KI Reifegrad
Veeam präsentiert neues „Data and AI Trust Maturity Model“ zur Bewertung von KI-Reife und Governance
Warum viele Unternehmen ihre AI-Reife überschätzen
Künstliche Intelligenz hält Einzug in kritische Geschäftsprozesse – doch bei Governance, Sicherheit und Nachweisbarkeit klaffen in vielen Unternehmen gefährliche Lücken. Genau hier setzt Veeam jetzt mit einem neuen Reifegradmodell für vertrauenswürdige KI an. Die zentrale Erkenntnis: Während 80 Prozent der Führungskräfte glauben, KI sicher skalieren zu können, kann nur etwa jedes dritte Unternehmen diese Einschätzung tatsächlich belegen.
Mit dem neuen „Data and AI Trust Maturity Model “ will Veeam Unternehmen dabei unterstützen, ihren tatsächlichen KI-Reifegrad objektiv zu bewerten und operative Schwachstellen sichtbar zu machen. Das wissenschaftlich fundierte und von Kunden validierte Framework soll Unternehmen helfen, Governance, Transparenz und Resilienz im Umgang mit KI systematisch auszubauen.
KI-Euphorie trifft auf Governance-Defizite
Die Einführung von KI schreitet branchenübergreifend rasant voran. Viele Unternehmen nutzen KI inzwischen nicht mehr nur experimentell, sondern integrieren intelligente Systeme bereits tief in Geschäftsprozesse und operative Abläufe. Besonders mit dem Aufkommen autonomer KI-Agenten steigt jedoch der Druck, Entscheidungen nachvollziehbar, kontrollierbar und auditierbar zu machen. Eine von der Emerald Research Group im Auftrag von Veeam durchgeführte Studie zeigt dabei erhebliche Defizite: Zahlreiche Unternehmen haben ihre KI-Initiativen schneller skaliert als die dafür notwendigen Governance- und Sicherheitsstrukturen aufgebaut. Fehlende Identitätsframeworks, unzureichende Datenkontrollen und mangelnde Auditierbarkeit entwickeln sich zunehmend zu einem Risiko – insbesondere im Hinblick auf regulatorische Anforderungen und Compliance. Nur wenige Unternehmen können KI-Vertrauen nachweisen
Besonders auffällig ist die Diskrepanz zwischen Selbstbild und Realität:
- 80 Prozent der Führungskräfte geben an, KI in den kommenden zwei Jahren sicher skalieren zu können.
- Gleichzeitig räumt fast die Hälfte ein, dass dieses Vertrauen eher auf Intuition als auf überprüfbaren Nachweisen basiert.
- Nur rund jedes dritte Unternehmen kann laut Studie umfassende Audit- und Governance-Nachweise kurzfristig bereitstellen.
- 52 Prozent berichten zudem von zurückgefahrenen KI-Projekten in den vergangenen 18 Monaten.
- Vier von zehn Unternehmen kämpfen mit Verzögerungen bei KI-Initiativen.
- 28 Prozent haben Projekte sogar vollständig gestoppt.
Die größten Herausforderungen liegen dabei weniger in der Technologie selbst als vielmehr in organisatorischen und operativen Defiziten. Besonders häufig genannt werden fehlende KI- und Machine-Learning-Kompetenzen, Integrationsprobleme in bestehende Prozesse sowie regulatorische Unsicherheiten.
Vier zentrale Säulen für vertrauenswürdige KI
Das neue „Data and AI Trust Maturity Model“ bewertet die KI-Reife von Unternehmen anhand von zwölf Dimensionen und fünf Entwicklungsstufen – von „Ad-hoc“ bis „führend“.
Im Mittelpunkt stehen vier Kernbereiche:
- Verstanden: Transparenz über Datenquellen, KI-Assets, Risiken und Datenherkunft.
- Gesichert: Governance für Identitäten und Zugriffe sowie Datenschutz- und Sicherheitskontrollen.
- Resilient: Backup-, Wiederherstellungs- und Business-Continuity-Fähigkeiten für KI-abhängige Systeme.
- Unleashed: Vertrauenswürdige Datenbasis für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung und Skalierung.
Laut Anand Eswaran, CEO von Veeam , reicht Vertrauen allein nicht mehr aus: Unternehmen müssten ihre KI-Readiness künftig belastbar nachweisen können – gegenüber Vorständen, Auditoren und Regulierungsbehörden.
Auch Analysten sehen wachsenden Handlungsbedarf. Krista Case, Principal Analyst bei theCUBE Research, verweist darauf, dass zwar bereits drei Viertel der Unternehmen operative KI-Systeme einsetzen, jedoch weniger als ein Drittel ausreichend Schutzmechanismen für KI-generierte Daten etabliert habe. Angriffe auf Datenebenen durch Manipulation, Vergiftung oder Exfiltration würden dadurch zu einem zunehmenden Risiko. Unternehmen benötigten deshalb strukturierte Benchmarks und klare Governance-Modelle, um technische Kontrollen mit geschäftlichen und regulatorischen Anforderungen zu verbinden. Assessment soll Unternehmen konkrete Handlungsempfehlungen liefern
Das Modell wird künftig über ein „Data and AI Trust Maturity Assessment“ angeboten. Unternehmen erhalten dabei:
- ein detailliertes Reifegradprofil,
- Benchmark-Vergleiche mit anderen Unternehmen,
- priorisierte Handlungsempfehlungen,
- sowie eine Roadmap für Governance, Sicherheit und KI-Resilienz.
Zusätzlich sollen die Ergebnisse auch Vorständen und Wirtschaftsprüfern als Entscheidungs- und Nachweisgrundlage dienen. Das Thema dürfte angesichts wachsender regulatorischer Anforderungen rund um vertrauenswürdige KI und AI Governance weiter an Bedeutung gewinnen – insbesondere in Europa.
