Neue globale C-Level-Studie zeigt: 48 % der Führungskräfte gehen davon aus, dass vertrauenswürdige, sichere Daten ein Umsatzwachstum von mehr als 25 % erschließen könnten. Allerdings weisen nur 7 % der Unternehmen auch den erforderlichen technologischen Reifegrad für KI auf.

Veeam Software hat neue globale Forschungsergebnisse in seinem Bericht „Data and AI Trust Gap“ veröffentlicht und dieser offenbart eine deutliche und immer größer werdende Lücke bei der Verwendung von KI in großen Unternehmen. Während 88 % der Unternehmen bereits KI-Agenten nutzen oder Pilotprojekte vorantreiben, gelten nur 7 % als wirklich bereit für KI. 95 % geben an, dass Herausforderungen in Sachen Daten ihren KI-Fortschritt bereits verlangsamt haben. Da agentenbasierte KI vielerorts von der Pilotphase in den produktiven Betrieb übergeht, stehen Unternehmen vor einer dringenden Herausforderung: Sie müssen sicherstellen, dass die Daten, die diese Systeme antreiben, transparent, verwaltet, sicher und resilient sind.

Die Studie, die auf einer weltweiten Umfrage unter 600 Führungskräften von Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitenden aus den Bereichen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Fertigung, Einzelhandel und Technologie basiert, zeigt, dass die KI-Einführung dramatisch schneller skaliert als die Governance-Strukturen, die zu ihrer Verwaltung entwickelt wurden. Trotz starker Investitionen und Absichten auf Führungsebene ist die Fähigkeit, KI-Ausfälle zu kontrollieren, zu überwachen und sich von diesen zu erholen, kritisch unterentwickelt.

Die wichtigsten Ergebnisse zeigen, dass KI schneller skaliert als die Kontrolle darüber:

• Nur 7 % der Unternehmen ist wirklich KI-bereit.
• 88 % nutzen oder pilotieren bereits KI-Agenten.
• Nur 28 % sind zuversichtlich, dass sie KI-Systeme erkennen können, die außerhalb der genehmigten Parameter arbeiten.
• 95 % geben an, dass Herausforderungen rund um Daten den KI-Fortschritt bereits verlangsamt haben.

Die Zahlen zeigen eine deutliche Vertrauenslücke zwischen der Einführung von KI und der Governance, Transparenz und Kontrolle, die zu ihrer Unterstützung erforderlich sind.

„Die meisten Unternehmen haben kein Problem mit der Einführung von KI; sie haben ein Problem mit dem Vertrauen in die KI“, sagte Anand Eswaran, CEO von Veeam. „Die erste Phase der KI war geprägt von Investitionen in die Infrastruktur, Experimenten und Beschleunigung. Die nächste Phase wird durch Vertrauen definiert. Mit der weit verbreiteten Einführung autonomer KI-Agenten, die in Maschinengeschwindigkeit arbeiten, verlagert sich die Frage darüber, ob man KI nutzen kann, dahin, ob man sicherstellen kann, dass alle Daten sicher, verwaltet, konform und resilient sind. Und falls etwas schiefgeht: Können Sie Ihre Daten präzise wiederherstellen? So lässt sich sichere KI in großem Maßstab skalieren, ohne die Reputations- und Betriebsrisiken zu erhöhen.“

Das Vertrauen der Führungsebene verdeckt eine operative Realitätslücke

Die Studie deckt eine signifikante Wahrnehmungslücke zwischen der Führungsebene und den operativen Teams auf, die für die Bereitstellung von KI-Ergebnissen verantwortlich sind. Der Fortschritt stagniert häufig zwischen Absicht und Ausführung: Governance existiert nur inkonsistent, Daten werden reaktiv verwaltet und Verantwortlichkeiten sind zwar zugewiesen, aber fragmentiert.

• 65 % der CEOs glauben, dass sie über ein vollständiges KI-Inventar verfügen, selbiges trifft jedoch nur auf 48 % der technischen Leiter zu.
• 52 % der CEOs glauben, dass sie beim Thema Daten aktiv vorangehen, aber nur 41 % der CISOs und 38 % der CIOs stimmen dem zu.
• 48 % der CEOs glauben, dass vertrauenswürdige, sichere und konforme Daten ein Umsatzwachstum von mehr als 25 % erschließen könnten.
• 83 % der CEOs stehen unter Druck, ihre KI- und Datenfähigkeiten zu beschleunigen.

Diese Kombination aus schneller KI-Einführung gepaart mit inkonsistenter Transparenz und unklarer Verantwortlichkeit schafft die Bedingungen für Ausfälle und Fehler, die schwer zu erkennen, zu erklären und einzudämmen sind

Wenn KI versagt, sieht es nicht wie ein klassischer Systemausfall aus

Da KI-Systeme zunehmend autonomer werden, verändert sich die Art der Ausfälle. Das Risiko verlagert sich von traditionellen Systemausfällen hin zu Fehlern auf Datenebene, die schwerer zu erkennen, zu erklären und einzudämmen sind. Die Studie warnt davor, dass Fehler in Maschinengeschwindigkeit schneller sein können als deren Erkennung, was Unternehmen dazu zwingt, Resilienz von einer breit angelegten Wiederherstellung hin zu mehr Präzision weiterzuentwickeln. Das bedeutet: Es wird nur das wiederhergestellt, was betroffen ist, anstatt ganze Umgebungen zeitlich zurückzusetzen.

