Aarhus, Dänemark, 12. November 2026 – Die meistenUnternehmen haben bereits einmal für KI bezahlt. Nun zahlen sie erneut dafür. Stibo Systems, ein weltweit führender Anbieter im Bereich Stammdatenmanagement (MDM), hat heute den neuen Forschungsbericht„The Trust Tax“ veröffentlicht , der aufzeigt, dass Unternehmen eine versteckte zweite Rechnung für KI bezahlen: die Validierung, Abstimmung und Nachbearbeitung, die erforderlich sind, bevor jemand auf die Ergebnisse der KI reagieren kann.
Die Einführung von KI hat das Vertrauen überholt. Vier von fünf Führungskräften (80 %) haben KI funktionsübergreifend skaliert oder in zentrale Geschäftsprozesse eingebettet, doch die zugrunde liegenden Daten sind noch nicht zuverlässig genug, um ohne eine manuelle Überprüfung durch einen Menschen darauf zu reagieren. Stibo Systems bezeichnet dies als „Trust Tax“.
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Das Vertrauensparadoxon: 72 % der Befragten geben an, großes Vertrauen in KI-Ergebnisse zu haben, doch 65 % validieren, überprüfen oder überarbeiten diese oft oder immer manuell.
- Versteckte Arbeitskosten: Vier von fünf Befragten verbringen mindestens sechs Stunden pro Woche damit, Daten für KI und Analysen vorzubereiten, abzugleichen oder zu validieren.
- Erklärbarkeitslücke: Nur 29 % geben an, dass sie die Daten hinter einem KI-Ergebnis immer erklären können.
- Vertrauen basiert auf Daten: Unternehmen mit hohem Vertrauen verfügen weitaus häufiger als Unternehmen mit mäßigem Vertrauen über einheitliche Daten (93 % gegenüber 70 %), nachvollziehbare Daten (41 % gegenüber 10 %), über einen zentralisierten KI-Governance-Rat (25 % gegenüber 16 %) sowie über ein echtes MDM oder eine Unternehmensdatenbasis (53 % gegenüber 42 %).
- Vertrauen zahlt sich aus: Unternehmen mit hohem Reifegrad berichten mehr als doppelt so häufig von einem stark positiven ROI durch KI (31 % gegenüber 14 %).
- Gründe für Investitionen: Operative Effizienz (51 %), Mitarbeiterproduktivität (40 %), Kundenerlebnis (35 %) und schnellere Entscheidungsfindung (33 %) sind die wichtigsten Motivationen für KI-Investitionen.
Was das bedeutet
Die Untersuchung weist auf eine klare Lösung hin: Menschliche Kontrolle ist nicht das Problem, sondern unorganisierte Daten. Unternehmen sollten Menschen bei Entscheidungen mit hohem Risiko einbeziehen und gleichzeitig Nacharbeiten vermeiden, die durch unvollständige oder unerklärliche Daten verursacht werden. Und während Unternehmen zunehmend auf KI-Agenten setzen, gilt nach wie vor: Agenten benötigen bessere Datengrundlagen.
„Unternehmen haben massiv in den Aufbau von KI investiert und zahlen nun eine zweite Rechnung für Validierung, Abgleich und Nachbearbeitung“, sagte Gustavo Amorim, Chief Marketing Officer bei Stibo Systems. „KI schafft Intelligenz, aber Führungskräfte benötigen Vertrauen, und ihre Teams sind damit beschäftigt, die Daten zu überprüfen. Die Antwort lautet: vertrauenswürdige Intelligenz – Daten, die sauber, geregelt, in einen Kontext eingebettet und erklärbar sind. Ohne sie gibt es keinen echten Ertrag aus KI-Investitionen.“
Der Bericht zeigt, dass das Vertrauen in KI stärker von der Reife der Datenverwaltung abhängt als von der Ausgereiftheit der Modelle. Unternehmen, die die Daten hinter jedem Ergebnis erklären, nachverfolgen und ihnen vertrauen können, verzeichnen die höchsten Renditen.
Die Ergebnisse der „Trust Tax“-Studie sind hier.
Über die Studie
Stibo Systems beauftragte TEAM LEWIS mit der Durchführung einer Online-Umfrage unter 400 US-amerikanischen Führungskräften in Vollzeitbeschäftigung auf Managementebene und darüber in Unternehmen mit 500 oder mehr Mitarbeitern. Alle Befragten haben Einfluss auf die Unternehmensdaten- und KI-Strategie ihres Unternehmens, wobei 82 % als Hauptentscheider fungieren. Die Befragten vertreten Unternehmen aus den Bereichen Fertigung, Finanzdienstleistungen, Einzelhandel und Schnellrestaurants, Konsumgüter (CPG), Life Sciences, Vertrieb, Versicherungen und anderen Branchen.
Mehr als die Hälfte (51 %) der Befragten ist im IT-Bereich tätig, darunter in den Bereichen Datenarchitektur, Data Engineering, Governance, KI-Produkte, AIOps und verwandten Funktionen. Die übrigen Befragten sind in den Bereichen Finanzen, Betrieb, Unternehmensverwaltung, Produktentwicklung, Vertrieb, Marketing und kundenorientierten Funktionen tätig. Die Daten wurden vom 4. bis 10. August 2026 erhoben.