{"id":17376,"date":"2026-08-10T08:03:34","date_gmt":"2026-08-10T08:03:34","guid":{"rendered":"https:\/\/dydon.ai\/ki-im-dienste-der-compliance-im-jahr-2026-selbst-entwickeln-oder-kaufen-was-die-daten-verraten\/"},"modified":"2026-08-31T15:41:14","modified_gmt":"2026-08-31T15:41:14","slug":"ki-im-dienste-der-compliance-im-jahr-2026-selbst-entwickeln-oder-kaufen-was-die-daten-verraten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dydon.ai\/de\/ki-im-dienste-der-compliance-im-jahr-2026-selbst-entwickeln-oder-kaufen-was-die-daten-verraten\/","title":{"rendered":"KI im Dienste der Compliance im Jahr 2026: Selbst entwickeln oder kaufen? Was die Daten verraten"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\"><style>.kadence-column17195_ae9a3c-60 > .kt-inside-inner-col{display:flex;}.kadence-column17195_ae9a3c-60 > .kt-inside-inner-col{padding-top:40px;padding-right:40px;padding-bottom:40px;padding-left:40px;}.kadence-column17195_ae9a3c-60 > .kt-inside-inner-col,.kadence-column17195_ae9a3c-60 > .kt-inside-inner-col:before{border-top-left-radius:24px;border-top-right-radius:24px;border-bottom-right-radius:24px;border-bottom-left-radius:24px;}.kadence-column17195_ae9a3c-60 > .kt-inside-inner-col{row-gap:72px;column-gap:var(--global-kb-gap-sm, 1rem);}.kadence-column17195_ae9a3c-60 > .kt-inside-inner-col{flex-direction:column;}.kadence-column17195_ae9a3c-60 > .kt-inside-inner-col > .aligncenter{width:100%;}.kadence-column17195_ae9a3c-60 > .kt-inside-inner-col{background-color:rgba(12, 192, 182, 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Des \u00e9tudes r\u00e9centes men\u00e9es par le MIT, Gartner, KPMG et Moody&#8217;s sugg\u00e8rent toutefois que c&#8217;est souvent l&#8217;option la plus risqu\u00e9e. <\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17195_e735e7-bf .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17195_e735e7-bf .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17195_e735e7-bf kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\">Une \u00e9tude r\u00e9alis\u00e9e en 2025 par le MIT a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que 95 % des projets pilotes d&#8217;IA g\u00e9n\u00e9rative men\u00e9s par des entreprises ne g\u00e9n\u00e8rent pas d&#8217;impact financier mesurable. Gartner pr\u00e9voit que plus de 40 % des projets d&#8217;IA agentique seront annul\u00e9s d&#8217;ici 2027. <\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17195_d989aa-79 .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17195_d989aa-79 .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17195_d989aa-79 kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\">On part g\u00e9n\u00e9ralement du principe que tout repose sur le choix du bon mod\u00e8le. Dans la pratique, ce sont les \u00e9l\u00e9ments qui l&#8217;entourent \u2014 la compr\u00e9hension des documents, la recherche tenant compte de la r\u00e9glementation, la validation humaine et l&#8217;orchestration multimod\u00e8le \u2014 qui d\u00e9terminent si l&#8217;IA r\u00e9siste \u00e0 un audit. <\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17195_62961c-a4 .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17195_62961c-a4 .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17195_62961c-a4 kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\">L&#8217;enqu\u00eate men\u00e9e par KPMG en juin 2026 a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que pr\u00e8s de la moiti\u00e9 des entreprises avaient d\u00e9j\u00e0 r\u00e9duit leurs d\u00e9ploiements d&#8217;IA lorsque les co\u00fbts impr\u00e9visibles, li\u00e9s \u00e0 l&#8217;utilisation, avaient fini par l&#8217;emporter sur la valeur g\u00e9n\u00e9r\u00e9e. Dydon AI fixe ses tarifs en fonction de r\u00e9sultats commerciaux d\u00e9finis, ce qui \u00e9vite de devoir \u00e9tablir un budget en se basant sur des pr\u00e9visions de consommation de jetons. <\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17195_1d9c55-1c .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17195_1d9c55-1c .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17195_1d9c55-1c kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\">Les pr\u00e9occupations li\u00e9es \u00e0 la souverainet\u00e9 des donn\u00e9es ne n\u00e9cessitent pas forc\u00e9ment de d\u00e9velopper une solution en interne : la plateforme de Dydon AI fonctionne enti\u00e8rement au sein de l&#8217;environnement propre au client ou dans des centres de donn\u00e9es situ\u00e9s en Suisse ou dans l&#8217;Union europ\u00e9enne, sans aucun apprentissage sur les donn\u00e9es du client.<\/span><\/li>\n<\/ul><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Sollten wir unsere eigene KI f\u00fcr Compliance-Zwecke entwickeln oder KI-L\u00f6sungen kaufen?<\/h2>\n\n<p>Fr\u00fcher oder sp\u00e4ter stellen sich die meisten Organisationen, die Prozesse im Zusammenhang mit ESG, regulatorischen Anforderungen oder Due Diligence verwalten, genau diese Frage, und die h\u00e4ufigste Antwort, die wir h\u00f6ren, ist eine Variante von \u201eWir verwalten KI bereits intern\u201c.