Illustration Absmeier foto freepik

Bis 2030 wird es die zentrale Aufgabe von D&A-Führungskräften sein, neue vertrauenswürdige Daten, kontextbezogene Grundlagen und fundierte Erkenntnisse bereitzustellen.

Unternehmen, die über erfolgreiche KI-Initiativen berichten, investieren, gemessen am Umsatz, bis zu viermal mehr in grundlegende Bereiche wie Datenqualität, Governance, KI-Kompetenzen der Mitarbeitenden und Change Management als solche, die mit KI nur geringe Erfolge erzielen. Das geht aus einer Analyse von Gartner, Inc. hervor, einem Forschungs- und Beratungsunternehmen für Geschäfts- und Technologiefragen [1].

Eine weltweite Umfrage unter 353 Führungskräften aus den Bereichen Daten und Analysen (D&A) sowie KI, durchgeführt von November bis Dezember 2025, zeigt jedoch auch: Nur 39 % der Technologieführer sind zuversichtlich, dass sich die aktuellen KI-Investitionen ihres Unternehmens positiv auf die finanzielle Performance auswirken werden.

»D&A-Führungskräfte spielen eine Schlüsselrolle dabei, die angestrebten Wertbeiträge von KI im Unternehmen zu realisieren«, sagte Rita Sallam, Distinguished VP Analyst, Gartner Fellow und Chief of Research bei Gartner. »Bis 2030 wird es ihre Aufgabe sein, die notwendigen Grundlagen zu schaffen, darunter neue, vertrauenswürdige Daten, tragfähige Kontextstrukturen und proaktive, vorausschauende Intelligenz. Diese Aufgabe erfordert tiefgreifende Veränderungen darin, wie D&A-Teams organisiert sind und arbeiten, wie sie Fähigkeiten aufbauen und skalieren sowie wie sie Wert generieren (siehe Abbildung 1).«

Shift 1: Aufbau in Richtung einer AI‑first‑D&A‑Organisation

Dieser Shift beginnt und endet mit einer klaren KI‑Ambition: KI soll genutzt werden, um Geschäfts‑ und Betriebsmodelle grundlegend zu transformieren, nicht nur schrittweise zu optimieren – ausgerichtet auf das Erreichen ambitionierter Geschäftsziele.

Dafür ist wegweisende Führung erforderlich, die neue Technologien mutig und innovativ in besonders wertschöpfenden Anwendungsfeldern einsetzt.

Shift 2: Neugestaltung der D&A‑Organisation für die Zusammenarbeit von Mensch und Agent

»Die Zukunft besteht nicht darin, Menschen zu ersetzen, sondern ihre Erfindungskraft zu verstärken«, sagt Sallam.

»Da KI zusätzliche Kapazitäten schafft, werden D&A‑Teams zwar kleiner, ihr Einfluss jedoch größer. AI‑first‑D&A‑Organisationen werden aus kleinen, ›winzigen‹ Teams bestehen, die als Entscheidungs‑Pods organisiert sind: breit qualifizierte Fachkräfte, unterstützt durch KI und KI‑Agenten‑Spezialisten, mit klarem Fokus auf Geschäftsergebnisse. Wir beobachten Vorreiterunternehmen, die mit Teams experimentieren, die aus nur einer ›technischen‹ und einer ›fachlichen‹ Person bestehen.«

Shift 3: Etablierung von Kontext als kritischer Infrastruktur

Gartner hat festgestellt, dass Organisationen mit dem höchsten Reifegrad KI‑fähiger D&A‑Kompetenzen bis zu 65  % bessere Geschäftsergebnisse erzielen, einschließlich Umsatzwachstum und Kostenoptimierung.

Der Erfolg von D&A im Jahr 2030 hängt nicht von besseren Modellen ab, sondern davon, KI‑Agenten einen gesteuerten, kontextualisierten Zugriff auf die richtigen Daten zu ermöglichen.

Agenten können ohne hochwertigen Kontext und absolutes Vertrauen nicht autonom agieren. Kontext‑Funktionen wirken als »Gehirn« der KI.

Daher sind Kontext, einschließlich Semantik und Metadaten, heute missionskritisch für D&A. D&A‑Verantwortliche müssen die D&A‑Architektur neu gestalten und die Kontext‑Schicht als zentrales Gehirn für KI‑Agenten etablieren, um vertrauenswürdige Erkenntnisse bereitzustellen.

Shift 4: Skalierung vernetzter Engineering‑Praktiken in D&A‑Organisationen

Die Umsetzung einer KI‑Ambition im großen Maßstab erfordert neue, tief integrierte Engineering‑Praktiken. Isolierte Ansätze für Daten‑, KI‑, Kontext‑ und Software‑Engineering werden eine AI‑first‑Ambition nicht erfüllen können.

D&A‑Organisationen müssen den Übergang von endlosen Proof‑of‑Concept‑Schleifen zur unternehmensweiten Skalierung schaffen, indem sie vernetzte Daten‑, KI‑, Software‑ und Kontext‑Engineering‑Fähigkeiten und ‑Kompetenzen aufbauen.

Shift 5: Etablierung von Vertrauen als Katalysator für Wertschöpfung und Innovation

Governance entwickelt sich zur Grundlage für Wertrealisierung und Innovation.

Eine Gartner‑Umfrage unter 360 IT‑Führungskräften im zweiten Quartal 2025 zeigte jedoch, dass sich nur 23  % sehr sicher fühlen, dass ihre Organisationen Sicherheit und Governance beim Einsatz von GenAI‑Tools beherrschen.

»Traditionelle Kontrollen sollten überarbeitet werden, um vertrauensbasierte Governance‑Modelle für KI‑Agenten zu priorisieren. Dazu gehört der Aufbau dynamischer Governance, die automatisierte Kontexte und Prüfungen zu Bias, Datenschutz und Compliance direkt in Arbeitsabläufe integriert«, so Sallam.

»Ohne Vertrauen in Daten, Ergebnisse und Entscheidungen von KI‑Modellen und ‑Agenten gibt es keinen Wert aus KI.«

Shift 6: Über ROI hinaus – hin zu Wertschöpfung mit Kompound‑Effekt

AI‑first‑D&A‑Führungskräfte müssen über den klassischen ROI hinausgehen und ein Wert‑Flywheel schaffen, bei dem Effizienzgewinne aus wirkungsvollen Investitionen gezielt wieder in Wachstum und Innovation reinvestiert werden.

[1] Weitere Informationen finden Gartner‑Kunden in »Shift Toward AI‑First for Data & Analytics 2030«.

https://www.gartner.com/document-reader/document/7530285

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[1] Weitere Informationen finden Gartner‑Kunden in »Shift Toward AI‑First for Data & Analytics 2030«.

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