Unter den Unternehmen, die heute KI einsetzen, könnte nur eine Minderheit innerhalb von Minuten Folgendes identifizieren:

• Auf welche Systeme zugegriffen wurde (29 %).
• Welche Maßnahmen ergriffen wurden (25 %).
• Welche Entscheidungen beeinflusst wurden (24 %).
• Welche Daten das System verwendet hat (22 %).

Nur 40 % der Führungskräfte sind sehr zuversichtlich, dass sie den Fehler einer agentenbasierten KI isolieren und präzise rückgängig machen können.

Inside-Out, Outside-In: Governance konzentriert sich auf Daten

Die Herausforderung der Governance fokussiert sich aus zwei Richtungen auf die Daten: interne Nachfrage und externe Prüfung.

Innerhalb von Unternehmen ist die unautorisierte Nutzung von KI mittlerweile Mainstream:

• 95 % berichten von unautorisierter KI-Nutzung in ihrem Unternehmen und 93 % betrachten dies als erhebliches Risiko.
• Dennoch bieten nur 25 % genehmigte Alternativen an, was bedeutet, dass die meisten versuchen, die Nachfrage zu unterdrücken, anstatt sie effektiv zu verwalten.
• 44 % geben an, dass Schatten-KI das größte Sicherheitsrisiko darstellt.

Gleichzeitig nimmt der regulatorische Druck von außerhalb des Unternehmens zu. 61 % der Unternehmen geben an, dass der EU AI Act ihre KI-Investitionsstrategien in den letzten 12 Monaten bereits beeinflusst hat, während 47 % die Pflege von Audit-Trails für KI-Entscheidungen als ihr größtes Compliance-Anliegen anführen.

Vertrauen erfordert Verantwortung, keine geteilte Unklarheit

Die Studie zeigt, dass die Haupthindernisse für den Fortschritt in fragmentierten Verantwortlichkeiten und nicht aufeinander abgestimmten operativen Disziplinen liegen – wobei Daten-, KI- und Governance-Aufgaben oft so auf verschiedene Teams verteilt sind, dass die Verantwortlichkeit verwässert und die Umsetzung verlangsamt wird. Wenn „jeder dafür verantwortlich ist“, kann niemand entscheidungsstark Richtlinien festlegen, Kontrollen durchsetzen oder Ergebnisse nachweisen.

Wo die Verantwortlichkeit klar definiert ist, verbessern sich die Ergebnisse erheblich:

• Unternehmen sind um 24 % eher in der Lage, schädliches KI-Verhalten zu erkennen, wenn CISOs für das Risiko von KI-Agenten verantwortlich sind.
• Unternehmen, die sich auf eine geteilte Verantwortung verlassen, erkennen schädliches KI-Verhalten mit einer um 47 % geringeren Wahrscheinlichkeit

Daten brauchen keinen weiteren Befürworter – sie brauchen eine verantwortliche Führung, die stark genug ist, um Governance, Sicherheit, Datenschutz, Compliance und Resilienz aufeinander abzustimmen.

Vertrauen wird zur operativen Grundlage für Enterprise-KI

Es entsteht eine deutliche Kluft zwischen Unternehmen, die Vertrauen operationalisieren können, und denen, die es nicht können. Unternehmen, die Ambitionen, Transparenz und Governance erfolgreich in Einklang bringen, übertreffen ihre Mitbewerber deutlich.

Unter den Unternehmen, die als vollständig KI-bereit eingestuft werden, berichten 97 % von messbaren geschäftlichen Vorteilen aus Daten- und KI-Investitionen, verglichen mit 48 % im Gesamtdurchschnitt. Dies verdeutlicht den Wert der Operationalisierung von Vertrauen in die eigenen Daten auf Unternehmensebene.

Veeam: Aufbau der Vertrauensschicht für Daten & KI – das “Data and AI Trust Layer”

Veeam adressiert diese Herausforderung durch die Kombination von Datenresilienz, Sicherheit und Governance, um Unternehmen dabei zu unterstützen, zu sehen, welche Daten die KI nutzt, zu steuern, wie Menschen und Agenten darauf zugreifen, und im Falle eines Vorfalls saubere, vertrauenswürdige Daten präzise wiederherzustellen.

„Die vorliegenden Ergebnisse lassen keinen Raum für Zweifel. Wenn 95 % der Führungskräfte angeben, dass Herausforderungen rund um Daten ihren KI-Fortschritt bereits verlangsamen, ist nicht das Modell der Flaschenhals – es sind vertrauenswürdige, gut verwaltete und wiederherstellbare Daten“, fügte Eswaran hinzu. „Veeam baut das ‚Data and AI Trust Layer‘ als zusätzlichen Teil des KI-Stacks auf, um Unternehmen die Transparenz, Kontrolle und präzise Wiederherstellung zu bieten, die erforderlich sind, um KI sicher zu skalieren und echten Geschäftswert zu liefern.“

Über die Studie

Die Studie, die zwischen dem 16. März und dem 6. April 2026 durchgeführt wurde, basiert auf einer weltweiten Umfrage unter 600 Führungskräften aus Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Fertigung, Einzelhandel und Technologie. Zu den Befragten gehörten CEOs, CIOs, CISOs, CDOs und andere Führungskräfte aus Unternehmen in Nordamerika, Europa und dem asiatisch-pazifischen Raum, die für Daten, KI, Technologie und Compliance verantwortlich sind,

Nach der VeeamON London ist die nächste Station die VeeamON Sydney am 30. Juli 2026, wo regionale Führungskräfte und Kunden zusammenkommen werden, um gemeinsam zu untersuchen, wie sich Datenresilienz aufbauen lässt und vertrauenswürdige, sichere KI in großem Maßstab ermöglicht werden kann.