen diese Systeme basieren. 78 Prozent der IT-Führungskräfte aus Deutschland geben an, dass die Nutzung von Unternehmensdaten eine zentrale Priorität zur Unterstützung KI-basierter Systeme ist.

Darum wird es immer wichtiger, in Echtzeit auf vertrauenswürdige Informationen zuzugreifen. Die Ergebnisse legen nahe, dass viele lokale Unternehmen Daten-Streaming als einen wesentlichen Teil der Lösung betrachten.

84 Prozent der Befragten aus Deutschland sagen, dass Daten-Streaming-Plattformen den Fortschritt bei Agentic AI beschleunigen, da sie Daten besser einordnen, zuverlässiger nutzen und leichter finden lassen. Gleichzeitig geben 90 Prozent an, dass Daten-Streaming die Wirkung ihrer KI-Investitionen steigert oder voraussichtlich steigern wird. 88 Prozent sagen zudem, dass es den Weg zur Einführung von KI erleichtert.

Investitionen in Daten-Streaming vor KI-Investitionen

Der Bericht zeigt außerdem, dass mit steigenden Investitionen in KI auch die Investitionen in Daten-Streaming zunehmen. In Deutschland stufen 80 Prozent der IT-Führungskräfte Daten-Streaming als zentrale Priorität ein, während 74 Prozent dies für KI- und Machine-Learning-Technologien tun.

Die Ergebnisse zeigen, dass deutsche IT-Führungskräfte den Zugriff auf vertrauenswürdige Echtzeitdaten zunehmend als Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI betrachten. Je stärker Unternehmen KI produktiv einsetzen, desto wichtiger wird die zugrunde liegende Infrastruktur. Denn KI kann ihr Potenzial nur entfalten, wenn aktuelle und verlässliche Daten jederzeit verfügbar sind.

Shaun Clowes ist Chief Product Officer bei Confluent.

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