Globale Studie: Mangelhafte Datenqualität führt zu geringem Vertrauen in KI

66% zufolge sind Echtzeitdaten eine Grundvoraussetzung für den Erfolg agentenbasierter KI.

Laut einer aktuellen Umfrage eines Datenmanagementunternehmens gibt eine deutliche Mehrheit der Unternehmen weltweit an, dass fragmentierte und veraltete Daten die vollständige Einführung agentenbasierter KI behindern. Denodo. Die Umfrage Der KI-Vertrauenslückenbericht zeigt, dass eine entscheidende Vertrauensherausforderung die KI-Entwicklung heute behindert.

Mit der Weiterentwicklung von KI von passiven Chatbots zu autonomen Agenten, die eigene Entscheidungen treffen und operative Prozesse ausführen können, sind die Anforderungen an die Datenqualität deutlich gestiegen. Gleichzeitig zeigt die Studie, dass technische Hürden eine große Herausforderung darstellen:

• Die Suche nach dem richtigen Kontext: 63 % der Unternehmen geben an, dass es eine große Herausforderung darstellt, relevante Daten im richtigen Geschäftskontext zu finden.
• Der Bedarf an Echtzeitdaten: 66 % ist der Ansicht, dass Daten in Echtzeit verfügbar sein müssen, damit KI ausreichend zuverlässig ist.
• Sicherheit: 67 % gibt an, dass es ihnen schwerfällt, einheitliche Sicherheits- und Zugriffskontrollen über verschiedene Systeme hinweg zu schaffen, was für eine sichere agentenbasierte KI von entscheidender Bedeutung ist.
• Skalierbarkeit und Komplexität: Unternehmen nutzen heute im Durchschnitt über 400 Datenquellen in KI-Initiativen, und 20 %s verwalten mehr als 1.000.
• Leistungsherausforderungen: Fast 60 der %s geben an, dass es schwierig sei, die Leistung für die hohen Arbeitslasten zu optimieren, die groß angelegte KI erfordert.

Die Studie zeigt auch deutliche regionale Unterschiede in der Definition und dem Umgang von Vertrauen in KI durch Organisationen auf. In Europa stellen Governance und Compliance besonders große Herausforderungen dar. In Frankreich berichten 43 der %s (Integrated Technology Projects of Technology), dass Sicherheit und Datenschutz ein erhebliches Hindernis darstellen, im Vergleich zu 20 %s weltweit. In Japan ist das Vertrauen in KI stark mit Stabilität und Validierung verknüpft, während es in der EU enger mit Sicherheit, Governance und Compliance verbunden ist.

Es bestehen auch deutliche Unterschiede zwischen den Branchen. Der öffentliche Sektor hinkt im modernen Datenmanagement hinterher, insbesondere in der westlichen Welt, wo nur 52 % eine Lakehouse-Architektur nutzen, verglichen mit 66 % in anderen Branchen.

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant von einem System, das Fragen beantwortet, zu einem autonom agierenden System. Dies verändert die Anforderungen an Daten grundlegend. Wenn ein KI-Agent einen Geschäftsprozess steuert, haben veraltete oder unstrukturierte Daten keinen Platz mehr. Um agentenbasierte KI sicher zu skalieren, müssen Unternehmen statische Datensilos hinter sich lassen und stattdessen eine Grundlage aus Echtzeit-, kontrollierten und kontextbezogenen Daten schaffen. Dominic Sartorio, Vizepräsident für Produktmarketing bei Denodo.

Der Bericht, der auf den Antworten von 850 Führungskräften basiert, zeigt, dass die Vertrauenslücke nicht auf Mängel in KI-Modellen zurückzuführen ist, sondern auf die zugrundeliegende Datenarchitektur. Um von Pilotprojekten zu einer großflächigen Automatisierung überzugehen, müssen Unternehmen die Kluft zwischen fragmentierten Datenumgebungen und den Echtzeit-Datenanforderungen agentenbasierter Systeme überbrücken.

Über Denodo

Denodo ist ein weltweit führender Anbieter von Datenmanagementlösungen und ermöglicht so die Entwicklung zuverlässiger KI-Agenten und -Anwendungen. Denodo Die preisgekrönte Plattform Denodo für logisches Datenmanagement wandelt Unternehmensdaten in verlässliche Erkenntnisse für KI, Analysen und Self-Service um. Weltweit nutzen Unternehmen Denodo, um KI- und geschäftsfähige Daten deutlich schneller als mit herkömmlichen Data-Lakehouse-Lösungen bereitzustellen – mit bis zu viermal schnelleren Erkenntnissen, einem ROI von 345 µg/km und einer zehnmal höheren Performance.