SAS Studie: Unternehmen investieren in vertrauenswürdige KI - doch Anwender trauen den Ergebnissen immer weniger

2. Data & AI Impact Report von SAS, mit Insights zur Verfügung gestellt von IDC
Kurzfassung: Deutsche Unternehmen haben ihre KI-Governance im vergangenen Jahr erheblich ausgebaut. Das zeigt der "Data and AI Impact Report: The New Economics of Trust”, den SAS auf Basis von Insights von IDC zum zweiten Mal nach 2025 veröffentlicht hat. Der Trustworthiness-Index für Deutschland, der den Anteil der vertrauenswürdigen KI-Systeme bei Unternehmen ermittelt, stieg um 8,1 Punkte auf 59,1 Punkte - und liegt damit nur 2,2 Punkte unter dem globalen Durchschnitt von 61,3 Punkten. Gleichzeitig sank das wahrgenommene Vertrauen der Unternehmen und ihrer Mitarbeiter um 7,3 Punkte auf 69,5 Punkte. Die Kluft zwischen dem, was KI verspricht, und dem, was sie nachweislich zuverlässig leistet, hat sich dadurch mehr als halbiert - von 25,8 auf 10,4 Punkte.
SAS Studie: Unternehmen investieren in vertrauenswürdige KI - doch Anwender trauen den Ergebnissen immer weniger Foto: SAS
[SAS Institute GmbH - 17.09.2026] -- 2. Data & AI Impact Report von SAS, mit Insights zur Verfügung gestellt von IDC

-- Deutsche Unternehmen haben ihre KI-Governance gegenüber 2025 deutlich gestärkt

-- Mitarbeiter lehnen ein Drittel aller Empfehlungen von KI-Systemen ab - weil sie sie nicht nachvollziehen können

-- 89 Prozent der Unternehmen weltweit nutzen KI-Agenten, die über eine gewisse Entscheidungsbefugnis verfügen

Heidelberg, 17. September 2026 - Deutsche Unternehmen haben ihre KI-Governance im vergangenen Jahr erheblich ausgebaut. Das zeigt der "Data and AI Impact Report: The New Economics of Trust”, den SAS auf Basis von Insights von IDC zum zweiten Mal nach 2025 veröffentlicht hat. Der Trustworthiness-Index für Deutschland, der den Anteil der vertrauenswürdigen KI-Systeme bei Unternehmen ermittelt, stieg um 8,1 Punkte auf 59,1 Punkte - und liegt damit nur 2,2 Punkte unter dem globalen Durchschnitt von 61,3 Punkten. Gleichzeitig sank das wahrgenommene Vertrauen der Unternehmen und ihrer Mitarbeiter um 7,3 Punkte auf 69,5 Punkte. Die Kluft zwischen dem, was KI verspricht, und dem, was sie nachweislich zuverlässig leistet, hat sich dadurch mehr als halbiert - von 25,8 auf 10,4 Punkte.

Anwender lehnen oft KI-Ergebnisse ab - mangels Nachvollziehbarkeit

Trotz verbesserter Governance-Strukturen wächst die Skepsis auf Anwenderseite. Global lehnen 97,2 Prozent der Anwender KI-Empfehlungen regelmäßig ab. In Deutschland ist mangelnde Erklärbarkeit mit 32,2 Prozent der häufigste Grund, KI-Empfehlungen zu verwerfen. Dahinter folgen qualitativ schlechter oder faktisch falscher Output (25,4 Prozent) sowie verzerrte oder unfaire Ergebnisse (19,5 Prozent). Erklärbarkeit und Datenqualität sind damit insgesamt der Grund für mehr als die Hälfte aller Ablehnungen.

In Deutschland setzt bereits fast jedes zweite Unternehmen (45,5 Prozent) Agentic AI ein - also KI-Systeme, die eigenständig Aufgaben übernehmen. Das liegt deutlich über dem internationalen Durchschnitt. 89 Prozent der weltweit eingesetzten KI-Agenten agieren heute selbstständig, mehr als die Hälfte davon mit wenig oder keiner menschlichen Kontrolle. Diese Systeme genießen deutlich weniger Vertrauen als Generative AI (also Chat GPT und Co.): 66 Prozent gegenüber 76 Prozent.

