Agentic AI Readiness Index 2026: Lücke zwischen Investitionen und Datenreife

Der Agentic AI Readiness Index 2026 misst, inwieweit Datenumgebungen in Unternehmen darauf vorbereitet sind, agentenbasierte KI-Workloads und -Initiativen produktiv zu unterstützen. Die Ergebnisse zeigen, dass nur 15 Prozent der Unternehmen vollständig darauf vorbereitet sind, agentenbasierte KI (Agentic AI) im Produktivbetrieb einzusetzen, obwohl nahezu 60 Prozent nach eigenen Angaben in ein- oder zweistelliger Millionenhöhe in diesem Bereich investieren. Der Index basiert auf einer Umfrage unter 400 Datenexperten in den Vereinigten Staaten, in Großbritannien, der EMEA-Region und im asiatisch-pazifischen Raum.

Datenanforderungen für Agentic AI

Bewertet werden Unternehmen entlang der zentralen Datenanforderungen, die Agentic AI für einen zuverlässigen Betrieb benötigt. Zu den wichtigsten zählen Datenaktualität, Datenherkunft, Governance und Interoperabilität. Agentenbasierte KI-Systeme sind darauf ausgelegt, Geschäftsprozesse selbstständig zu planen, auszuführen und umzusetzen. Damit steigen sowohl der Nutzen als auch das Risiko für Unternehmen.

Aus Defiziten werden Ausfälle

Im Zuge der produktiven Nutzung von KI-Systemen werden aus Defiziten in den Bereichen Datenqualität, Governance und Interoperabilität operative Ausfälle. Das schränkt die Möglichkeiten für eine sichere Automatisierung durch KI in großem Maßstab ein. „Die meisten Unternehmen scheitern bei KI nicht an den Modellen, sondern da­ran, dass ihre Daten nicht bereit sind“, sagt George Fraser, CEO von Fivetran. „Unternehmen setzen agentenbasierte KI auf ­Basis fragiler Pipelines, fehlender Nach­verfolgbarkeit und Systemen ein, die nie für Autonomie konzipiert wurden. Das führt nicht zu besseren Ergebnissen, sondern zu schnelleren Ausfällen.“

„Die meisten Unternehmen scheitern bei KI nicht an den
Modellen, sondern daran, dass ihre Daten nicht bereit sind.“

George Fraser,
CEO,
Fivetran

Die tatsächliche Nutzung eilt der Readiness voraus: 41 Prozent der Unternehmen setzen Agentic AI bereits produktiv ein – trotz gravierender Lücken bei Datenzuverlässigkeit, Governance und Interoperabilität. Datenprobleme sind das größte Hindernis: Die am häufigsten genannten Hürden bei der Erreichung von Agentic-AI-Zielen sind Datenqualität und -herkunft (42 Prozent), regulatorische Anforderungen und Datensouveränität (39 Prozent) sowie Sicherheits- und Datenschutzrisiken (39 Prozent). Interoperabilität ist ausschlaggebend für den Erfolg: 86 Prozent der Datenverantwortlichen geben an, dass Plattform-Erweiterbarkeit und Interoperabilität wichtig oder kritisch sind. Darunter sind 17 Prozent der Meinung, dass diese für KI- und Datenentscheidungen unerlässlich sind. Dennoch sehen sich viele Unternehmen durch fragmentierte Systemlandschaften und Vendor-Lock-in eingeschränkt. Datenintegrationsplattformen werden dabei als größte Quelle für Lock-­in-Risiken genannt.

Dateninfrastruktur als Limit

Die Ergebnisse verdeutlichen einen übergreifenden Branchentrend: Je autonomer Systeme von künstlicher Intelligenz werden, desto mehr wird die Dateninfrastruktur zum limitierenden Faktor. Laut Gartner könnten bis zu 60 Prozent aller KI-Projekte aufgrund fehlender KI-fähiger Daten abgebrochen werden.

Der Report misst die Bereitschaft anhand des Agentic AI Readiness Index: Dabei handelt es sich um kombinierte Scores, welche die Datenbasis eines Unternehmens in zentralen Bereichen wie Datenaktualität, Datenherkunft, Governance und Interoperabilität evaluieren. Der durchschnittliche Reifegrad der Befragten liegt bei etwa 61 bis 62 Prozent. Das zeigt, dass die meisten Unternehmen noch kritische Lücken schließen müssen, um einen ROI aus ihren KI-Investitionen zu erzielen. Unternehmen, die sich als vollständig vorbereitet bezeichnen, verfügen nicht nur über ein deutlich höheres Sicherheitsgefühl, sondern weisen auch klare Vorteile in ihrer Arbeitsweise auf. (Quelle: Fivetran)