Marketing Tech Monitor 2026 KI-Projekte scheitern oft an Datenqualität und Integration

Unternehmen priorisieren KI, kämpfen laut Marketing Tech Monitor 2026 aber mit Datensilos, mangelnder Integration und fehlenden Skills. Viele CRM- und KI-Projekte bleiben deshalb im Pilotstatus.

Künstliche Intelligenz ist für viele Unternehmen inzwischen das wichtigste Technologiethema. Laut „Marketing Tech Monitor 2026“ von Marketing Tech Lab setzen 30 Prozent der befragten Unternehmen KI und KI-Agenten auf Platz eins ihrer strategischen Prioritäten – noch vor CRM-Erweiterungen oder klassischen Digitalisierungsprojekten.

KI hat Priorität – der Nutzen bleibt oft aus

Gleichzeitig zeigt die Studie deutliche Defizite bei Datenqualität, Integration und organisatorischer Reife. Besonders große Marketing- und Vertriebsorganisationen nutzen laut der Untersuchung im Schnitt nur rund 33 Prozent der vorhandenen Tool-Kapazitäten. Bis zu 70 Prozent der bereits eingeführten Anwendungen werden demnach nur unzureichend genutzt.

Unternehmen nutzen vorhandene Tools nur teilweise

Auch CRM-Systeme bleiben häufig hinter den Erwartungen zurück. Zwar setzen 68 Prozent der Unternehmen entsprechende Lösungen ein, allerdings geben nur acht Prozent an, deren Möglichkeiten vollständig auszuschöpfen. Die Studienautoren sehen darin ein Zeichen für fragmentierte Systemlandschaften und fehlende Integration.

Datensilos bremsen CRM und KI-Projekte

Datensilos gelten weiterhin als zentrales Problem. 58 Prozent der Befragten nennen die mangelnde Kombinierbarkeit von Daten als größte Herausforderung. Gleichzeitig stufen lediglich sechs Prozent ihre Kundendaten als qualitativ hochwertig ein. Dabei erwarten 38 Prozent der Unternehmen bei deutlich besserer Datenqualität Umsatzsteigerungen zwischen elf und 15 Prozent.

Trotz wirtschaftlich schwieriger Rahmenbedingungen investieren Unternehmen weiter in Automatisierung und datengetriebene Kundeninteraktion. 44 Prozent priorisieren zusätzliche Investitionen zur Effizienzsteigerung. Kürzungen oder Projektverschiebungen spielen laut Studie dagegen kaum eine Rolle und werden jeweils nur von einem Prozent der Befragten genannt.

Hürden bei der KI-Implementierung

KI-Projekte im Sturzflug?

Architektur und Integration werden zum Engpass

Probleme sehen viele Unternehmen zudem bei Architektur und Integration. Enterprise Architecture Management ist laut Studie lediglich bei drei Prozent der Unternehmen vollständig etabliert. Agentic AI halte zwar zunehmend Einzug, beschränke sich in vielen Fällen aber weiterhin auf einfache Szenarien wie Content-Erstellung oder Chatbots.

KI-Nutzung konzentriert sich auf einfache Szenarien

Bei den KI-Anwendungen dominieren weiterhin grundlegende Einsatzszenarien. 87 Prozent nutzen KI für Content-Management, 77 Prozent für die Analyse von Kundenkommunikation und 71 Prozent für Conversational AI beziehungsweise Chatbots im Kundenservice. Komplexere Anwendungsfelder wie Marketing-Mix-Modelling oder Causal AI bleiben dagegen selten. Nur 13 Prozent beschäftigen sich mit entsprechenden Causal-AI-Szenarien.

Viele Transformationsprojekte verfehlen ihre Ziele

Die operative Umsetzung von Transformationsprojekten bleibt ebenfalls schwierig. 47 Prozent der Befragten geben an, dass 70 bis unter 80 Prozent der Projekte in ihren Organisationen nicht den gewünschten Erfolg erreichen. Als häufigste Ursachen nennen die Teilnehmer fehlendes fachliches Knowhow (56 Prozent), zu viele parallele Projekte (44 Prozent) sowie unklare Zielsetzungen (42 Prozent).

Management und Mitarbeitende bewerten KI unterschiedlich

Auch bei der Einschätzung der KI-Transformation zeigen sich Unterschiede zwischen Management und Mitarbeitenden. Während 45 Prozent der Führungskräfte eine geringe Akzeptanz neuer Technologien in den Teams sehen, bewerten sich Mitarbeitende deutlich positiver: 49 Prozent beschreiben sich selbst als offen gegenüber Veränderungen.

Für den „Marketing Tech Monitor 2026“ befragte das Hamburger Marketing Tech Lab 414 Marketingverantwortliche aus dem DACH-Raum sowie zusätzlich 2.822 Mitarbeitende in Deutschland.

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