Studie zeigt, dass die meisten Unternehmen den Bedarf an vernetzten Daten, Inhalten und Arbeitsabläufen erkannt haben, aber nur wenige die für die Skalierung von KI erforderliche betriebliche Grundlage geschaffen haben
CLEVELAND, 29. April 2026 /PRNewswire/ -- Hyland, ein weltweit führender Anbieter von Enterprise Content Management (ECM) und der Pionier von KI-gesteuerter Content Intelligence mit der Content Innovation Cloud™, gab heute eine neue Studie von Harvard Business Review Analytic Services bekannt. Die Studie mit dem Titel Bridging the Readiness Gap to the Agentic Enterprise zeigt, dass die KI-Ambitionen von Unternehmen schneller voranschreiten als die Schaffung der für die Umsetzung erforderlichen Voraussetzungen. Unternehmen erkennen zunehmend, dass KI-Erfolg vernetzte Daten, Inhalte und Workflows voraussetzt – die meisten haben jedoch noch nicht die notwendigen betrieblichen Grundlagen für eine Skalierung geschaffen.
Besonders deutlich wird diese Diskrepanz beim Management von Unternehmensdaten. Während fast alle (94 %) Befragten sagen, dass gut vernetzte Daten, Prozesse und Anwendungen für eine erfolgreiche Einführung von KI sehr wichtig sind, gibt weniger als ein Drittel (27 %) an, dass diese Elemente in ihrem Unternehmen derzeit gut vernetzt sind. Und obwohl 65 % sagen, dass ihre strukturierten Daten einigermaßen oder vollständig für die KI-Nutzung vorbereitet sind, sagen nur 39 % dasselbe über ihre unstrukturierten Daten wie E-Mails, PDFs, Bilder, Videos und andere dokumentenbasierte Inhalte, die einen Großteil der Informationen ausmachen, auf die sich Unternehmen täglich verlassen.
Ungenutzte Chancen in unstrukturierten Daten
Für viele Unternehmen besteht das Problem nicht in einem Mangel an Daten. Ein Großteil der wichtigsten betrieblichen Informationen liegt weiterhin in unstrukturierten Daten vergraben, die über Repositories, Anwendungen und Workflows verteilt sind. Der Bericht legt nahe, dass zur Schließung der Lücke mehr erforderlich ist als der Einsatz neuer KI-Tools. Es wird darauf ankommen, eine solidere Grundlage für Governance, Zugriff und Workflow-Ausführung zu schaffen, vor allem, wenn sich Unternehmen auf agentenbasierte Formen der KI zubewegen.
„Wenn Unternehmen in die nächste Phase der KI eintreten, besteht die Herausforderung nicht mehr nur im Zugang zu Modellen, sondern auch darin, ob das Unternehmen bereit ist, KI in einer Weise in die betrieblichen Abläufe zu integrieren, die kontrolliert, kontextbezogen und vertrauenswürdig ist", sagt Jitesh S. Ghai, CEO von Hyland. „Das agentenbasierte Unternehmen nimmt Gestalt an, wenn KI in reale betriebliche Arbeitsabläufe eingebettet wird, die sich auf die Inhalte, Daten und Kontrollen stützen, auf die sich das Unternehmen bereits verlässt. Für viele Unternehmen sind unstrukturierte Daten sowohl der am meisten übersehene Vermögenswert als auch das größte Hindernis für eine effektive Skalierung von KI."
Die Studie zeigt mehrere Hindernisse auf, die die Fähigkeit von Unternehmen zur Einführung und Skalierung von KI weiterhin einschränken. Die am häufigsten genannten Datenprobleme sind Datensilos (54 %), Probleme mit der Datensicherheit und dem Datenschutz (48 %), Probleme mit dem Datenformat (46 %), unzureichende Datenverwaltung und -kontrolle (46 %) sowie eine unzureichende oder unklare Datenstrategie (45 %). Nur 10 % geben einen Mangel an Daten als Hauptproblem an, was unterstreicht, dass nicht der Umfang das Hauptproblem ist, sondern vielmehr die strukturelle Bereitschaft, der Zugang und das Vertrauen.
Ein praktischer Weg zur KI-Bereitschaft von Unternehmen
Die Ergebnisse deuten auch darauf hin, dass viele Unternehmen KI noch nicht in ihre täglichen Abläufe integriert haben. Von den Befragten in Unternehmen, die KI aktiv nutzen, erproben oder erforschen, geben 39 % an, dass die meisten KI-gestützten Arbeitsabläufe immer noch auf separaten, eigenständigen Tools beruhen, während nur 12 % sagen, dass KI direkt in den Arbeitsablauf integriert ist. Weniger als die Hälfte, nämlich 45 %, sagen, dass ihre KI-Projekte die erwarteten Ergebnisse liefern.
„Mit dem Übergang zu fortgeschrittenen und agentenbasierten Formen der KI werden die Anforderungen an die Unternehmen immer höher – nicht nur an die Technologie, sondern auch an die Art und Weise, wie Informationen fließen, wie Entscheidungen getroffen werden und wie der Wert gemessen wird", sagt Amy Machado, Senior Research Manager bei IDC. „Unternehmen, die in die Modernisierung ihrer Content-Grundlagen und die Einbindung von Intelligenz in reale Arbeitsabläufe investieren, werden am besten positioniert sein, um KI-Ambitionen in nachhaltig wirkende Lösungen umzusetzen."
