Zwei Drittel der befragten CIOs und CTOs sind für KI-Systeme verantwortlich, die sie nicht vollständig kontrollieren. Das ist nicht die Einschätzung eines kritischen Beobachters von außen, sondern das Ergebnis einer Studie, die IBM selbst in Auftrag gegeben hat. Veröffentlicht wurde sie am 8. Juni 2026, und die Zahlen dahinter sind durchaus unangenehm.
70 Prozent, die nichts sehen
Das IBM Institute for Business Value hat gemeinsam mit Oxford Economics rund 2.000 Führungskräfte aus 33 Ländern und 19 Branchen befragt. Das Ergebnis: 70 Prozent der Befragten sagen, dass Teams im Unternehmen Technologie schneller einsetzen, als die IT-Abteilung überhaupt mitbekommt. Gleichzeitig treiben CEO-Mandate die KI-Transformation voran, 80 Prozent der Befragten berichten davon. Nur eben: Bereit fühlen sich die wenigsten. Gerade mal 11 Prozent halten sich für vollständig vorbereitet auf das Tempo, mit dem KI-Agenten in den nächsten zwölf Monaten ausgerollt werden sollen.
Bis 2027 rechnen die befragten Technologiechefs mit einem Anstieg der eingesetzten KI-Agenten um 38 Prozent. Die Governance hinkt hinterher, 77 Prozent der Organisationen bestätigen das ausdrücklich.
54 Vorfälle im Schnitt
IBM-CIO Matt Lyteson formuliert es so: Es gehe nicht mehr nur darum, KI schneller auszurollen. Sondern darum, von Grund auf neu zu gestalten, wie Organisationen KI kontrollieren, steuern und finanzieren. Das klingt richtig. Und die Zahlen geben ihm recht, auf eine wenig schmeichelhafte Art.
Im vergangenen Jahr verzeichneten die befragten Organisationen im Schnitt 54 KI-Agenten-Vorfälle, bei denen menschliches Eingreifen nötig war. 17 Prozent davon galten als schwerwiegend, mit einer Eindämmungszeit von mehr als vier Stunden. 37 Prozent dieser schweren Fälle führten zu Datenpannen oder Sicherheitsverletzungen, 33 Prozent zu kaskadenartigen Systemausfällen.
16-mal mehr Agenten, 4-mal weniger Kosten
Der eigentlich interessante Teil der Studie ist der Vergleich zwischen Organisationen, die Kontrolle in ihre KI-Systeme eingebaut haben, und jenen, die auf manuelle Governance setzen. Die Unterschiede sind massiv. Wer Kontrolle strukturell verankert, setzt 16-mal mehr KI-Agenten ein, erzielt 18 Prozent höhere Betriebsmargen und gibt dabei viermal weniger seines KI-Budgets aus. Wer früh auf modulare, austauschbare Architekturen gesetzt hat, berichtete 2025 von einem um 10 Prozent höheren Return on AI Investment.
Die KI-Ausgaben selbst wachsen derweil kräftig: von knapp 15 Prozent der IT-Budgets 2025 auf fast 25 Prozent bis 2027. Ein Plus von 71 Prozent in zwei Jahren. Dass dabei 84 Prozent der Technologiechefs das KI-Finanzmanagement noch nicht vollständig operationalisiert haben und 85 Prozent keinen vollständigen Überblick über ihre KI-Ausgaben in Echtzeit besitzen, passt ins Bild.
IBMs eigenes Interesse
Natürlich ist diese Studie kein neutrales Dokument. IBM forscht nicht aus Nächstenliebe. Wer Governance-Lücken dokumentiert und gleichzeitig Hybrid-Cloud-Plattformen und KI-Consulting verkauft, hat ein handfestes Interesse daran, dass die Lücken groß aussehen. Das schmälert den Befund nicht grundsätzlich, man sollte ihn nur mit dieser Brille lesen. 2.000 Befragte aus 33 Ländern sind eine solide Basis, die Zahlen sind konsistent, und das Grundproblem, Kontrolle und Tempo gleichzeitig zu skalieren, ist real.
Zwei Drittel haften für Systeme, die sie nicht kontrollieren. Und nur jeder Neunte fühlt sich bereit. Das ist kein Marketingtext, das ist ein Befund.
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