Auf den Punkt: 91 Prozent der TMT-Unternehmen sehen Erfolg bei KI-Investitionen, aber nur 33 Prozent können diesen tatsächlich messen — ein kritisches Governance- und Kontrollfizit für CDOs.
Eine Untersuchung von Economist Enterprise unter über 200 Führungskräften in USA und Europa offenbart ein Ertrags-Paradoxon: 91 Prozent der Unternehmen im TMT-Sektor behaupten, dass ihre KI-Investitionen Ergebnisse liefern, doch nur ein Drittel besitzt Frameworks zur Messung des tatsächlichen geschäftlichen Nutzens.
Die Studie im Auftrag von HCLTech untersuchte KI-Einsätze in Telekommunikation, Medien, Halbleitern und Technologie. Sie identifiziert drei kritische Defizite: Erstens fehlt es an strukturierter Messung des Geschäftsertrags. Zweitens zeigt sich eine Umsetzungslücke beim Skalieren von Piloten in den Produktivbetrieb. Drittens sind Qualifizierungsstrategien und interne Governance unterentwickelt.
Zur Qualifizierung: Nur 20 Prozent der befragten Organisationen verfügen über eine konkrete Strategie zur Weiterbildung oder gezielten Neueinstellung von KI-Fachkräften, obwohl Weiterbildung bei künftigen Budgetentscheidungen Priorität genießt. Zur Governance: Lediglich 17 Prozent berichten, dass interne Steuerungsregelungen die Funktionsweise ihrer KI-Systeme aktiv mitbestimmen.
Für CDOs bedeutet dies: KI-Investitionen ohne klare Metriken und Governance-Rahmen verhindern sowohl die Nachverfolgung des ROI als auch die konsistente Skalierung. Die Studie verweist zudem auf eine branchenübergreifende Konvergenz: Traditionelle TMT-Grenzen verschwimmen, während KI in alle Wertschöpfungsstufen eindringt. Unternehmen müssen ihre KI-Strategie als Industrialisierungsprogramm mit definierten Outputs, messbaren Zielen und Steuerungsprozessen neu konzipieren — nicht als Experimentierphase.
Quelle: www.it-daily.net · Erschienen 29. Juli 2026
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