Nur 15 % der Unternehmen sind vollständig auf den produktiven Einsatz agentenbasierter KI vorbereitet – obwohl fast 60 % der Unternehmen bereits Millionen investieren.
München, 05. Mai 2026 – Fivetran (https://www.fivetran.com/de), die Datenbasis für KI, präsentiert den „Agentic AI Readiness Index 2026“. Dieser globale Benchmark misst, inwieweit Datenumgebungen in Unternehmen darauf vorbereitet sind, agentenbasierte KI Workloads und Initiativen produktiv zu unterstützen. Die Ergebnisse zeigen, dass nur 15 % der Unternehmen vollständig darauf vorbereitet sind, agentenbasierte KI (Agentic AI) im Produktivbetrieb einzusetzen, obwohl nahezu 60 % nach eigenen Angaben in ein- oder zweistelliger Millionenhöhe in diesem Bereich investieren.
Der Index basiert auf einer Umfrage unter 400 Datenexperten in den Vereinigten Staaten, in Großbritannien, der EMEA-Region und im asiatisch-pazifischen Raum. Bewertet werden Unternehmen entlang der zentralen Datenanforderungen, die Agentic AI für einen zuverlässigen Betrieb benötigt. Zu den wichtigsten zählen Datenaktualität, Datenherkunft, Governance und Interoperabilität.
Agentenbasierte KI Systeme sind darauf ausgelegt, Geschäftsprozesse selbstständig zu planen, auszuführen und umzusetzen. Damit steigen sowohl der Nutzen als auch das Risiko für Unternehmen. Im Zuge der produktiven Nutzung von KI-Systemen werden aus Defiziten in den Bereichen Datenqualität, Governance und Interoperabilität operative Ausfälle. Das schränkt die Möglichkeiten für eine sichere Automatisierung durch KI in großem Maßstab ein.
„Die meisten Unternehmen scheitern bei KI nicht an den Modellen, sondern daran, dass ihre Daten nicht bereit sind“, sagt George Fraser, CEO von Fivetran. „Unternehmen setzen agentenbasierte KI auf Basis fragiler Pipelines, fehlender Nachverfolgbarkeit und Systemen ein, die nie für Autonomie konzipiert wurden. Das führt nicht zu besseren Ergebnissen, sondern zu schnelleren Ausfällen.“
Zentrale Erkenntnisse des Agentic AI Readiness Index 2026:
-Tatsächliche Nutzung eilt der Readiness voraus: 41 % der Unternehmen setzen Agentic AI bereits produktiv ein – trotz gravierender Lücken bei Datenzuverlässigkeit, Governance und Interoperabilität.
-Datenprobleme sind das größte Hindernis: Die am häufigsten genannten Hürden bei der Erreichung von Agentic-AI Zielen sind Datenqualität und -herkunft (42 %), regulatorische Anforderungen und Datensouveränität (39 %) sowie Sicherheits- und Datenschutzrisiken (39 %).
-Interoperabilität ist ausschlaggebend für den Erfolg: 86% der Datenverantwortlichen geben an, dass Plattform Erweiterbarkeit und Interoperabilität wichtig oder kritisch sind. Darunter sind 17 % der Meinung, dass diese für KI- und Datenentscheidungen unerlässlich sind. Dennoch sehen sich viele Unternehmen durch fragmentierte Systemlandschaften und Vendor Lock in eingeschränkt. Datenintegrationsplattformen werden dabei als größte Quelle für Lock in Risiken genannt.
Diese Ergebnisse verdeutlichen einen übergreifenden Branchentrend: Je autonomer KI Systeme werden, desto mehr wird die Dateninfrastruktur zum limitierenden Faktor. Laut Gartner (https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027) könnten bis zu 60 % aller KI Projekte aufgrund fehlender KI fähiger Daten abgebrochen werden.
Datenreife bestimmt den Erfolg von KI-Projekten
Der Report misst die Bereitschaft anhand des „Agentic AI Readiness Index“: Dabei handelt es sich um kombinierte Scores, welche die Datenbasis eines Unternehmens in zentralen Bereichen wie Datenaktualität, Datenherkunft, Governance und Interoperabilität evaluieren. Der durchschnittliche Reifegrad der Befragten liegt bei etwa 61 – 62 %. Das zeigt, dass die meisten Unternehmen noch kritische Lücken schließen müssen, um einen ROI aus ihren KI Investitionen zu erzielen.