In dem Bericht werden mehrere Prioritäten für Unternehmen genannt, die die Bereitschaftslücke schließen wollen:
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Informationen zur Sdtudie
„Bridging the Readiness Gap to the Agentic Enterprise" wurde von Harvard Business Review Analytic Services erstellt und von Hyland gesponsert. Die Umfrage wurde im Dezember 2025 unter 325 Mitgliedern des Harvard Business Review-Publikums in Nordamerika (45 %), Europa (24 %), Asien-Pazifik (20 %) und anderen Regionen durchgeführt. Die Befragten repräsentieren Organisationen von KMUs bis hin zu Unternehmen mit mehr als 10.000 Mitarbeitenden aus den Bereichen Fertigung, Technologie, Bildung, Finanzdienstleistungen, Behörden und anderen Sektoren. Alle Befragten waren an den KI-Entscheidungen ihres Unternehmens beteiligt.
Informationen zu Hyland
Hyland ist der Pionier der Content Innovation Cloud und bietet Unternehmen umfassende Unternehmensintelligenz durch Lösungen, die umsetzbare Erkenntnisse liefern und die Automatisierung vorantreiben. Die Lösungen von Hyland genießen das Vertrauen von Tausenden Unternehmen weltweit, darunter viele der Fortune-100-Unternehmen. Sie bilden die Grundlage für ein vernetztes, agentenbasiertes Unternehmen, in dem Teams die Leistungsfähigkeit der KI nutzen, um ihre Arbeitsweise sowie die Interaktion mit den Menschen, die sie unterstützen, neu zu definieren. Weitere Informationen zur Plattform und den Dienstleistungen von Hyland finden Sie auf Hyland.com.
Medienkontakt:
Jason Gerdon
jason.gerdon@hyland.com
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Mit einem neuen Reallabor für Künstliche Intelligenz (KI) positioniert sich die USTP – University of Applied Sciences St. Pölten als einer der zentralen Standorte für angewandte KI-Forschung in Niederösterreich. Das Land unterstützt das Gesamtprojekt mit einem Volumen von 1,2 Millionen Euro mit rund 600.000 Euro und verankert das Labor in einem breiter angelegten KI-Forschungsschwerpunkt. Insgesamt stellt Niederösterreich laut Landesangaben 6,35 Millionen Euro für KI-Initiativen bereit, darunter mehr als 20 Studiengänge mit KI-Bezug, zwei Stiftungsprofessuren zu Gesundheit und Landwirtschaft sowie zusätzliche Forschungsförderungen.
Im KI-Reallabor laufen die leistungsstärksten KI-Anwendungen der Hochschule. Die Einrichtung kombiniert Infrastruktur, wissenschaftliche Expertise und Demonstrationsumgebungen und versteht sich als offener Begegnungsraum. Ziel ist es, Studierende, Forschende und Unternehmenspartner zusammenzubringen, um gemeinsam neue Anwendungen zu entwickeln – von der Erprobung neuester Modelle bis hin zu prototypischen Lösungen für Branchen wie Gesundheitswesen, Medien oder Klimaanpassung. Das Labor soll ausdrücklich nicht nur Forschungsumgebung sein, sondern reale Einsatzszenarien abbilden.
Das Konzept der Öffnung reicht über klassische Kooperationen mit der Industrie hinaus: Die Hochschule will Bürgerinnen und Bürger gezielt in den Dialog einbeziehen und Berührungsängste mit KI-Anwendungen abbauen. Laut USTP arbeiten derzeit mehr als 60 Forschende an rund 25 Projekten mit KI-Bezug, die von der Erkennung von Falschinformationen über digitale Humanismus-Projekte bis hin zu Anwendungen im Gesundheitsbereich reichen. Die Aktivitäten haben in den vergangenen Jahren zu mehreren Auszeichnungen geführt, darunter Preise beim Innovationspreis Niederösterreich.
Wie die Brücke von der Forschung zur Praxis konkret aussehen kann, zeigte die USTP auch bei der diesjährigen Social Artificial Intelligence Night (SAINT) des Departments Informatik und Security. Unter dem Motto „Beyond the Paper: Real-World in Action“ diskutierten Fachleute aus Wissenschaft, Industrie und der österreichischen KI-Community aktuelle Projekte und Einsatzfelder. Ein Schwerpunkt lag auf effizienten Sprachmodellen: In ihrer Keynote erläuterte Loubna Ben Allal, Machine-Learning-Engineer bei der Plattform Hugging Face, die Trainingsstrategien für kompakte Modelle wie SmolLM 3, die trotz geringerer Ressourcenanforderungen leistungsfähige Anwendungen ermöglichen sollen. Sie unterstrich die Rolle kleiner, effizienter Modelle für alltägliche Aufgaben wie Textklassifikation, Dokumentenzusammenfassungen oder sicheres Routing von Anfragen – insbesondere für Unternehmen, die aus Datenschutz- oder Sicherheitsgründen auf eigene, ressourcenschonende Systeme setzen.
