Unternehmen identifizieren Daten als primären KI-Blocker, was Investitionen in unstrukturierte Daten in die Höhe treibt

BOSTON, 18. Mai 2026 /PRNewswire/ -- Nasuni, eine führende Plattform für unstrukturierte Daten für Unternehmensteams und KI, gab heute die Ergebnisse seines jährlichen Branchenforschungsberichts The State of Enterprise File Data Annual Report 2026 bekannt. Die Untersuchung zeigt, dass sich die Kluft zwischen der Einführung von KI und den Ergebnissen vergrößert: 97 % der Unternehmen haben KI-Agenten eingesetzt oder erproben diese, doch 57 % der KI-Projekte erreichen ihre Ziele nicht. Dieses Defizit ist größtenteils auf datenbezogene Herausforderungen zurückzuführen, wobei fast alle Unternehmen (94 %) Probleme mit der Verwaltung unstrukturierter Daten haben, die den Großteil ihres Datenbestands ausmachen. Während nur 16 % der Befragten die Verwaltung unstrukturierter Daten als IT-Kerninvestition einstufen, planen 60 % der Befragten, in den nächsten 18 Monaten zu investieren. Dies spiegelt die wachsende Anerkennung der Rolle wider, die proprietäre, operative Daten bei der Erzielung wünschenswerter Geschäftsergebnisse mithilfe von KI spielen.

„Unternehmen arbeiten schnell an KI-Projekten, aber die meisten erzielen nicht die gewünschten Ergebnisse", sagt Sam King, Chief Executive Officer bei Nasuni. „Dieser Bericht macht deutlich, dass der Erfolg von KI davon abhängt, wie gut Sie Ihre Daten verwalten und aufbereiten. Zu viele Unternehmen verlassen sich immer noch auf veraltete Ansätze für die Verwaltung unstrukturierter Daten und schränken damit ihre Fähigkeit ein, deren vollen Wert zu erschließen. Ihre firmeneigenen, betrieblichen Daten sind Ihr größtes Kapital, aber nur, wenn sie für Ihre Teams und die sie unterstützende KI zugänglich und bereit sind. In einer Zeit steigender Hardwarekosten, Lieferrisiken und zunehmender Komplexität ist es der ultimative Schritt ohne Reue, sein Datenhaus in Ordnung zu bringen - und genau hier haben wir investiert, um Kunden dabei zu helfen, KI-Ambitionen in KI-Ergebnisse zu verwandeln."

Die Ergebnisse weisen auf mehrere kritische Herausforderungen und Veränderungen hin, die Unternehmen bei der Skalierung von KI und der Modernisierung ihrer Dateninfrastruktur angehen müssen, darunter:

• Die Umsetzung von KI in ROI in großem Maßstab bleibt eine Herausforderung: 90 % der Unternehmen berichten über Hindernisse bei der Skalierung von KI, die auf Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit (43 %), Integrationsprobleme (36 %) und mangelndes Vertrauen in die Daten (33 %) zurückzuführen sind und dazu beitragen, dass nur 43 % der Projekte ihre Ziele erfolgreich erreichen.
• KI offenbart Datenlücken, da ein uneinheitlicher Zugang die Skalierung verlangsamt: Fast die Hälfte (46 %) der Unternehmen gibt an, dass KI-Initiativen Probleme mit der Datenqualität und -verwaltung aufgedeckt haben, während 79 % von einem uneinheitlichen Dateizugriff und einer uneinheitlichen Leistung an verschiedenen Standorten berichten, was zu den weit verbreiteten Problemen bei der Skalierung von KI beiträgt.
• Die Einführung von agentenbasierter KI ist schneller als die Bereitschaft dazu: Während fast alle Unternehmen KI-Agenten in Pilotprojekten einsetzen, haben nur 18 % sie in großem Umfang implementiert, was die Diskrepanz zwischen Ambitionen und Skalierung unterstreicht.
• Steigende Hardwarekosten erhöhen den Druck auf die IT-Budgets: 62 % der Unternehmen erwarten einen Anstieg der Hardwarekosten, da Schlüsselkomponenten wie DRAM stark ansteigen, was neue Herausforderungen mit sich bringt, wenn Unternehmen KI skalieren und ihre Infrastruktur modernisieren. Da die Einführung von KI immer schneller voranschreitet, verschärfen diese steigenden Kosten die Belastung der Infrastruktur, die zur Unterstützung datenintensiverer Arbeitslasten erforderlich ist.

Die Einführung von KI in Unternehmen beschleunigt sich, aber die Ergebnisse deuten darauf hin, dass viele Unternehmen ihre Bereitschaft für fortschrittlichere Anwendungsfälle überschätzt haben, wobei Lücken in Bezug auf Datenzugriff, Governance und Wiederherstellung immer schwerer zu ignorieren sind.

