Laut einer aktuellen Umfrage von Gartner geben 45 Prozent der Führungskräfte in Unternehmen mit hoher KI-Reife an, dass ihre KI-Initiativen drei Jahre oder länger bestehen bleiben sollen – mit dem Ziel, langfristig Wirkung zu entfalten und echten Mehrwert zu schaffen.
In Unternehmen mit geringer KI-Reihe liegt dieser Anteil lediglich bei 20 Prozent. Die Umfrage zeigt zudem: Die Auswahl von KI-Projekten nach Geschäftsnutzen und technischer Machbarkeit sowie der Aufbau solider Governance-Strukturen und professioneller Engineering-Praktiken tragen entscheidend zur Langlebigkeit von KI-Initiativen bei.
Die Erhebung wurde im vierten Quartal 2024 durchgeführt, um Einblicke in den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und generativer KI (GenAI) in Unternehmen zu gewinnen. Insgesamt nahmen 432 Personen aus Unternehmen in den USA, Großbritannien, Frankreich, Deutschland, Indien und Japan teil. Gartner bewertete den KI-Reifegrad eines Unternehmens anhand eines siebenstufigen Fragebogens auf Basis des Gartner AI Maturity Model – ein strukturiertes Rahmenwerk zur Bewertung und Weiterentwicklung der unternehmerischen KI-Kompetenz.
Die Reifegrade reichen von Stufe 1 („Planung/Anfangsphase“) bis Stufe 5 („Vorreiterrolle“). Unternehmen mit hoher Reife erzielten im Schnitt Werte zwischen 4,2 und 4,5, während Unternehmen mit geringer Reife lediglich auf 1,6 bis 2,2 Punkte kamen.
„Vertrauen ist ein Schlüsselfaktor dafür, ob eine KI- oder GenAI-Initiative erfolgreich ist oder scheitert“, erklärt Birgi Tamersoy, Senior Director Analyst bei Gartner.
Unabhängig vom KI-Reifegrad gehören Datenverfügbarkeit und -qualität zu den größten Herausforderungen bei der KI-Implementierung, wie 34 Prozent der Führungskräfte von Unternehmen mit niedrigem Reifegrad und 29 Prozent von Unternehmen mit hohem Reifegrad angaben. In Unternehmen mit hohem Reifegrad nannten 48 Prozent der Führungskräfte Sicherheitsbedrohungen als eines der drei größten Hindernisse bei der Implementierung, während 37 Prozent der Führungskräfte in Unternehmen mit niedrigem Reifegrad angaben, dass die Suche nach dem richtigen Anwendungsfall eines der größten Hindernisse sei.