{"id":141073,"date":"2025-12-03T10:09:46","date_gmt":"2025-12-03T10:09:46","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/?post_type=news&p=141073"},"modified":"2025-12-03T10:09:51","modified_gmt":"2025-12-03T10:09:51","slug":"ki-reife-in-unternehmen","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/barc.com\/de\/news\/ki-reife-in-unternehmen\/","title":{"rendered":"Globale BARC-Studie zeigt, wie Unternehmen AI-Projekte derzeit umsetzen"},"content":{"rendered":"\n

BARC hat die neue Studie Lessons from the Leading Edge: Successful Delivery of AI\/GenAI<\/a><\/em> ver\u00f6ffentlicht.\u00a0Die Ergebnisse basieren auf den R\u00fcckmeldungen von 421 Unternehmen und bieten einen umfassenden \u00dcberblick dar\u00fcber, wie AI und GenAI aktuell produktiv eingesetzt werden. Die Studie zeigt deutliche Unterschiede, wie reif und leistungsf\u00e4hig Organisationen sind, wenn sie AI-Initiativen umsetzen.<\/p>\n\n\n\n

Die Untersuchung macht deutlich, dass Unternehmen mit etablierten AI-Leadership-Praktiken signifikant erfolgreicher arbeiten. Sie betreiben mehr produktive AI-Anwendungen, setzen Projekte stabiler um und erzielen messbare Ergebnisse. Zugleich erf\u00fcllt nur ein kleiner Teil der befragten Unternehmen die Kriterien f\u00fcr AI-Leadership. Dieses geringe Reifelevel hindert den Markt daran, AI fl\u00e4chendeckend und zuverl\u00e4ssig zu skalieren.<\/p>\n\n\n\n

\u201eWir sehen jetzt eindeutig, was erfolgreiche AI-Anwender auszeichnet\u201c, sagt Shawn Rogers, CEO BARC US. \u201eVorreiter investieren fr\u00fch in Governance, Datenqualit\u00e4t und eine klare Architektur. Wer diese Basis vernachl\u00e4ssigt, sieht sich sp\u00e4ter mit steigenden Kosten, Datenengp\u00e4ssen und stockenden Projekten konfrontiert.\u201c<\/p>\n\n\n\n

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Datenqualit\u00e4t wird zum wichtigsten Erfolgsfaktor<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ein zentrales Ergebnis der Studie: Mangelnde Datenqualit\u00e4t entwickelt sich zur gr\u00f6\u00dften H\u00fcrde f\u00fcr erfolgreiche AI-Projekte. 44 Prozent der Unternehmen nennen sie als wichtigstes Hindernis (siehe Abbildung 1). Im Vorjahr spielte sie noch eine deutlich geringere Rolle. Gleichzeitig steigen die Kosten f\u00fcr Software, Validierung, Qualit\u00e4tssicherung und Training. Das f\u00fchrt zu vorsichtigeren Projektumf\u00e4ngen und schrittweisen Implementierungen.<\/p>\n\n\n\n

Interne IT im Mittelpunkt der Umsetzung, aber mit geringer Zufriedenheit<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die meisten AI-Projekte werden weiterhin durch interne IT-Teams umgesetzt. Laut Studie erzielen sie jedoch die niedrigsten Zufriedenheitswerte im Vergleich zu externen Partnern. Die Befragten bewerten regionale und globale Beratungsunternehmen beim Projekterfolg und bei der Effizienz deutlich besser.<\/p>\n\n\n\n

\u201eDas Reifegef\u00e4lle bleibt bestehen\u201c, erkl\u00e4rt Merv Adrian, BARC Fellow. \u201eViele Unternehmen stehen unter hohem Druck, schnell Ergebnisse zu liefern. Ohne eine belastbare Grundlage ist es jedoch kaum m\u00f6glich, AI nachhaltig zu skalieren. Die Daten zeigen, dass Organisationen mit einem klaren Lernprozess und struktureller Weiterentwicklung die gr\u00f6\u00dften Fortschritte erzielen.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Die Studie beleuchtet zudem die zunehmende Verbreitung agentischer AI, den Einsatz dom\u00e4nenspezifischer Modelle sowie die wachsende Bedeutung von Responsible AI. Themen wie Datenschutz und Compliance erhalten dabei weltweit h\u00f6here Priorit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n

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Lessons from the Leading Edge: Successful Delivery of AI\/GenAI<\/em> steht dank der Unterst\u00fctzung von BigEye, InterSystems und Board hier kostenlos zum Download bereit.<\/strong><\/a>

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