Eines ist führenden Entscheidungsträgern längst klar: KI ist essenziell für die Zukunftsfähigkeit ihrer Unternehmen. Doch nach wie vor bremsen regulatorische und technologische Herausforderungen die Einführung und effiziente Nutzung, so der „AI and Analytics Report“ von Exasol.
Unternehmen müssen sich auf mehr Komplexität vorbereiten. Der Druck, KI einzusetzen, nimmt zu.
Der „AI and Analytics Report“ von Exasol untersucht den aktuellen Stand der KI-Implementierung, die größten Herausforderungen im Bereich der Datenanalyse und die Zukunft der Führungsebene angesichts des explosionsartigen Datenwachstums und der Einführung neuer Technologien.
Die wichtigsten Ergebnisse sind:
Fast alle Befragten (91 % global, 89 % in Deutschland) stimmen zu, dass KI eines der wichtigsten Themen für ihr Unternehmen in den nächsten zwei Jahren ist.
72 Prozent aller und 68 Prozent der deutschen Umfrageteilnehmer glauben, dass ausbleibende Investitionen in KI die Zukunftsfähigkeit gefährdet.
Der Druck auf Seiten der Stakeholder ist ebenfalls ein Faktor für die verstärkte Einführung von KI: 51 Prozent der Befragten in Deutschland gaben an, dass der Wunsch nach dem Einsatz der Technologie zunimmt – sowohl von Kunden als auch von Investoren.
Auf die Frage, warum KI eine so große Bedeutung für die Unternehmen hat, wurden am häufigsten die folgenden Gründe genannt:
Veränderung der Aufgaben und Zuständigkeiten der Mitarbeiter (56 %)
Erschließung neuer Geschäftsfelder oder Einnahmequellen (53 %)
Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt (52 %)
Trotz der Einsicht, wie wichtig die Technologie für den künftigen Erfolg ist und wie sehr sie auf die Wertschöpfung einzahlen, gibt es nach wie vor Hindernisse bei der nahtlosen Umsetzung.
Global geben fast neun von zehn Befragten (88 %) an, dass die sich entwickelnden bürokratischen Anforderungen und Vorschriften für KI mehr Klarheit erfordern – in Deutschland beläuft sich dieser Wert auf 83 Prozent. 65 Prozent der deutschen Befragten sehen des Weiteren im Bereich KI-Governance eine große Herausforderung für den Einsatz von KI und ML. Darüber hinaus behindert laut 56 Prozent der deutschen Umfrageteilnehmer eine schlechte Datenqualität die breite Einführung von KI. Gleichzeitig ist Deutschland mit 13 Terabyte Daten pro Jahr Spitzenreiter beim Datenvolumen (USA: 9 Terabyte) – an zu wenigen Daten dürfte es daher nicht scheitern. Als weitere Bremsklötze nannten 48 Prozent der Befragten in Deutschland eine fehlende Implementierungsstrategie sowie Probleme bei der Integration in bestehende Systeme (46 %). Für Unternehmen müssen jetzt handeln, um diese Hindernisse zu überwinden, da mehr als ein Drittel (43 %) der deutschen Umfrageteilnehmer plant, die KI-Infrastruktur in den nächsten Jahren zu erweitern.
Schlechte Performance trotz vorhandener Tools
Obwohl die meisten der Befragten (96 %) angeben, durchschnittlich drei Business-Intelligence-Tools (BI) in ihrem Unternehmen im Einsatz zu haben und Tools zur Beschleunigung von Datenauswertungen nutzen, berichten erstaunliche 69 Prozent der BI-Anwender, dass sie weiterhin mit langsamen Abfragegeschwindigkeiten zu kämpfen haben. Weitere 79 Prozent berichten, dass ihre Datenteams zu lange brauchen, um neue Geschäftsanalyseanforderungen zu implementieren, was bedeutet, dass Latenzzeiten weiterhin die Innovationsfähigkeit, Datenanalyseprojekte und das KI-Potenzial von Unternehmen behindern.
Wie KI die Teams und Managementrollen verändern wird
Hinsichtlich der Prognosen für den Geschäftsbetrieb gehen rund 90 Prozent der Unternehmen in Deutschland davon aus, dass sie in den nächsten zwei Jahren ihre Investitionen in Personal und/oder Budget erhöhen werden, um das erwartete Datenwachstum stemmen zu können. Gleichzeitig planen 56 Prozent der deutschen Umfrageteilnehmer, mehr in die Weiterbildung ihrer bestehenden Teams zu investieren. Zu den Berufen, für die in diesem Zeitraum der größte Zuwachs erwartet wird, gehören BI-/Analytik-Entwickler (49 %) Datenarchitekten/Modellierer (46 %) und Datenanalysten (45 %). Trotz des erwarteten Anstiegs der Mitarbeiterzahl befürchten 51 Prozent der Befragten in Deutschland, dass generative KI ihre Rolle bedrohen könnte – auf der anderen Seite geben 86 Prozent an, dass sie davon ausgehen, dass ihnen die neuen Technologien mehr Raum für strategische Aufgaben verschaffen werden.
Die Rolle des Chief Data Officers (CDO) wird sich als Reaktion auf die Integration von KI weiterentwickeln, einschließlich Infrastrukturentwicklung, KI-gesteuerte Automatisierung und KI-gesteuerte Erkenntnisse. Tatsächlich glauben 56 Prozent der deutschen Umfrageteilnehmer, dass die Herausforderungen im Bereich Datenintegration steigen werden, und 51 Prozent, dass die Rolle des CDO enger mit anderen C-Suite-Mitgliedern zusammenarbeiten muss. 50 Prozent der in Deutschland Befragten gehen zudem davon aus, dass die Position mit dem Chief AI Officer verschmelzen wird, während ethische und Compliance-Fragen weiterhin im Mittelpunkt stehen.
Stand: 08.12.2025
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„KI ist für den Geschäftserfolg von entscheidender Bedeutung, aber sie ist nur so effektiv wie die Tools, die Technologie und die Mitarbeiter, die sie im Backend einsetzen. Unser Report beweist erneut, dass es eine erhebliche Lücke zwischen den aktuellen BI-Tools und ihrer Leistung gibt – mehr Tools bedeuten nicht unbedingt schnellere Leistung – ebenso wie mehr Daten nicht automatisch bessere Insights nach sich ziehen“, sagt Jörg Tewes, CEO von Exasol. „Da sich die Unternehmen auf mehr Komplexität vorbereiten und mit weniger mehr erreichen sollen, müssen sie den Data Analytics Stack evaluieren, um Produktivität, Geschwindigkeit und Flexibilität zu gewährleisten – und das alles zu einem vernünftigen Preis.“
Um diese Lücke für Unternehmen zu schließen, hat Exasol seine Query-Engine Exasol Espresso mit Espresso AI erweitert.
Über die Studie
Exasol befragte zusammen mit dem Marktforschungsunternehmen Vanson Bourne 800 leitende Entscheidungsträger sowie Data Scientists und Datenanalysten in den USA, Großbritannien und Deutschland, um die Daten- und Analyseinitiativen von Unternehmen zu bewerten, einschließlich der größten Herausforderungen und der Frage, wie sie diese Herausforderungen kurzfristig (innerhalb von zwei Jahren) zu bewältigen gedenken.