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Singapurs KI-Ausbau stockt an der Echtzeit-Datenbasis
75 Prozent der befragten IT Verantwortlichen in Singapur sagen, ihre Organisation setze agentische KI ein oder erprobe sie.
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- 75 Prozent der befragten IT Verantwortlichen in Singapur sagen, ihre Organisation setze agentische KI ein oder erprobe sie.
KI-Prompt
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Singapurs Unternehmen gehen den nächsten Schritt mit agentischer KI – doch beim Ausbau über Pilotprojekte hinaus sehen viele eine zentrale Hürde: die Dateninfrastruktur. In Confluents Data Streaming Report 2026 sagten 75 Prozent der befragten IT-Verantwortlichen in Singapur, ihre Organisation setze agentische KI ein oder erprobe sie. Zugleich gaben 78 Prozent an, dass eine unzureichende Echtzeit-Dateninfrastruktur ihre Bemühungen bremse, KI auszuweiten. 2
Zwischen Erprobung und breitem Einsatz
Der Bericht basiert auf Antworten von 4.625 IT-Verantwortlichen aus 14 Ländern. Diese Zahl beschreibt die gesamte internationale Umfrage; wie viele Personen in Singapur befragt wurden, geht aus den verfügbaren Angaben nicht hervor. 2
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Die Zahlen für Singapur verweisen auf eine Lücke zwischen dem Ausprobieren agentischer KI und der Infrastruktur, die für einen breiteren Einsatz nötig sein kann. Die 75 Prozent fassen Organisationen zusammen, die KI-Agenten einsetzen oder Pilotprojekte durchführen. Daraus lässt sich nicht ableiten, wie viele Anwendungen bereits dauerhaft produktiv laufen oder anhaltende Ergebnisse liefern. Die 78 Prozent beziehen sich dagegen auf eine von den Befragten genannte Hürde beim Ausbau. 2
Auch bei den betrieblichen Grundlagen sehen die Befragten Schwierigkeiten: Jeweils 95 Prozent erleben oder erwarten Probleme mit Dateninfrastruktur und Datenqualität sowie bei der Anbindung älterer Systeme. 93 Prozent nennen die Zuverlässigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) als Herausforderung. Da die Angaben sowohl bestehende als auch erwartete Schwierigkeiten umfassen, sind sie nicht als Ausfallquoten zu verstehen. 2
Warum ein Pilot leichter sein kann als der Regelbetrieb
Ein Pilotprojekt lässt sich auf einen begrenzten Anwendungsfall zuschneiden. Beim größeren Einsatz muss ein KI-System dagegen mit Unternehmensdaten und bestehenden Technologien zusammenarbeiten – und auch dann zuverlässig bleiben, wenn sich die Rahmenbedingungen ändern.
Die genannten Sorgen um Datenqualität, die Einbindung älterer Systeme und die Zuverlässigkeit von LLMs deuten darauf hin, dass es nicht allein auf die Wahl eines Modells ankommt. Entscheidend ist auch, ob Unternehmen brauchbare Daten bereitstellen und KI mit den Systemen verbinden können, in denen diese Daten liegen. Das ist eine Einordnung der berichteten Hürden, kein Beleg dafür, dass ein einzelner technischer Ansatz sie löst.
Die Umfrage benennt Problemfelder, belegt aber nicht, dass Echtzeit-Dateninfrastruktur allein ausreicht, um KI-Anwendungen produktionsreif zu machen.
Was die Zahlen aussagen – und was nicht
Die Ergebnisse geben wieder, was die befragten IT-Verantwortlichen berichtet haben. Sie zeigen nicht, dass alle Organisationen in Singapur mit denselben Einschränkungen konfrontiert sind oder dass die Befragten für sämtliche Unternehmen des Landes stehen. Die Umfrage umfasste mehrere Länder; die Zahl der Teilnehmenden aus Singapur ist in den verfügbaren Quellen nicht ausgewiesen. 2
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Zudem stammt der Bericht von Confluent, einem Anbieter von Daten-Streaming-Technologie. Die Umfrage kann einen Einblick in die genannten Prioritäten und Schwierigkeiten geben, sollte aber bei Aussagen über Daten-Streaming-Plattformen und deren Nutzen in diesem Zusammenhang betrachtet werden. 9
Die zentrale Erkenntnis: In Singapur wird agentische KI bereits breit erprobt, doch die Befragten sehen Echtzeit-Dateninfrastruktur und Systemintegration als wichtige Hindernisse beim Ausbau. Wer über Pilotprojekte hinaus will, muss deshalb Datenqualität, verlässliche Verbindungen zwischen Systemen und Zuverlässigkeit von Anfang an mitdenken.
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75 Prozent der befragten IT Verantwortlichen in Singapur sagen, ihre Organisation setze agentische KI ein oder erprobe sie.