Während KI zunehmend in die Entscheidungsprozesse von Unternehmen integriert wird, gilt es, die richtige Balance zwischen technologischem Potenzial, operativen Anforderungen, Risikomanagement und nachhaltiger Wertschöpfung zu finden. Datenqualität, Data Governance, KI-Agenten und menschliche Expertise sind die entscheidenden Erfolgsfaktoren. Erfahren Sie, welche Innovationen und Strategien die Transformation von Unternehmen in den kommenden Jahren maßgeblich prägen und beschleunigen werden.
Wie Unternehmen aus ersten KI-Anwendungen nachhaltigen Mehrwert schaffen
Künstliche Intelligenz ist längst kein Experiment mehr. Sie ist allgegenwärtig und prägt zunehmend unseren Alltag sowie betriebliche Prozesse – von einfachen Aufgaben bis hin zu komplexen Entscheidungen. Für Unternehmen stellt sich daher nicht mehr die Frage, ob sie KI einsetzen, sondern wie sie diese zuverlässig, skalierbar und nachhaltig in ihre Organisation integrieren können.
Zwischen der Begeisterung über die Möglichkeiten von KI und ihrem tatsächlichen Nutzen im Unternehmensalltag besteht jedoch weiterhin eine erhebliche Lücke. Zwar spielt KI in den strategischen Zielsetzungen vieler Unternehmen eine zentrale Rolle, ihre Einbindung in operative Entscheidungsprozesse ist jedoch oftmals noch begrenzt oder unzureichend umgesetzt.
Die aktuelle Ausgabe des Data & AI Barometer 2026 von Les Echos Etudes, für die 900 Entscheidungsträger befragt wurden, zeigt deutliche Unterschiede beim Reifegrad von Unternehmen: Je größer ein Unternehmen ist, desto stärker ist KI bereits in Entscheidungsprozesse integriert.
Derzeit bewerten sich rund ein Drittel der mittelständischen und großen Unternehmen als fortgeschritten bei der Nutzung von KI. Bei kleinen und mittleren Unternehmen trifft dies lediglich auf jedes zehnte Unternehmen zu. Gleichzeitig vertrauen zwar zwei Drittel der Entscheidungsträger ihren Daten, doch ein Drittel hält diese für unzureichend auf die Geschäftsanforderungen sowie die eingesetzten Risiko- und Entscheidungswerkzeuge abgestimmt.
Die Datenqualität ist damit heute mehr denn je der entscheidende Erfolgsfaktor für die industrielle Nutzung von KI im Unternehmen. Sie ermöglicht schnellere Prozesse und trägt maßgeblich zur Steigerung der Effizienz bei.
Die verfügbaren Ressourcen, Kompetenzen und organisatorischen Fähigkeiten zur Umsetzung von Data & AI-Projekten scheinen derzeit vor allem größeren Unternehmen zugutezukommen. Dadurch besteht die Gefahr, dass es für kleinere Unternehmen zunehmend schwieriger wird, den Rückstand aufzuholen, je stärker sich KI-Anwendungen strukturell etablieren.
Nesrin Gonin, Business Information Director – Coface Western Europe & Africa
Ohne Data Governance keine leistungsfähige KI
Unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße hängen Skalierbarkeit und Mehrwert von KI maßgeblich von der Qualität der verfügbaren Daten ab. Denn selbst das leistungsfähigste KI-Modell kann veraltete, fragmentierte oder unzureichend definierte Informationen langfristig nicht kompensieren. Dennoch nutzen laut der Befragung von Coface noch immer 60 Prozent der Unternehmen KI ohne einen formalen Governance-Rahmen. In einer Phase, in der KI-Anwendungen zunehmend Einzug in die Unternehmenspraxis halten, gewinnt die Frage einer strukturierten Steuerung daher an Dringlichkeit. Gleichzeitig verfügen die meisten Unternehmen bislang noch nicht über eine etablierte Data Governance. Genau hier stoßen viele Projekte schnell an ihre Grenzen, was häufig zu enttäuschenden Ergebnissen für Unternehmen und Fachbereiche führt.
Eine wirksame Data Governance basiert auf:
- verlässlichen und qualitativ hochwertigen Daten,
- einer Echtzeit-Aktualisierung der Informationen,
- einer konsequenten Ausrichtung an den Anforderungen der Fachbereiche,
- sowie einer gemeinsamen semantischen Grundlage.
Das bedeutet, dass alle Beteiligten dieselben Definitionen für Kennzahlen und denselben Nutzungskontext verwenden. In der Praxis kann dieselbe Information je nach Perspektive von Risiko-, Finanz-, Einkaufs- oder Vertriebsteams unterschiedliche Bedeutungen haben.
KI wirkt dabei wie ein Verstärker: Sie erhöht sowohl den Nutzen hochwertiger Daten als auch die Auswirkungen bestehender Datenmängel. Je stärker KI in der gesamten Organisation eingesetzt wird, desto wichtiger werden klare Regeln für Daten, Anwendungsfälle und Verantwortlichkeiten.
Data Governance ist längst kein Randthema mehr. Sie ist eine Grundvoraussetzung, um mit KI nachhaltigen Unternehmenswert zu schaffen.
Samia Boujatioui, Group Head of Data Management – Coface Data Office.
Geschäftsanforderungen und technologische Innovationen verbinden: schneller und besser entscheiden
The next major breakthrough in the full adoption of AI within organisations could come from AI agents connected to corporate data. Their potential is tangible:
Der nächste große Entwicklungsschritt bei der umfassenden Nutzung von KI in Unternehmen könnte durch KI-Agenten entstehen, die direkt mit Unternehmensdaten verbunden sind. Ihr Potenzial ist konkret und unmittelbar nutzbar:
Direkte Analyse von Kundenportfolios,
Identifikation von Unternehmen mit verschlechtertem Risikoprofil,
Erklärung von Markt- und Geschäftstrends,
Aufzeigen vergleichbarer Geschäftschancen und Wachstumspotenziale.
Diese Entwicklung adressiert einen sehr praktischen Bedarf. Fast jede zweite Führungskraft erwartet von KI klare, unmittelbar nutzbare Handlungsempfehlungen. Dabei geht es nicht darum, Entscheidungen blind an Maschinen zu delegieren, sondern die Entscheidungsqualität zu verbessern. Finanzabteilungen wollen beispielsweise: Betrug früher erkennen, Kundenrisiken besser prognostizieren, Risiken fundierter steuern. Vertriebsteams hingegen setzen zunehmend auf KI, um neue Märkte und Geschäftspotenziale zu identifizieren.
Künftig wird der Wettbewerbsvorteil nicht unbedingt bei dem Unternehmen liegen, das die größte Datenmenge sammelt. Entscheidend wird vielmehr sein, geschäftliche Anforderungen mit der Leistungsfähigkeit und Sicherheit moderner Technologien zu verbinden und gleichzeitig eine konsistente Governance über alle Unternehmensbereiche hinweg sicherzustellen.
Ein Unternehmen, das seine Data-&-AI-Transformation erfolgreich umgesetzt hat, zeichnet sich dadurch aus, dass es seine Daten in konkrete, schnellere und effektivere Entscheidungen umwandeln kann und daraus einen echten geschäftlichen Mehrwert erzielt.
Nesrin Gonin.
Was wäre, wenn wirksames Risikomanagement nicht nur vor Verlusten schützt, sondern neue Wachstumschancen eröffnet?
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