ai Benchmark report

The State of Agentic Al Accuracy 2026

Viele Unternehmen testen KI bereits intensiv. Doch der Schritt vom Pilotprojekt in den produktiven Einsatz bleibt schwierig. Der Report zeigt, woran KI-Projekte in der Praxis scheitern — und warum zuverlässige Antworten auf komplexes Unternehmenswissen zum entscheidenden Erfolgsfaktor werden.

  • Aktuelle Benchmarks zur Produktivsetzung von GenAI

  • Gründe, warum viele KI-PoCs nicht in den Betrieb übergehen

  • Anforderungen an KI-Systeme für komplexe Dokumente, Tabellen und technische Inhalte

  • Praxisbeispiele für Agentic AI in Support, Service und Operations

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Viele KI-Projekte starten schnell.
Aber nur wenige schaffen es zuverlässig in den Betrieb.

Generative KI ist in Unternehmen angekommen. Teams testen Chatbots, Copilots und erste Agenten für Support, Wissensmanagement, interne Prozesse und technische Dokumentation.

Die größere Herausforderung beginnt jedoch nach dem ersten Pilotprojekt: Antworten müssen verlässlich sein, Quellen müssen nachvollziehbar bleiben und das System muss mit realen Unternehmensdaten umgehen können — nicht nur mit sauberem Text, sondern auch mit PDFs, Tabellen, Bildern, technischen Zeichnungen und verschiedenen Systemen.

Der Benchmark Report zeigt, warum genau dieser Schritt für viele Unternehmen schwierig ist.

5%

GenAI-Systeme im Produktivbetrieb

2x

häufiger externe Systeme

42%

verwerfen KI-Initiativen

46%

aller PoCs nie in Produktion

Was der AI Accuracy Report 2026 untersucht

Der Report bündelt aktuelle Marktbeobachtungen, zentrale Failure Patterns aus Enterprise-AI-Projekten und konkrete Anforderungen an KI-Systeme, die nicht nur chatten, sondern in komplexen Wissensprozessen zuverlässig arbeiten sollen.

Production Gap

Warum der Weg vom Pilot zur produktiven KI-Anwendung in vielen Unternehmen deutlich schwieriger ist als erwartet.

Accuracy Gap

Warum Standard-KI bei komplexen Dokumenten, Tabellen, Zeichnungen und fachlichen Zusammenhängen an Grenzen stößt.

Knowledge Gap

Warum Enterprise-Wissen nicht einfach „Text“ ist — sondern aus Versionen, Quellen, visuellen Elementen, Prozessen und Systemdaten besteht.

Agentic Gap

Warum echte Agenten nicht nur Antworten generieren, sondern Aufgaben verstehen, koordinieren und nachvollziehbar ausführen müssen.

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