Die Region Naher Osten und Afrika (MEA) strebt energisch die Integration künstlicher Intelligenz (KI) an, doch die zunehmende Kluft zwischen Ambitionen und praktischer Umsetzung droht das volle wirtschaftliche Potenzial dieser Transformation einzuschränken. Eine neue Studie des IBM Institute for Business Value zeigt, dass 77 % der MEA-Datenführer Investitionen in die Beschleunigung von KI-Funktionen priorisieren, nur 25 % jedoch zuversichtlich sind, dass ihre bestehende Dateninfrastruktur neue KI-gesteuerte Einnahmequellen zuverlässig unterstützen kann. Diese Diskrepanz verdeutlicht ein kritisches Ungleichgewicht: Unternehmen beeilen sich, KI einzusetzen, bevor sie die zugrunde liegenden Datenherausforderungen vollständig angehen.
Die wachsende Lücke bei den Datenkompetenzen
Eines der größten Hindernisse für den KI-Erfolg in MEA ist der zunehmende Mangel an fortgeschrittenen Datenkenntnissen. Die Studie ergab, dass 54 % der Befragten dies mittlerweile als ihre größte Herausforderung nennen, was einer nahezu Verdoppelung gegenüber 28 % im Jahr 2023 entspricht. Dieser schnelle Anstieg deutet darauf hin, dass sich die Talentlücke schneller als erwartet vergrößert, was möglicherweise die Operationalisierung von KI-Initiativen behindert und Wettbewerbsvorteile einschränkt. Das Problem ist nicht nur ein Mangel an Personal, sondern auch ein Mangel an Personen, die über das Fachwissen verfügen, das erforderlich ist, um Daten effektiv für KI-Anwendungen zu verwalten, zu verfeinern und zu nutzen.
Datenstrategieintegration und Herausforderungen bei unstrukturierten Daten
Trotz Bedenken hinsichtlich der Bereitschaft hat die Integration zwischen Datenstrategie und umfassenderen Technologie-Roadmaps zugenommen. Drei Viertel (76 %) der MEA Chief Data Officers geben jetzt an, dass ihre Datenstrategie direkt auf Infrastrukturinvestitionen ausgerichtet ist, gegenüber 55 % im Jahr 2023. Allerdings sind nur 27 % zuversichtlich, dass ihr Unternehmen in der Lage ist, aus unstrukturierten Daten, einer kritischen Komponente für viele KI-Anwendungen, Mehrwert zu schaffen. Dies deutet darauf hin, dass sich die strategische Ausrichtung zwar verbessert, die praktische Fähigkeit zur Verarbeitung komplexer, realer Daten jedoch weiterhin begrenzt ist.
Talentakquise und Datendemokratisierung
Der Kampf um die Rekrutierung qualifizierter Datenexperten wird immer intensiver. 79 % der befragten MEA-Führungskräfte finden es schwierig, wichtige Datenrollen zu besetzen, wobei nur 51 % glauben, dass die Rekrutierungsbemühungen die notwendigen Fähigkeiten und Erfahrungen vermitteln, ein Rückgang gegenüber 66 % im Jahr 2024. Gleichzeitig gewinnt die Datendemokratisierung an Fahrt, wobei 72 % der MEA-Datenchefs angeben, dass ein breiterer Mitarbeiterzugriff auf Daten Unternehmen dabei hilft, schneller voranzukommen. Allerdings stimmen nur 28 % voll und ganz zu, dass sie klar vermitteln können, wie Daten Geschäftsergebnisse fördern, und nur 27 % haben klare Kennzahlen festgelegt, um den Wert datengesteuerter Ergebnisse zu messen. Dies deutet darauf hin, dass der Zugriff auf Daten zwar zunimmt, die Umsetzung in konkreten Geschäftswert jedoch weiterhin eine Herausforderung darstellt.
Die Lücke schließen: KI-zu-Daten-Ansatz
Um diese Herausforderungen anzugehen, verfolgen 75 % der MEA Chief Data Officers einen „AI-to-Data“-Ansatz, anstatt Daten zu zentralisieren, und 68 % entwickeln aktiv verschiedene Datensätze, um KI-Agenten zu schulen. Dies deutet auf eine Verlagerung hin zur Nutzung von KI zur Verbesserung der Datenqualität und -zugänglichkeit hin, anstatt sich auf traditionelle Datenverwaltungsmethoden zu verlassen. Dieser Ansatz erfordert jedoch erhebliche Investitionen in die KI-Infrastruktur und das Fachwissen, das vielen Unternehmen möglicherweise fehlt.
Globale Trends und Implikationen
Die globalen Ergebnisse der IBM-Studie unterstreichen die Dringlichkeit, sich mit der Datenbereitschaft zu befassen. Weltweit priorisieren 81 % der Chief Data Officers KI-beschleunigende Investitionen, wobei 13 % der IT-Budgets jetzt für die Datenstrategie vorgesehen sind, gegenüber nur 4 % im Jahr 2023. Dennoch sind nur 26 % weltweit zuversichtlich, dass ihre Datenfähigkeiten KI-gestützte Einnahmequellen unterstützen können. Diese globale Diskrepanz unterstreicht die systemischen Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der Umsetzung von KI-Ambitionen in praktische Ergebnisse gegenübersehen.
Das aggressive Streben der MEA-Region nach KI in Verbindung mit der wachsenden Lücke bei der Datenbereitstellung birgt sowohl Chancen als auch Risiken. Unternehmen, die der Datenqualität Priorität einräumen, in die Talententwicklung investieren und innovative KI-zu-Daten-Ansätze übernehmen, werden am besten positioniert sein, um das volle wirtschaftliche Potenzial dieser Transformation auszuschöpfen. Wer sich diesen Herausforderungen nicht stellt, riskiert, in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld ins Hintertreffen zu geraten
