Die Rechnung, die Sie eingeplant hatten
- KI-Modelle
- Token-Verbrauch
- Infrastruktur
- KI-Anwendungen
- KI-Agenten
- Implementierung
RECHNUNG 1 · BEZAHLT
Sie haben für die KI bezahlt. Jetzt zahlen Sie dafür, ihr zu vertrauen.
Die versteckte zweite Rechnung für Unternehmens-KI — und wie vertrauenswürdige Intelligenz sie senkt
Die Rechnung
Die meisten Unternehmen haben die erste Rechnung bezahlt
KI in Unternehmen ist über einzelne Pilotprojekte hinausgewachsen und Teil der Prozesse geworden, auf die Unternehmen angewiesen sind.
RECHNUNG 1 · BEZAHLT
KI-Modelle✓
Token-Verbrauch✓
Infrastruktur✓
KI-Anwendungen✓
KI-Agenten✓
Implementierung✓
Wo Unternehmen beim KI-Einsatz stehen
80%haben KI skaliert oder in Kernprozesse eingebettet
4,84KI-Anwendungstypen im Einsatz oder in der Pilotphase, im Durchschnitt
Dann kamen die Kosten, die nicht auf der Rechnung standen
Sie entstanden durch Validierung, Abgleich, Datenaufbereitung, Kontextbeschaffung, Prüfungen der Erklärbarkeit und Nacharbeit – bezahlt mit Zeit, Arbeitsaufwand und menschlicher Prüfung.
Die im Arbeitsaufwand versteckte Rechnung
- Datenerfassung und -aufbereitung
- Validierung der Ergebnisse
- Abgleich von Datensätzen
- Kontextbeschaffung
- Prüfungen der Erklärbarkeit
- Menschliche Korrekturen und Nacharbeit
Bezahlt mit Zeit, Arbeitsaufwand und menschlicher Prüfung
Die Kosten des Vertrauens in KI
Die versteckten Kosten für das Validieren, Abgleichen, Erklären und Nachbearbeiten von KI-Ergebnissen, bevor sie mit Vertrauen genutzt werden können.
Vertrauenswürdige Intelligenz senkt diese Kosten: gesteuerte Daten, verknüpfter Geschäftskontext und Erklärbarkeit hinter jedem Ergebnis.
Vier von fünf wenden dafür mindestens sechs Stunden pro Woche auf
Zeit für die Aufbereitung, den Abgleich und die Validierung von Daten, bevor KI und Analytik verwertbare Antworten liefern können.
Stunden pro Woche für die Validierung, den Abgleich und die Bereinigung von Daten
80%wenden mindestens sechs Stunden pro Woche auf
28%sagen, dass KI-Ergebnisse zu viel manuelle Prüfung erfordern
27%sagen, dass doppelte, unvollständige oder inkonsistente Daten Fehler verursacht haben
Das ist ein größeres Problem als bloßer Kontrollaufwand. Qualifizierte Fachkräfte verbringen Zeit mit Aufbereitung und Nacharbeit, die sich vermeiden ließen.
Das Paradox
Auf dem Papier zuversichtlich, in der Praxis manuelle Prüfung
Führungskräfte äußern Vertrauen. Ihre Teams zeichnen jedoch ein komplexeres Bild.
Was Führungskräfte sagen
Was in der Praxis passiert
Bekundetes Vertrauen ist nicht dasselbe wie Vertrauen im operativen Einsatz. KI wird vertrauenswürdig, wenn sich die Daten hinter ihren Ergebnissen nachvollziehen, erklären und verantworten lassen.
Diese Kosten bleiben nicht im Hintergrund
Schwache Datengrundlagen bremsen Initiativen, erhöhen die Betriebskosten und erschweren es, KI-Ergebnisse zu erklären oder zu rechtfertigen.
Initiative in den vergangenen 12 Monaten verzögert
Folgen unzuverlässiger Eingabedaten
66%berichten von mindestens einer verzögerten Initiative
14%nennen Risiken oder Compliance-Probleme als wichtigste Folge
14%nennen ein geringeres Vertrauen der Fachanwender
12%nennen höhere Betriebskosten
Die Autonomie der KI stößt an eine Vertrauensgrenze
Führungskräfte verlangen hohe Genauigkeit, Datenqualität, Erklärbarkeit und Nachverfolgbarkeit, bevor sie KI mehr Freiraum geben.
Wo Unternehmen autonomes Handeln zulassen
Was Führungskräfte vor mehr Autonomie benötigen
Agenten brauchen bessere Nachweise, bevor sie mehr Freiraum erhalten.
Die Lücke
Mehr Vertrauen erfordert eine stärkere Datengrundlage
Unternehmen mit größerem Vertrauen in KI berichten auch von besserer Nachverfolgbarkeit, Verfügbarkeit und Governance sowie einer stärkeren Grundlage für Unternehmensdaten.
Hohes VertrauenMittleres Vertrauen
Der Unterschied? Nicht nur Vertrauen in das Modell, sondern auch in die Daten und den Kontext hinter dem Ergebnis.
