Agentic AI Readiness Index 2026 Daten bremsen KI-Agenten aus

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Fivetran Germany GmbH

Laut dem „Agentic AI Readiness Index 2026“ von Fivetran sind nur 15 Prozent der Unternehmen vollständig auf den produktiven Einsatz agentenbasierter KI vorbereitet. 41 Prozent setzen sie dennoch bereits ein. Als häufigste Hürde nennen die 400 befragten Datenexperten mangelnde Datenqualität und fehlende Datenherkunft. Die Lücke zwischen Investition und Datenreife wächst.

Fast 60 Prozent der Unternehmen investieren nach eigenen Angaben ein- bis zweistellige Millionenbeträge in agentenbasierte KI. Der tatsächliche Reifegrad ihrer Dateninfrastruktur hält damit nicht Schritt. Das zeigt der „Agentic AI Readiness Index 2026“ (Registrierungspflichtig), den der Datenintegrationsanbieter Fivetran veröffentlicht hat.

Readiness-Score bei 61 bis 62 Prozent

Der Index* bewertet die Datenbasis entlang von vier Dimensionen: Datenaktualität, Datenherkunft, Governance und Interoperabilität. Der durchschnittliche Reifegrad liegt laut Studie bei 61 bis 62 Prozent. Nur 15 Prozent der Befragten stufen ihr Unternehmen als vollständig vorbereitet ein.

Die Ergebnisse im Überblick:

• Datenqualität und -herkunft sind mit 42 Prozent die am häufigsten genannte Hürde für Agentic-AI-Projekte.

• Regulatorische Anforderungen und Datensouveränität folgen mit 39 Prozent.

• Sicherheits- und Datenschutzrisiken nennen ebenfalls 39 Prozent.

• 86 Prozent der Befragten halten Plattform-Interoperabilität für wichtig oder kritisch. Gleichzeitig sehen sich viele durch fragmentierte Systemlandschaften und Vendor Lock-in eingeschränkt. Datenintegrationsplattformen gelten dabei als größte Quelle für Lock-in-Risiken.

Nutzung überholt Vorbereitung

41 Prozent der Unternehmen setzen agentenbasierte KI bereits produktiv ein, obwohl gravierende Lücken bei Datenzuverlässigkeit und Governance bestehen. „Die meisten Unternehmen scheitern bei KI nicht an den Modellen, sondern daran, dass ihre Daten nicht bereit sind“, sagt George Fraser, CEO von Fivetran.

Die Zahlen decken sich mit einer Gartner-Prognose, wonach mehr als 40 Prozent aller Projekte mit agentischer KI bis Ende 2027 eingestellt werden könnten. Als Hauptgründe nennt Gartner unter anderem hohe Kosten, unklaren ROI und unzureichende Datenqualität.

Wer bereit ist, profitiert deutlich

Der Unterschied zwischen vorbereiteten und unvorbereiteten Unternehmen fällt laut Studie markant aus. Wer sich als vollständig vorbereitet einstuft, betreibe häufiger vollautomatisierte Datenpipelines, setze End-to-End-Lineage sowie Governance-Regeln ein und standardisiere auf interoperable Architekturen. Diese Unternehmen könnten agentenbasierte KI breiter nutzen und seien deutlich zuversichtlicher, aus ihren KI-Investitionen einen messbaren ROI zu erzielen.

Vier Voraussetzungen für Agentic AI

Der Report definiert vier zentrale Anforderungen an eine KI-fähige Dateninfrastruktur:

• 1. Aktuelle, verlässliche Daten aus automatisierten Pipelines

• 2. Transparente Datenherkunft für Nachvollziehbarkeit von Entstehung und Transformation

• 3. Starke Governance-Kontrollen für Sicherheit und Compliance

• 4. Offene Interoperabilität zwischen Systemen, um Lock-in zu vermeiden

* Der Index basiert auf einer Umfrage unter 400 Datenexperten in den USA, Großbritannien, der EMEA-Region und dem asiatisch-pazifischen Raum. Befragt wurden Data Architects, Data Engineers und Analytik-Führungskräfte aus Unternehmen mit mindestens 2.000 Mitarbeitern (USA und EMEA) beziehungsweise 500 Mitarbeitern (Japan, Australien, Singapur). Die Umfrage führte Redpoint Ventures durch, ein Investor von Fivetran.

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