BARC hat die neue globale Studie Harnessing Unstructured Data for AI Innovation: Problems, Practices, and Principles for Success veröffentlicht. Sie basiert auf rund 220 Antworten weltweit und untersucht, wie weit Unternehmen bei der Erschließung, Governance und Operationalisierung der unstrukturierten Daten sind, die KI-Modellen und Agenten ihren Kontext geben.
Die Studie zeigt eine klare Lücke zwischen Anspruch und Realität. Nur 29 Prozent der Befragten wissen vollständig, wo ihre KI-relevanten unstrukturierten Daten liegen, und 70 Prozent geben an, dass weniger als die Hälfte davon für Analytics oder KI auffindbar und nutzbar ist. Gleichzeitig sind 79 Prozent zuversichtlich, Wert aus unstrukturierten Daten ziehen zu können, ohne dabei Governance-Kontrollen zu verletzen. Rund ein Drittel berichtet jedoch von Defiziten bei Datenbias und Data Lineage, und 35 Prozent können nicht nachvollziehen, wie unstrukturierte Daten systemübergreifend genutzt werden.
„Unstrukturierte Daten tragen den Kontext, den KI-Agenten brauchen, um zuverlässig zu handeln. Doch die meisten Unternehmen können nicht sagen, wo diese Daten liegen oder wie sie genutzt werden. Eine Skalierung von KI im Jahr 2026 wird ohne plattformunabhängigen Semantic Layer und ohne deutlich schärfere Governance-Praxis nicht funktionieren“, sagt Kevin Petrie, VP of Research bei BARC US und Hauptautor der Studie.
Studie abrufen
Harnessing Unstructured Data for AI Innovation: Problems, Practices, and Principles for Success steht unter barc.com/research/harnessing-unstructured-data-for-ai-innovation zum Download bereit.
