Certinia Global Service Dynamics Report 2026 – Tabellenkalkulationen und Datenwildwuchs bremsen KI-Erfolge

Was ist passiert

Certinia hat seinen 2026 Global Service Dynamics Report veröffentlicht. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass fragmentierte, weitgehend auf Tabellenkalkulationen basierende Daten den Nutzen von Künstlicher Intelligenz für Unternehmen im Professional-Services-Sektor weltweit deutlich einschränken.

Laut dem Bericht verlässt sich ein erheblicher Teil der befragten Dienstleistungsunternehmen weiterhin auf verstreute, manuell gepflegte Datenquellen statt auf einheitliche, systemgestützte Datenmodelle. Diese Datenzersplitterung erschwert es den Unternehmen, die Investitionen in KI-Tools tatsächlich in operative oder finanzielle Ergebnisse zu übersetzen.

Warum das wichtig ist

Der Bericht verdeutlicht ein grundlegendes Spannungsverhältnis der aktuellen KI-Welle: Modelle und Plattformen werden zunehmend leistungsfähiger, doch ihr tatsächlicher Nutzen hängt fast vollständig von der Qualität und Struktur der zugrunde liegenden Daten ab. Für Professional-Services-Organisationen bedeutet das, dass technologische Modernisierung nicht bei der Einführung neuer KI-Werkzeuge endet, sondern bei der Bereinigung und Konsolidierung der Datenbasis beginnen muss.

Für Führungskräfte in Digital-Transformation-Rollen liefert dies ein klares Signal: Ohne ein solides operatives Datenfundament bleiben KI-Initiativen Insellösungen mit begrenztem Skaleneffekt. Das betrifft nicht nur die interne Effizienz, sondern letztlich auch die Servicequalität und Reaktionsfähigkeit gegenüber Kunden, da Entscheidungen und Automatisierungen auf unvollständigen oder inkonsistenten Informationen basieren.

Die Einschätzung von Renascence

Viele Organisationen behandeln KI-Einführung als Technologieprojekt, während der eigentliche Engpass fast immer im Datenbetrieb liegt. Der Bericht bestätigt eine Beobachtung, die in der Praxis regelmäßig zu beobachten ist: Tabellenkalkulationen sind oft Symptom eines tieferliegenden Problems – fehlender Prozessdisziplin und uneinheitlicher Systemarchitektur.

Der eigentliche Hebel für KI-Wirkung liegt selten im Modell selbst, sondern in der Frage, ob eine Organisation ihre operativen Daten als gemeinsames, vertrauenswürdiges Gut behandelt. Unternehmen, die weiterhin Tabellenkalkulationen als Ersatzsystem für fehlende Integration nutzen, werden KI-Projekte starten, aber selten den erwarteten Effekt realisieren. Wer wirklich Fortschritt sehen will, sollte zuerst in Datenhygiene und einheitliche Systemlandschaften investieren, bevor weitere KI-Budgets freigegeben werden – sonst wird jede neue Automatisierung nur bestehende Unordnung schneller reproduzieren.

Für Serviceorganisationen, die Kundenerfahrung und operative Exzellenz verbinden wollen, ist das ein nützlicher Realitätscheck: Der Wert von KI entsteht nicht am Frontend, sondern in der stillen, oft unglamourösen Arbeit der Datenkonsolidierung im Hintergrund.