Unternehmen, die sich als vollständig vorbereitet bezeichnen, verfügen nicht nur über ein deutlich höheres Sicherheitsgefühl, sondern weisen auch klare Vorteile in ihrer Arbeitsweise auf. Sie betreiben häufiger vollständig automatisierte Datenpipelines, die Informationen und Kontext aktuell und zuverlässig halten. Und sie setzen End to End Lineage und Governance-Regeln ein. So bauen sie Vertrauen und Rechtssicherheit auf und standardisieren Prozesse auf interoperable Architekturen, die einen freien Datenfluss über die gesamte Infrastruktur hinweg ermöglichen.
Infolgedessen sind sie in der Lage, agentenbasierte KI breiter einzusetzen – sowohl in internen Prozessen als auch in kundenorientierten Produkten – und sind deutlich zuversichtlicher, mit KI Investitionen einen messbaren Mehrwert zu erzielen.
Aufbau einer Grundlage für Agentic AI
Der Report definiert vier zentrale Voraussetzungen für den produktiven Einsatz von Agentic AI:
-Aktuelle, verlässliche Daten aus automatisierten Pipelines
-Transparente Datenherkunft, um Entstehung und Transformation von Daten nachzuvollziehen
-Starke Governance Kontrollen zur Durchsetzung von Sicherheit und Compliance
-Offene Interoperabilität zwischen Systemen, um Lock in zu vermeiden und Flexibilität zu gewährleisten
Insgesamt bilden diese Fähigkeiten die Grundlage für eine KI fähige Dateninfrastruktur, mit der Unternehmen agentenbasierte KI skalieren können, ohne Kontrolle über Kosten, Risiken und Performance zu verlieren.
Link zum vollständigen „Agentic AI Readiness Index 2026“ (https://www.fivetran.com/resources/reports/the-2026-agentic-ai-readiness-index).
Taylor Brown, COO und Mitbegründer von Fivetran, analysiert, was die Erkenntnisse aus dem Agentic AI Readniess Index für die Skalierung agentischer KI bedeuten. (http://www.fivetran.com/blog/85-of-enterprises-are-running-agentic-ai-on-a-data-foundation-that-isnt-ready)
Methodik
Der „Agentic AI Readiness Index 2026“ basiert auf einer von Redpoint Ventures durchgeführten Umfrage unter 400 Datenexperten in den Vereinigten Staaten, Großbritannien, der EMEA-Region und im asiatisch-pazifischen Raum. Zu den Befragten zählen Data Architects, Data Engineers, Führungskräfte im Bereich Analytik sowie weitere Entscheidungsträger, die für den Aufbau und Betrieb von Dateninfrastrukturen und KI-Systemen mittelständischen und großen Unternehmen verantwortlich sind. Um eine repräsentative Auswahl etablierter Datenumgebungen zu erzielen, konzentrierte sich die Umfrage auf Unternehmen mit mindestens 2.000 Mitarbeitenden in den USA und EMEA sowie mindestens 500 Mitarbeitenden in Japan, Australien und Singapur. Die Teilnehmenden stammen aus datenintensiven Branchen wie Technologie, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Handel und Fertigung.
Über Fivetran:
Fivetran liefert die Datenbasis für KI. Die Fivetran-Plattform überträgt, verwaltet und transformiert Daten aus allen Unternehmenssystemen in eine sichere, zuverlässige und zukunftsfähige Grundlage. Diese kann flexibel über Clouds, Engines und Tools hinweg eingesetzt werden. Mit Fivetran basieren Analysen, Betriebsabläufe und KI auf vertrauenswürdigen, kontrollierten Daten. Führende Unternehmen wie LVMH, Pfizer, Verizon und OpenAI vertrauen auf Fivetran, um Daten in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.
Der deutschsprachige Markt wird aus dem Büro in München betreut. Zu den Kunden in Deutschland zählen DOUGLAS, Hermes, Lufthansa und VW Financial Services. Weitere Informationen unter fivetran.com/de – und auf LinkedIn.
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