Bessere Daten, bessere KI-Ergebnisse
Unternehmen mit hohem Vertrauen berichten häufiger von Fortschritten beim Produktiveinsatz, messbarem Nutzen, Kapitalrendite und grundlegenden Verbesserungen.
Hohes VertrauenMittleres Vertrauen
Vertrauen reduziert nicht nur Risiken. Es hilft, KI-Aktivitäten in Ergebnisse umzusetzen, die im Unternehmen sichtbar werden.
Selbst die leistungsfähigste KI wird weiterhin überprüft
Reifere KI-Programme berichten von höherem Nutzen, besserer Kapitalrendite und Erklärbarkeit. Sie validieren ihre Ergebnisse auch häufiger.
Hoher Reifegrad (n=317)Niedriger Reifegrad (n=83)
Die überraschende Wendung
Validieren oder überarbeiten KI-Ergebnisse oft oder immer
Das ist nicht unbedingt ein Widerspruch. Reife Unternehmen setzen KI möglicherweise breiter ein, in Abläufen mit größeren Auswirkungen und mit konsequenteren Kontrollen. Ziel ist nicht, auf jede Prüfung zu verzichten, sondern vermeidbare Nacharbeit zu reduzieren und eine fundierte Kontrolle zu verbessern.
Die Antwort
Nicht nur mehr Intelligenz. Vertrauenswürdige Intelligenz.
Vertrauenswürdige Intelligenz macht KI-Erfolg aus: gesteuerte Daten, verknüpfter Geschäftskontext und Erklärbarkeit hinter jedem Ergebnis, auf dessen Grundlage Sie handeln.
1
Die Grundlage für Vertrauen schaffen
Vereinheitlichen und steuern Sie geschäftskritische Daten über Domänen, Systeme und Arbeitsabläufe hinweg.
2
Der KI den Kontext hinter dem Datensatz geben
Verknüpfen Sie Produkte, Kunden, Lieferanten, Standorte, Vermögenswerte und Transaktionen, damit KI ihre geschäftliche Bedeutung und Zusammenhänge versteht.
3
Vertrauen messbar machen
Erfassen Sie Nachverfolgbarkeit, Erklärbarkeit, Validierungszeit, Aufbereitung, Nacharbeit und die Ergebnisse, die KI liefert.
Sie wissen bereits, was der Betrieb Ihrer KI kostet. Jetzt ist es an der Zeit herauszufinden, was es kostet, ihr zu vertrauen.
Methodik
Wie wir die Erkenntnisse gewonnen haben
ForschungspartnerTEAM LEWIS
Befragungszeitraum4.–10. August 2026
Befragte400 Führungskräfte aus US-Unternehmen
Entscheidungsbefugnis82% sind die Hauptentscheidungsträger
Stibo Systems beauftragte TEAM LEWIS mit einer Onlinebefragung von 400 in Vollzeit beschäftigten Führungskräften aus US-Unternehmen auf Managementebene oder höher in Organisationen mit mindestens 500 Beschäftigten. Alle Befragten beeinflussen die Unternehmensdaten- und KI-Strategie ihrer Organisation; 82% sind die Hauptentscheidungsträger. Mehr als die Hälfte (51%) arbeitet in der IT, unter anderem in Datenarchitektur, Data Engineering, Governance, KI-Produktentwicklung, AIOps und verwandten Bereichen. Die übrigen arbeiten in Finanzen, Betrieb, Unternehmensverwaltung, Produktentwicklung, Vertrieb, Marketing und kundenbezogenen Funktionen. Die Unternehmen stammen aus der Fertigung, dem Finanzwesen, dem Einzelhandel und der Systemgastronomie, der Konsumgüterbranche (CPG), den Biowissenschaften, dem Großhandel, dem Versicherungswesen und weiteren Branchen. Die Daten wurden vom 4. bis 10. August 2026 erhoben.
So lesen Sie die Ergebnisse
- Hohes Vertrauen
- Unternehmen, deren Fachanwender großes oder sehr großes Vertrauen in KI-generierte Ergebnisse haben (72% der Befragten). Die Vergleichsgruppe besteht aus Unternehmen mit mittlerem Vertrauen.
- Hoher KI-Reifegrad
- Unternehmen, die KI über mehrere Funktionen oder Geschäftsbereiche hinweg skaliert oder tief in ihre Kerngeschäftsprozesse eingebettet haben (n=317).
- Niedriger KI-Reifegrad
- Unternehmen, die KI nicht nutzen, in begrenzten Pilotprojekten erproben oder in ausgewählten Funktionen oder Anwendungsfällen einsetzen (n=83). Aufgrund der kleineren Gruppe sind diese Ergebnisse als Richtungsanzeiger zu verstehen.
- Zusammenhang, keine Kausalität
- Gruppenvergleiche zeigen Muster. Sie belegen nicht, dass ein Faktor einen anderen verursacht.
- Rundungen und zusammengefasste Antworten
- Prozentwerte sind gerundet und ergeben möglicherweise nicht 100%. Wenn eine Zahl mehrere Antwortoptionen zusammenfasst, etwa 6 oder mehr Stunden pro Woche oder großes und sehr großes Vertrauen, werden die entsprechenden Antwortkategorien addiert.
