ERKENNTNISSE VON ÜBER 2.500 UNTERNEHMENSFÜHRUNGSKRÄFTEN
Finden Sie heraus, warum der Weg zur Produktion nicht der schwierigste Teil war.
Verstehen Sie, wo die Kosten eines Ausfalls wirklich anfallen.
Finden Sie heraus, warum Investitionen allein die Lücke nicht schließen.
Hier erfahren Sie, wer befragt wurde und wie die Studie methodisch aufgebaut ist.
Sehen Sie, was die Rollback-Daten tatsächlich über AI in großem Maßstab aussagen.
Entdecken Sie, wie Führungskräfte von unterschiedlichen Realitäten desselben KI-Programms berichten.
Sehen Sie, warum höhere Ausgaben für Governance nicht zu weniger Ausfällen führen.
Zwei Jahre lang war die dominierende Geschichte rund um Unternehmens-AI, dass man in der Pilotphase feststeckt. In der Kundenkommunikation trifft diese Geschichte nicht mehr zu. Eine Studie von Sinch (2026) zeigt, dass 62 % der Unternehmen bereits AI-Agenten in Produktion haben. Die Debatte darüber, ob bereitgestellt werden soll, ist beendet, aber was als Nächstes passiert ist nicht das, was der Markt erwartet hat.
Wenn ein AI-Kommunikationsagent ausfällt, teilen sich die Auswirkungen auf drei Bereiche auf: die Support-Warteschlange, die Markenwahrnehmung und das Engineering-Team. Die meisten Organisationen betreiben ein Tracking für den ersten Bereich, aber in den anderen beiden summieren sich die wahren Kosten.
Die Zufriedenheit mit der Infrastruktur ist der stärkste Prädiktor für den Erfolg von AI-Deployments über alle analysierten Variablen hinweg, und dennoch ist sie für die meisten Unternehmen die offensichtlichste Lücke in ihrem aktuellen Setup. Investitionen in die AI-Kommunikation wachsen, aber kann die zugrunde liegende Infrastruktur bewältigen, was auf sie zukommt?
2.527 Entscheidungstragende. 10 Länder. 6 Branchen. Wir haben die Führungskräfte befragt, die für die AI-Kommunikationsstrategie ihres Unternehmens verantwortlich sind. Hier erfahren Sie, wie die Untersuchung durchgeführt wurde und was die Methodik umfasst.
Fast drei von vier Unternehmen waren gezwungen, einen bereitgestellten AI-Kommunikationsagenten abzuschalten oder zurückzusetzen. Und diese Zahl sinkt nicht mit der Erfahrung. Bei Unternehmen mit vollständig ausgereiften Sicherheitsvorkehrungen ist sie höher. So sieht die Produktion tatsächlich aus.
Führungskräfte über jede Rolle und Abteilung hinweg betrachten dieselben KI-Herausforderungen und sehen unterschiedliche Dinge – von Rollback-Raten bis hin zur Fehlerursache und dem damit verbundenen technischen Aufwand. Diese Lücke prägt ihr Vertrauen in ihre KI-Bereitschaft und definiert Prioritäten. Und das ist es, was KI-Programme gefährdet.
Unternehmen investieren mehr in Vertrauen, Sicherheit und Compliance als in jeden anderen Bereich ihrer KI-Programme, und dennoch ist dies weiterhin das größte Hindernis für den geschäftlichen Nutzen von KI. Unternehmen weltweit räumen der Governance Priorität ein, aber die Rollback-Raten sinken nicht. Und was noch schlimmer ist: Ausfälle wirken sich direkt auf das Kundenvertrauen aus – das Einzige, was jede Führungskraft zu schützen versucht.
Hier erfahren Sie, was 2.527 Entscheidungsträger in Unternehmen berichteten, und was das für Organisationen bedeutet, die derzeit AI in der Kundenkommunikation einsetzen.
„Die Branche ist davon ausgegangen, dass eine bessere Governance zu besseren Ergebnissen führt. Aber das reicht nicht aus: Wenn Governance die Lösung wäre, würden die ausgereiftesten Teams weniger zurücknehmen, nicht mehr. Unsere Daten deuten auf ein tiefer liegendes Problem hin. Engineering-Teams verbringen die meiste Zeit mit dem Aufbau und der Wartung von Sicherheitssystemen, von denen ein Großteil durch ihre Kommunikationsinfrastruktur bereitgestellt werden sollte, anstatt sich auf die Verbesserung des Kundenerlebnisses zu konzentrieren. Das ist die Guardrail-Steuer, die Organisationen ausbremst.“
Sinch Newsletter
In Production ist ein monatlicher Newsletter für Technologieführungskräfte, die wissen möchten, was sich tatsächlich hinter den Vertrauenswerten des Marktes verbirgt, verfasst von Personen, die wissen, wie die Produktion wirklich aussieht.
