AI-Vertrauensparadox zeigt Lücken in der Datenkompetenz und Governance auf
Eine Studie von Informatica über Chief Data Officers weist auf ein „Vertrauensparadox“ im Zusammenhang mit der Nutzung von KI in Unternehmen hin. Datenverantwortliche berichten von einem steigenden Vertrauen der Mitarbeiter in die KI-Daten, während gleichzeitig weit verbreitete Bedenken hinsichtlich der Daten- und KI-Kompetenz sowie schwacher Governance bestehen.
Vertrauensparadox
Die Umfrageergebnisse zeigen eine Kluft zwischen dem wahrgenommenen Vertrauen und der tatsächlichen Bereitschaft. 61 % der europäischen Datenverantwortlichen gaben an, dass die Mitarbeiter den meisten oder allen Daten, die ihre Organisationen für KI nutzen, vertrauen. Im Vereinigten Königreich liegt dieser Wert bei 52 %.
Gleichzeitig sagten 96 % der europäischen Befragten, dass die Mitarbeiter mehr Schulungen in KI oder Datenkompetenz benötigen, um KI oder deren Ergebnisse verantwortungsvoll nutzen zu können. 82 % forderten mehr Schulungen zur Datenkompetenz und 71 % mehr Schulungen zur KI-Kompetenz.
Informatica verknüpfte die Kompetenzlücke mit Governance-Bedenken. 77 % der europäischen Befragten gaben an, dass die Sichtbarkeit und Governance der KI ihrer Organisation nicht mit der Nutzung von KI-Technologie durch die Mitarbeiter Schritt gehalten hat.
Warum jetzt KI?
Die Forschung fragte auch, was die Organisationen zu einer breiteren KI-Adoption bewegt. Die europäischen Befragten nannten die Verbesserung der Geschäftsentscheidungen und die Förderung der Zusammenarbeit der Mitarbeiter als Hauptgründe, jeweils 32 %. Die Optimierung interner Prozesse folgte mit 28 %, während die Verbesserung der Kundenerfahrung und -loyalität mit 27 % aufgelistet wurde.
Investitionsprioritäten
Die Studie zeigt einen Wandel in den Ausgabenplänen, da sich KI von den Pilotphasen hin zu einer breiteren Implementierung bewegt. 85 % der europäischen Organisationen erwarten, 2026 mehr in die Daten- und KI-Verwaltung zu investieren, wobei 23 % einen signifikanten Anstieg erwarten. Die Hauptgründe für diese zusätzlichen Ausgaben sind die Verbesserung der Daten- und KI-Kompetenz, die Verbesserung der Datenprivatsphäre und -sicherheit sowie die Verbesserung der Daten- und KI-Governance, jeweils 44 %.
Produktionsbarrieren
Die Datenqualität und -zuverlässigkeit erwiesen sich als wiederkehrende Hindernisse. 57 % der europäischen Datenverantwortlichen sehen eine schlechte Datenzuverlässigkeit als ein zentrales Hindernis bei der Überführung von generativen KI-Initiativen von der Pilot- in die Produktionsphase. 60 % der Befragten im Vereinigten Königreich geben an, dass sie dasselbe empfinden.
Unternehmen berichteten von einer Mischung aus Prozessänderungen und Investitionen in Datenpraktiken. 58 % verbessern die Arbeitsabläufe rund um Daten und KI, 56 % investieren in die Erfassung und Verwaltung von Daten und Metadaten, und 55 % erhöhen die Häufigkeit von Datenprüfungen.
Fazit
Ein Agentic AI ohne starke Daten-Governance ist keine Innovation, sondern eine Gefahr. Ein blindes Vertrauen in KI ohne die entsprechende Daten- und KI-Kompetenz gibt den Organisationen ein falsches Gefühl von Sicherheit. Frühzeitige Anzeichen der Reife in der Herangehensweise an KI und agentische Systeme sind ermutigend, da Datenverantwortliche die Risiken erkennen und in die Grundlagen der Daten-Governance und Compliance investieren.
