Datenprobleme verzögern KI-Projekte oder bringen sie zum ScheiternIllusion der KI-Bereitschaft
23. Oktober 2026
Unternehmen streben zwar nach mehr KI-Autonomie, doch häufig fehlen die vertrauenswürdigen und gut verwalteten Informationen für die Skalierung. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie von Iron Mountain.
Es gibt eine wachsende Kluft zwischen den KI-Ambitionen und der tatsächlichen Bereitschaft von Unternehmen. Während diese den Einsatz autonomerer KI vorantreiben, fehlt es ihnen oft an den nötigen Grundlagen. So lautet ein Resultat der Studie „The Information Supercycle: Aligning Data, Infrastructure and Capital for AI Scale“, die Iron Mountain in Auftrag gegeben hat.
Für 95 Prozent der Unternehmen – so die Studie – hat die Nutzung von Daten zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse höchste Priorität. Gleichzeitig haben 86 Prozent in den vergangenen zwölf Monaten erlebt, dass Datenprobleme KI-Projekte verzögert oder zu deren Abbruch geführt haben.
Der Aufwand, Informationen für den Einsatz mit KI nutzbar zu machen, ist weiterhin beträchtlich. Vier von zehn Unternehmen wenden mindestens 41 Prozent der Laufzeit ihrer KI-Projekte für die manuelle Datenaufbereitung auf. Lediglich 39 Prozent zählen laut Bericht zur Kategorie „digitalisiert und strukturiert“: Dort werden Dark Data zentral verwaltet und indexiert und stehen für Analysen und KI-Anwendungen unmittelbar zur Verfügung.
Fragmentierte Informationen und veraltete Systeme bleiben wesentliche Hindernisse. 56 Prozent der Unternehmen nennen Informationen, die über voneinander getrennte Systeme oder Abteilungssilos verteilt sind. 53 Prozent verweisen auf veraltete Formate oder physische Archive.
Diese Lücken wiegen umso schwerer, je stärker Unternehmen über generative KI hinaus zu agentischen Systemen übergehen, die eigenständig über verschiedene Workflows hinweg agieren können. 70 Prozent der Unternehmen geben an, den Lebenszyklus – also Herkunft und Verarbeitungsweg – der in ihren KI-Modellen verwendeten Daten nicht wirksam nachverfolgen zu können.
Bei der KI-Bereitschaft geht es um weit mehr als die Einführung der neuesten Technologie. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Informationen, auf denen ihre KI basiert, zugänglich und aktuell sind und verantwortungsvoll verwaltet werden, mit klar geregelten Zuständigkeiten und Berechtigungen. Wenn KI-Agenten nicht mehr nur Antworten generieren, sondern auch Abläufe im Unternehmen aktiv steuern, werden diese Grundlagen entscheidend, um KI verlässlich zu skalieren.
Wenn KI zunehmend Entscheidungen trifft und danach handelt, reichen die Folgen über mangelhafte Ergebnisse hinaus. Fragmentierte Informationen können Sicherheitslücken, Compliance- und Prüfungsrisiken, höhere Kosten für die Informationssuche sowie den Verlust institutionellen Wissens nach sich ziehen. Unternehmen benötigen daher eine kontinuierliche Governance über den gesamten Informationslebenszyklus. Sie schafft einen klaren, prüfbaren Überblick über Informationen, von ihrer Erstellung bis zu ihrer Vernichtung, und hilft sicherzustellen, dass die für KI genutzten Daten aktuell, regelkonform und vertrauenswürdig sind.
Varun Gupta ist Senior Vice President für den Bereich Global Product & Solutions Marketing bei Iron Mountain.
