Data Management -Stand 2026 im Bereich KI

Mit der zunehmenden Einbindung von KI in alle Unternehmensfunktionen steigt der Druck, die Genauigkeit, Konsistenz und Governance von Daten sicherzustellen. Eine neue, von FT Longitude im Auftrag von Boomi durchgeführte Studie unterstreicht die entscheidende Rolle des fortschrittlichen Datenmanagements für den Aufbau vertrauenswürdiger KI.

Erfahren Sie, wie Sie:

Ermitteln Sie, warum das Vertrauen in die Datenqualität im Bereich der KI sinkt, obwohl das Vertrauen in die Daten insgesamt zunimmt
Legen Sie den Schwerpunkt auf die drei wichtigsten Bereiche: Datenvalidierung, intelligentere Kontextanalyse und Governance für das Zeitalter der agentenbasierten Systeme
Weg von der Erfassung angebotsseitiger Daten hin zu dem präzisen Ansatz, den KI-Agenten tatsächlich benötigen
Schaffen Sie eine geregelte Datenschicht, auf die nachfolgende KI-Anwendungsfälle zurückgreifen können, und ermöglichen Sie so den Einsatz in wertschöpfungsstärkeren Prozessen

Holen Sie sich den Bericht

Die Lücke in der Dateninfrastruktur wird immer größer

61 % der Unternehmen sind auf KI-Probleme gestoßen, die auf Schwierigkeiten beim Datenmanagement zurückzuführen sind – ein Anstieg gegenüber 13 % im Jahr 2025

Nur 47 % geben an, dass ihre strengen Rahmenbedingungen für die Datenverwaltung sehr oder äußerst ausgereift sind – ein Rückgang gegenüber 62 % im Jahr 2025

60 % geben an, dass KI auf ihre Daten zugreifen kann, doch die Modelle verstehen oft nicht, was diese bedeuten

An wen sich dieser Bericht richtet:

Diese Studie richtet sich an Führungskräfte aus den Bereichen Daten und Analytik, CIOs, CDOs sowie Führungskräfte aus dem Technologiebereich, die den Einsatz von KI ausweiten und verstehen müssen, wo ihre Datenbasis möglicherweise Defizite aufweist – und welche Prioritäten sie setzen müssen, um die Lücke zwischen KI-Investitionen und KI-Ergebnissen zu schließen.

Führungskräfte im Bereich Daten und Analytik

Ermittlung der Gründe, warum das Vertrauen in die Datenqualität im Bereich der KI abnimmt, obwohl das Vertrauen in Daten insgesamt zunimmt, sowie Identifizierung der Lücken bei der Validierung, im Kontext und in der Governance, die die Zuverlässigkeit der KI untergraben.

CIOs und CDOs

Argumente für intelligentere und gezieltere Investitionen in das Datenmanagement vorbringen und entscheiden, welche Funktionen Priorität haben sollen, bevor weitere Mittel für KI-Workloads bereitgestellt werden.

Unternehmensarchitekten

Entwicklung einer geregelten, integrierten Datenschicht, auf die KI-Agenten zuverlässig zurückgreifen können, ohne dass für jeden neuen Anwendungsfall die Dateninfrastruktur von Grund auf neu aufgebaut werden muss.

KI- und Betriebsteams

Der Übergang von der angebotsorientierten Datenerfassung hin zu dem präzisen, nachfrageorientierten Ansatz, den KI-Agenten benötigen, sowie das Erkennen, wo Probleme mit der Datenqualität in der Praxis am ehesten zu Fehlern führen.

Was unsere Vordenker sagen

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Vielen Unternehmen hat es den Anschein, als würde sich die Kluft zwischen den Versprechungen der KI und der Realität der KI immer weiter vergrößern. Es liegt nicht daran, dass die Unternehmen nicht genug investieren. Sie investieren lediglich nicht an den richtigen Stellen.

Matt McLarty — Technischer Leiter und Vizepräsident, Boomi Innovation Group, Boomi

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