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Die wenigsten halten ihre Kundendaten für gut

Nur acht Prozent der Unternehmen geben an, die Möglichkeiten ihres CRM-Systems auszuschöpfen – obwohl 68 Prozent ein solches System nutzen, allerdings noch nicht vollständig. Damit spricht vieles dafür, dass CRM in der Praxis häufig fragmentiert genutzt wird. In der Gesamtschau der Befunde wird zudem deutlich. Das heißt, für Skalierung und messbare Ergebnisse sind weniger neue Tools entscheidend als Integration und Architektur. Vor diesem Hintergrund zählten CRM- und „Customer Experience“-Anwendungen trotz aufwendiger Einführung zu den Systemen, die klar unter ihren Möglichkeiten bleiben. Daten sind also der zentrale Engpass! Denn lediglich sechs Prozent der Befragten stufen ihre Kundendaten als qualitativ hoch ein. Genau 58 Prozent sehen die mangelnde Kombinierbarkeit und das Fortbestehen von Datensilos als größte Herausforderung. Das Potenzial ist messbar! Rund 38 Prozent der Unternehmen erwarten bei einer deutlichen Verbesserung der Qualität der Kundendaten Umsatzsteigerungen von elf bis 15 Prozent. Die Analyse zeigt außerdem, dass Integration und Architektur kritischer sind als die Auswahl einzelner Tools. Enterprise Architecture Management ist lediglich bei drei Prozent der Unternehmen vollständig etabliert, und Integrationsmängel werden in vielen Unternehmen als zentrales Problem beschrieben. Und Agentic AI halte zwar bereits Einzug, bleibe aber in vielen Unternehmen auf einfache Einsatzszenarien (etwa Content Generierung und Chatbots) beschränkt. Komplexe, unternehmensweite Multi-Agent-Orchestrierungen sind eher selten. Schließlich bleibt das Projektrisiko hoch: Viele Initiativen erreichen nicht die erwarteten Ergebnisse. Hauptursachen sind unzureichende Prozessmodellierung, fehlende Zielsetzungen und fehlende Skills.

Der KI-Hype verläuft ohne wirklich sichtbare Reife

Bei der Anwendung von KI dominieren grundlegende Szenarien wie Content-Management (87 Prozent), die Analyse der Kundenkommunikation (77 Prozent) sowie Conversational AI im Customer Service (etwa Chatbots, 71 Prozent). Höherwertige Szenarien wie Marketing-Mix-Modelling oder Causal Inference (Causal AI 13 Prozent) sind selten. Die operative Umsetzung von Transformations- und Technologieprojekten bleibt anspruchsvoll. Denn 47 Prozent der Befragten geben an, dass 70 bis unter 80 Prozent der Projekte in ihren Organisationen scheitern respektive nicht den angestrebten Erfolg erbringen. Häufigste Ursachen sind unzureichendes funktionales beziehungsweise fachliches Know-how (56 Prozent), zu viele parallele Projekte (44 Prozent) sowie fehlende respektive unklare Zielsetzungen (42 Prozent). Das Fazit: Nur mit serviceorientierten/agentischen Architekturen sowie konsequenter Daten- und Prozessarbeit werden KI-Projekte skalierbar und wertstiftend. Wahrnehmungskluft zwischen Management und Mitarbeitenden Ein besonderer Schwerpunkt ist in diesem Jahr die Befragung von Mitarbeitenden und Führungskräften. Aus Sicht der Führungskräfte ist die Mehrheit der Teams eher schlecht befähigt, Daten und Tools effektiv zu nutzen (53 Prozent). Nur 18 Prozent outen sich als „Cheerleader“ der Kompetenzen ihrer eigenen Organisation. Rund 45 Prozent der Führungskräfte schätzen zudem, dass insgesamt eine eher niedrige Akzeptanz für neue Ansätze und Technologien bei den Mitarbeitenden vorherrscht.

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