EU AI Act treibt Governance-Ausbau - Datenbasis bleibt schwach

Der stärkste Zuwachs im Jahresvergleich entfällt auf Model Governance: plus 12,6 Punkte auf 55,8 Prozent. Dieser Anstieg lässt sich direkt auf das Inkrafttreten des EU AI Act zurückführen, der Modelldokumentation, Risikoklassifizierung und Lifecycle-Kontrollen verbindlich vorschreibt. Deutschland ist hier in Europa führend: 66,3 Prozent der Unternehmen haben ein entsprechendes Regelwerk ("Responsible AI Policy") eingeführt - mehr als in allen anderen EU-Staaten.

Die Datenbasis hält mit dieser Entwicklung jedoch nicht Schritt. Nur jedes sechste Unternehmen (16,3 Prozent) der deutschen Unternehmen geben an, dass Datenqualitätsprozesse für jedes Projekt verpflichtend vorgegeben sind. Bei 28,5 Prozent existieren zwar Richtlinien für Responsible AI, aber die Befragten sind unsicher, ob diese auch eingehalten werden. Das Bewusstsein für diese Defizite ist gestiegen: 65,9 Prozent der deutschen Unternehmen nennen Datenqualität als zentrale Anforderung, nach 29,2 Prozent im Vorjahr.

Regulatorischer Druck verschiebt Prioritäten

Mit dem Inkrafttreten des EU AI Act haben sich die wahrgenommenen Herausforderungen beim KI-Einsatz deutlich verschoben. Regulatorische Compliance ist als Sorge auf 39,8 Prozent gestiegen und verdrängt damit abstrakte Kriterien wie ethischen KI-Einsatz, Bias und Fairness, die um 42,8 Prozentpunkte auf 25,2 Prozent gefallen sind. Datenschutz und Datensicherheit bleiben mit 46,3 Prozent die größte Einzelsorge, haben sich aber um 12,7 Prozentpunkte entspannt, weil DSGVO-Prozesse in vielen Unternehmen inzwischen etabliert sind.

Investitionen steigen - aber die Erwartungen verschieben sich

Die Investitionsbereitschaft in KI bleibt hoch: 8,1 Prozent der deutschen Unternehmen planen für die kommenden zwölf Monate eine deutliche Erhöhung ihrer KI-Ausgaben um mehr als 20 Prozent - nach 3 Prozent im Vorjahr. Weitere 50,4 Prozent planen eine moderate Steigerung zwischen 4 Prozent und 20 Prozent. Gleichzeitig wächst der Druck, dass diese Investitionen messbare Ergebnisse liefern. Kostensenkung ist als Geschäftsziel um 20,8 Punkte auf 39,8 Prozent gestiegen, die Erwartung eines konkreten ROI um 22 Punkte auf 26 Prozent.

Der Report belegt einen direkten Zusammenhang zwischen Governance-Reife und wirtschaftlichem Erfolg: Unternehmen mit nachweislich vertrauenswürdiger KI haben eine bis zu 15-mal höhere Wahrscheinlichkeit, einen starken Return on Investment zu erzielen. In Deutschland berichten bereits 30,1 Prozent der Unternehmen von einem starken oder hohen ROI - ein Wert, der über dem globalen Benchmark liegt.

"Deutsche Unternehmen haben in kurzer Zeit beachtliche Fortschritte bei KI-Governance und Compliance gemacht. Die eigentliche Aufgabe beginnt jetzt erst: Wer Governance nur auf dem Papier hat, wird weder das Vertrauen seiner Anwender gewinnen noch den ROI erzielen, den KI ermöglicht. Datenqualität muss in die Systeme eingebettet sein - nicht nachträglich geprüft werden. Jeder Fehler in den Daten multipliziert sich auf dem Weg zum KI-Ergebnis. Das ist keine technische Detailfrage, sondern eine strategische Entscheidung", erklärt Ingo Macht, Country Leader Deutschland von SAS.
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