Thought Leadership
Unternehmen investieren massiv in Agentic AI, doch die Datenbasis hält vielfach nicht Schritt. Laut dem „Agentic AI Readiness Index 2026“ von Fivetran sind nur 15 Prozent der Unternehmen vollständig auf den produktiven Einsatz agentenbasierter KI vorbereitet.
Millioneninvestitionen treffen auf mangelhafte Datenreife
Agentic AI gilt für viele Unternehmen als nächster Evolutionsschritt der KI-Automatisierung. Laut dem „Agentic AI Readiness Index 2026“ von Fivetran investieren bereits fast 60 Prozent der Unternehmen Millionenbeträge in agentenbasierte KI. Gleichzeitig sehen sich jedoch nur 15 Prozent ausreichend vorbereitet, um entsprechende KI-Systeme produktiv und zuverlässig zu betreiben.
Für den Report wurden 400 Datenexperten aus den USA, Großbritannien, der EMEA-Region und dem asiatisch-pazifischen Raum befragt. Bewertet wurden zentrale Faktoren einer KI-fähigen Dateninfrastruktur. Dazu zählen Datenaktualität, Datenherkunft, Governance und Interoperabilität.
Agentic AI erhöht den Druck auf die Dateninfrastruktur
Agentenbasierte KI-Systeme sollen Geschäftsprozesse eigenständig planen und ausführen. Damit steigen jedoch auch die Anforderungen an Datenqualität, Sicherheit und Compliance. Laut Fivetran werden Schwächen in der Dateninfrastruktur spätestens im Produktivbetrieb zum Risiko.
George Fraser, CEO von Fivetran, warnt davor, Agentic AI auf instabilen Datenpipelines und fehlender Nachverfolgbarkeit aufzubauen. Unternehmen würden damit keine besseren Ergebnisse erzielen, sondern Ausfälle beschleunigen.
Datenqualität bleibt größte Hürde
Die Studie zeigt deutliche Schwächen bei der Umsetzung von Agentic AI. Bereits 41 Prozent der Unternehmen setzen agentenbasierte KI produktiv ein, obwohl es erhebliche Defizite bei Datenzuverlässigkeit, Governance und Interoperabilität gibt.
Als größte Hindernisse nennen die Befragten Probleme bei Datenqualität und Datenherkunft mit 42 Prozent. Hinzu kommen regulatorische Anforderungen und Datensouveränität mit jeweils 39 Prozent sowie Sicherheits- und Datenschutzrisiken.
Besonders kritisch bewerten viele Unternehmen fragmentierte Systemlandschaften und fehlende Interoperabilität. 86 Prozent der Datenverantwortlichen halten Plattform-Erweiterbarkeit und Interoperabilität für wichtig oder sogar unverzichtbar. Gleichzeitig gelten Datenintegrationsplattformen laut Studie als zentrale Ursache für Vendor Lock-in.
KI-Projekte scheitern häufig an fehlender Datenbasis
Die Ergebnisse verdeutlichen laut Fivetran einen grundlegenden Trend im Markt für künstliche Intelligenz: Je autonomer KI-Systeme arbeiten, desto stärker wird die Dateninfrastruktur zum limitierenden Faktor.
Der durchschnittliche Reifegrad der untersuchten Unternehmen liegt lediglich bei rund 61 bis 62 Prozent. Viele Organisationen müssen daher zunächst kritische Lücken schließen, bevor sich ein belastbarer ROI aus KI-Investitionen erzielen lässt.
Unternehmen mit hoher Datenreife verfügen laut Report häufiger über automatisierte Datenpipelines, durchgängige End-to-End-Lineage sowie standardisierte Governance-Regeln. Zudem setzen sie stärker auf interoperable Architekturen, um Daten flexibel und kontrolliert zwischen Systemen auszutauschen.
Vier Voraussetzungen für produktive Agentic AI
Für den erfolgreichen Einsatz von Agentic AI definiert Fivetran vier zentrale Voraussetzungen:
- aktuelle und verlässliche Daten aus automatisierten Pipelines
- transparente Datenherkunft zur Nachvollziehbarkeit von Datenflüssen
- starke Governance-Kontrollen für Sicherheit und Compliance
- offene Interoperabilität zur Vermeidung von Vendor Lock-in
Erst diese Grundlagen ermöglichen laut Report eine skalierbare und KI-fähige Dateninfrastruktur. Unternehmen könnten damit agentenbasierte KI produktiv einsetzen, ohne Kontrolle über Kosten, Risiken und Performance zu verlieren.
Methodik:
Der „Agentic AI Readiness Index 2026“ basiert auf einer von Redpoint Ventures durchgeführten Umfrage unter 400 Datenexperten in den Vereinigten Staaten, Großbritannien, der EMEA-Region und im asiatisch-pazifischen Raum. Zu den Befragten zählen Data Architects, Data Engineers, Führungskräfte im Bereich Analytik sowie weitere Entscheidungsträger, die für den Aufbau und Betrieb von Dateninfrastrukturen und KI-Systemen mittelständischen und großen Unternehmen verantwortlich sind.
Um eine repräsentative Auswahl etablierter Datenumgebungen zu erzielen, konzentrierte sich die Umfrage auf Unternehmen mit mindestens 2.000 Mitarbeitenden in den USA und EMEA sowie mindestens 500 Mitarbeitenden in Japan, Australien und Singapur. Die Teilnehmenden stammen aus datenintensiven Branchen wie Technologie, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Handel und Fertigung.
Hier finden Sie den vollständigen „Agentic AI Readiness Index 2026“.
(vp/Fivetran)