Diese Herausforderungen sind branchenübergreifend. In der AEC-Branche nennen 66 % der Unternehmen die Sicherheit als ihr größtes Problem mit unstrukturierten Daten; Hersteller sehen sich weiterhin mit erhöhten Cyberrisiken und längeren Wiederherstellungszeiten konfrontiert; und Energie-, Öl- und Gasunternehmen sind nach wie vor geteilter Meinung darüber, ob die KI-Entscheidungen von der Geschäftsleitung oder der IT-Abteilung getroffen werden sollten, was zu einem Misalignment der Ziele führt. Mit der Weiterentwicklung von KI und agentenbasierten Systemen werden diese Lücken nur noch größer werden. Daher ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, ihre Datengrundlage zu modernisieren, um die kommenden Entwicklungen zu unterstützen.

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Methodik

Diese Umfrage wurde unter 1.000 Einkaufsentscheidern in den USA, Großbritannien, Frankreich und der DACH-Region (Deutschland, Österreich, Schweiz) in Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern durchgeführt. Die Interviews wurden von Sapio Research im März 2026 per E-Mail-Einladung und Online-Umfrage durchgeführt.

Informationen zu Nasuni

Nasuni ist eine führende Plattform für unstrukturierte Daten in Unternehmen, in denen Dateidaten sowohl für Menschen als auch für KI von entscheidender Bedeutung sind. Wir unterstützen die operative Dateiebene, auf der die eigentliche Arbeit stattfindet – wir helfen Unternehmen dabei, Daten zu verwalten, zu schützen und nutzbar zu machen, damit Teams effizienter arbeiten, Kosten senken und sicher und ohne Einschränkungen arbeiten können.

Basierend auf einer patentierten Architektur, die Cloud-Objektspeicher mit Dateidiensten für Unternehmen – einschließlich Berechtigungen, Versionsverwaltung und einem globalen Namensraum – vereint, bietet Nasuni leistungsstarken Dateizugriff, globale Datenverfügbarkeit sowie eine skalierbare, regulierte und KI-fähige zentrale Datenquelle für alle wichtigen Clouds.

Nasuni genießt das Vertrauen von mehr als 1.300 Unternehmen weltweit und unterstützt Organisationen dabei, ihre Dateiinfrastruktur zu modernisieren, die Datensicherheit zu erhöhen und KI-gesteuerte Abläufe zu fördern. Weitere Informationen finden Sie unter www.nasuni.com.

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Telefon: 617-426-2222

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In Thüringen ist ein großangelegtes Forschungsprojekt zur nächsten Generation der Nanostrukturierung gestartet. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Technischen Universität Ilmenau, der Friedrich-Schiller-Universität Jena und des Fraunhofer-Instituts für Angewandte Optik und Feinmechanik (IOF) in Jena entwickeln gemeinsam eine Hochpräzisionsmaschine, die Nanostrukturen auf Flächen von bis zu einem Quadratmeter erzeugen und vermessen soll. Die geplante 3D-Nanolithographie- und Nanomessmaschine (3D-NLM) soll dabei eine Positionierungsgenauigkeit erreichen, die kleiner ist als ein Atom. Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) unterstützt die erste Projektphase bis 2027 im Rahmen des Programms „Neue Geräte für die Forschung“ mit vier Millionen Euro.

Mit dem Vorhaben zielt das Konsortium auf eine Größenordnung, die bestehende Anlagen deutlich übertrifft. Bisher lassen sich hochpräzise Nanostrukturen auf photonischen Bauteilen nach Angaben der Projektbeteiligten nur bis zu einem Durchmesser von etwa 30 Zentimetern zuverlässig herstellen. Die neue Anlage soll Bearbeitungen und Messungen von Bauteilen mit Kantenlängen von bis zu einem Meter ermöglichen – und damit eine mehr als dreifache Vergrößerung der nutzbaren Fläche erschließen. Die Entwicklungsarbeiten an der Maschine sind angelaufen; das Gesamtprojekt ist in drei Phasen bis 2032 angelegt.

Nanostrukturen gelten seit rund zwei Jahrzehnten als Schlüsseltechnologie, weil sie Licht gezielt beeinflussen können, indem sie dessen Wellenlänge und Ausbreitung steuern. Solche Strukturen finden sich bereits heute in großflächigen Bauteilen, etwa in Displays moderner Fernsehgeräte, die auf Nanotechnologie basieren. Nach Einschätzung der Forscherinnen und Forscher reicht die Genauigkeit bestehender industrieller Lösungen jedoch nicht aus, um künftige Anforderungen in zentralen wissenschaftlichen und technologischen Anwendungsfeldern zu erfüllen.

Die in Thüringen entstehende 3D-NLM soll genau diese Lücke adressieren. Perspektivisch könnte die Maschine zur Fertigung und Charakterisierung elektronischer und photonischer Schaltkreise ebenso eingesetzt werden wie zur Herstellung von Hochleistungsoptiken für die Erdbeobachtung. Auch in der Energieforschung sehen die Projektpartner potenzielle Einsatzfelder. Durch die Kombination aus großflächiger Bearbeitung und atomnaher Präzision erhoffen sich die Beteiligten einen technologischen Sprung, der sowohl der Grundlagenforschung als auch der Entwicklung neuer Komponenten in der Optik- und Elektronikindustrie zugutekommen könnte.