KI-READYNESS MANAGEMENT & INNOVATION W Governance wird zum Skalierungsmechanismus Agentische Systeme erhöhen die Anforderungen an Vertrauen, da sie nicht mehr nur unterstützen, sondern eigenständig Aktionen über verschiedene Systeme hinweg ausführen und Entscheidungen und Geschäftsergebnisse beeinflussen können. Dadurch entstehen neue Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit, Identitätsmanage- ment, Nachvollziehbarkeit, Compliance und Kontrolle. Die Studie zeigt weiterhin, dass schwache Governance-Strukturen und ein un- klarer Return on Investment zu den häufigsten Gründen gehören, warum KI-Projekte ins Stocken geraten. 39% der befragten Un- ternehmen wollen das Thema Governance 2026 priorisieren, um vertrauenswürdige Entscheidungs- und Risikorahmenwerke zu etablieren, während 35% der Unternehmen Schwierigkeiten haben, den ROI von KI gegenüber Stakeholdern überhaupt zu quantifizie- ren und nachzuweisen. Zudem ist Governance in einem agenten- gesteuerten Modell keine reine Verwaltungsaufgabe mehr. Sie wird zur operativen Disziplin, die es Unternehmen ermöglicht, KI ver- trauensvoll und skalierbar einzusetzen. E Betriebsmodelle müssen neu gestaltet werden 46% der Unternehmen planen in 2026 die KI-Anwendungsfälle zu erhöhen, die direkt mit Geschäftszielen verknüpft sind. Ganz so einfach ist es allerdings nicht: Unternehmen können nicht einfach Agenten auf bestehende Prozesse aufsetzen und automatisch eine Transformation erwarten. Agentengesteuerte Prozesse verändern die Rolle der Mitarbeitenden, die Struktur der Prozesse und die Logik der Überwachung. Es muss neu überdacht werden, wo Menschen weiterhin eingebunden bleiben, wie Ausnahmen behandelt werden, wie Leistung gemessen wird und wie Vertrauen erhalten bleibt. Dabei handelt es sich nicht um ein einfaches Funktions-Upgrade, sondern um eine grundlegende Veränderung des Betriebsmodells. R Daten und Integration entscheiden über Erfolg Agenten sind nur so leistungsfähig wie die Systeme und Daten, auf die sie zugreifen können. Sind Daten fragmentiert, APIs schwach und Workflows voneinander getrennt, wird die agentengesteuerte Ausführung schnell scheitern. Deshalb ist die sichtbare KI-Schicht selten das schwierigste Problem. Die eigentliche Herausforderung liegt darunter: vertrauenswürdige Daten, starke Integrationen, klare Datenherkunft (Data Lineage), hochwertige Metadaten und belast- bare Prozessvernetzung. Ohne dieses Fundament brechen ergebnis- orientierte KI-Modelle unter der Komplexität zusammen. IDC- Forschung zeigt, dass sich 46% der Unternehmen im Jahr 2026 auf eine KI-fähige Datenarchitektur konzentrieren und einen kontrollierten Zugriff auf sämtliche Unternehmensdaten schaffen – unabhängig davon, ob diese strukturiert, unstrukturiert oder als Ereignisströme vorliegen. (IDC Future Enterprise Resilience and Spending Survey, Wave 1, März 2026) Das ist die eigentliche stra- tegische Veränderung, die derzeit stattfindet. Die Gewinner werden nicht die Anbieter mit den meisten KI-Funktionen oder dem gün- stigsten Zugang zu KI-Modellen sein. Gewinnen werden diejenigen, die Unternehmen dabei helfen, manuelle Arbeit zu reduzieren, Pro- zessabschlüsse zu verbessern, Produktivität zu steigern und messbaren geschäftlichen Mehrwert zu liefern. Für Anbieter von Unternehmens - anwendungen wird integrierte KI zunehmend zur Grundvorausset- zung. Käufer werden immer häufiger nicht mehr fragen, ob KI im Produkt enthalten ist, sondern ob sie die Ergebnisse über verschie- dene Workflows hinweg verbessert. Anbieter, die systemübergreifend orchestrieren, vertrauenswürdige Ausführung ermöglichen und ihre Preisgestaltung an messbaren Ergebnissen ausrichten können, werden die stärkere Marktposition haben. Auch für Dienstleistungsanbieter ergeben sich neue Möglichkeiten. Unternehmen benötigen Unter- stützung bei der Neugestaltung von Workflows, der Modernisierung von Integrationen, der Stärkung der Governance und der Messung des Mehrwerts. Der Markt wird diejenigen belohnen, die KI-Stra- tegien mit der operativen Realität verbinden können. Für Unternehmen ist die Botschaft einfach: Der Kauf von Werkzeu - gen allein reicht nicht aus. Erfolgreiche Organisationen investieren in operative Bereitschaft. Sie entwickeln neue Kompetenzen, stärken Governance-Strukturen, gestalten Workflows neu und verbessern ihre Datendisziplin. Sie betrachten KI als neues Ausführungsmodell und nicht lediglich als weiteres Funktionspaket. Der Preis ist wichtig, aber nicht das eigentliche Thema. Das bedeutet nicht, dass Preisge- staltung unwichtig ist. Günstigere KI wird Auswirkungen haben. Sie wird etablierte Anbieter unter Druck setzen, Experimente fördern und die Ökonomie von Software verändern. Doch der Preis ist nicht das Endziel. Er ist lediglich der erste Zug. Es gewinnt nicht automatisch die billigste KI. Erfolgreich ist die KI, die zuverlässig, sicher und skalierbar funktioniert. Deshalb sollte KI-Preisgestaltung weniger als Wettlauf nach unten verstanden werden, sondern viel- mehr als Wettbewerb um die Ergebnisebene. FAZIT Der Markt tut gut daran, die Preisentwicklung von KI zu beobachten. Er liegt jedoch falsch, wenn er den Preis zum zentralen Thema macht. Was tatsächlich geschieht, ist ein Wandel des Unternehmenssoftware-Modells: weg von Nutzern, die Anwendungen bedienen, hin zu Agenten, die zunehmend Arbeit über verschiedene Systeme hinweg ausführen. Das verändert, wie Unter- nehmen einkaufen, wie Anbieter konkurrieren und wie Wert gemessen wird. Die Gewinner werden nicht die- jenigen mit der günstigsten KI sein. Gewinnen werden jene, die Unternehmen dabei helfen, vertrauenswürdige Ergebnisse in großem Maßstab zu erzielen. Der Preis öffnet möglicherweise die Tür. Die Ergebnisse entschei- den jedoch, wer im Raum bleibt. Mickey North Rizza Vice President IDC auf Basis des IDC Future Enterprise Resilience and Spending Survey, Wave 1, März 2026 www.teletalk.de 4 / 2026 TeleTalk 15