<\/p>\n\n<p>Das ist ein durchaus verst\u00e4ndlicher Reflex. Die Technologie scheint zug\u00e4nglich zu sein, die Open-Source-Modelle sind leistungsstark, und die interne Verwaltung erscheint als der sicherste und am besten kontrollierbare Weg. Untersuchungen zu den konkreten Ergebnissen dieser Projekte, die aus mehreren unabh\u00e4ngigen Studien stammen, die in den letzten zw\u00f6lf Monaten ver\u00f6ffentlicht wurden, zeichnen jedoch ein komplexeres Bild und zeigen eine kleine Anzahl spezifischer und immer wiederkehrender Gr\u00fcnde auf, warum interne KI-Projekte im Bereich der Compliance auf der Stelle treten.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Das Problem besteht nicht darin, einen KI-Prototypen zu entwickeln. Das Problem ist vielmehr, daraus ein System zu machen, das wirklich funktioniert.  <\/h2>\n\n<p>Den meisten Unternehmen f\u00e4llt es nicht schwer, ein KI-Projekt zu starten. Was ihnen jedoch schwerf\u00e4llt, ist, es erfolgreich zum Abschluss zu bringen.  <\/p>\n\n<p>Ein internes Team kann innerhalb weniger Wochen einen Chatbot entwickeln, ein gro\u00df angelegtes Sprachmodell (LLM) mit den Unternehmensdokumenten verkn\u00fcpfen, bestimmte Aufgaben automatisieren oder eine beeindruckende Machbarkeitsdemonstration pr\u00e4sentieren.<\/p>\n\n<p>Das Schwierigste kommt erst danach:<\/p>\n\n<ul>\n<li>Kann das System mit den tats\u00e4chlichen Unternehmensdaten zuverl\u00e4ssig funktionieren?<\/li>\n\n\n\n<li>L\u00e4sst sich damit ein gleichbleibendes Ergebnis erzielen?<\/li>\n\n\n\n<li>K\u00f6nnen sich die Nutzer auf seine Antworten verlassen?<\/li>\n\n\n\n<li>L\u00e4sst sich jede wichtige Entscheidung nachvollziehen und erkl\u00e4ren?<\/li>\n\n\n\n<li>L\u00e4sst es sich in bestehende Systeme integrieren?<\/li>\n\n\n\n<li>Ist es m\u00f6glich, eine Nachverfolgung zu gew\u00e4hrleisten, wenn sich das Modell, die Vorschriften oder die zugrunde liegenden Daten \u00e4ndern?<\/li>\n\n\n\n<li>Und \u2013 was vielleicht am wichtigsten ist \u2013 kann das Unternehmen nachweisen, dass diese Investition tats\u00e4chlich einen messbaren gesch\u00e4ftlichen Mehrwert schafft?<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Hier werden die Fakten immer deutlicher: <strong>Die Kluft zwischen der Erprobung von KI und ihrem gro\u00dffl\u00e4chigen Einsatz ist enorm.<\/strong><\/p>\n\n<p>Und genau diese L\u00fccke ist einer der Hauptgr\u00fcnde, warum Unternehmen in Erw\u00e4gung ziehen sollten, mit einem auf Software und KI spezialisierten Partner zusammenzuarbeiten, anstatt zu versuchen, alles selbst zu entwickeln.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Die Akzeptanz von KI im Unternehmen ist hoch, ihre erfolgreiche Umsetzung jedoch nicht<\/h2>\n\n<p>Eine im Jahr 2025 im Rahmen des NANDA-Projekts des MIT durchgef\u00fchrte Studie mit dem Titel <em>\u201eThe GenAI Divide: State of AI in Business 2025\u201c<\/em> analysierte mehr als 300 \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche F\u00e4lle von KI-Implementierungen sowie Interviews und Umfragen unter F\u00fchrungskr\u00e4ften und Mitarbeitern.<\/p>\n\n<p>Die auff\u00e4lligste Erkenntnis ist, dass <strong>95 % der an der Studie teilnehmenden Unternehmen keinen messbaren finanziellen Nutzen aus ihren Pilotprojekten im Bereich der generativen KI feststellen konnten<\/strong>. Nur etwa 5 % von ihnen konnten daraus einen nennenswerten Nutzen ziehen. <\/p>\n\n<p>Das Wichtigste ist jedoch, was das MIT als Ursache f\u00fcr dieses Ergebnis angibt.<\/p>\n\n<p>Das Problem bestand nicht einfach darin, dass die KI-Modelle nicht leistungsf\u00e4hig genug waren.<\/p>\n\n<p>Das MIT hat vielmehr ein <strong>\u201eLerndefizit\u201c<\/strong> aufgezeigt: Systeme, die sich nicht ausreichend an den Kontext der Organisation, ihre Arbeitsabl\u00e4ufe und ihre Erfahrungswerte anpassten. Diese Studie hebt zudem eine erhebliche Kluft zwischen dem Experimentieren mit KI und ihrer Integration in reale Gesch\u00e4ftsprozesse hervor.  <\/p>\n\n<p>Diese Unterscheidung ist wichtig.<\/p>\n\n<p>Die Frage lautet nicht:<\/p>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>\u201eKann man KI zum Laufen bringen?\u201c<\/p>\n<\/blockquote>\n\n<p>Die Frage lautet wie folgt:<\/p>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><strong>\u201eK\u00f6nnen wir daf\u00fcr sorgen, dass KI in unserem Unternehmen zuverl\u00e4ssig funktioniert?\u201c<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n<p>Das sind ganz unterschiedliche technische Probleme.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"595\" src=\"https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-pilot-failure-stats-1024x595.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-17265\" srcset=\"https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-pilot-failure-stats-1024x595.png 1024w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-pilot-failure-stats-300x174.png 300w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-pilot-failure-stats-768x446.png 768w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-pilot-failure-stats-1536x892.png 1536w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-pilot-failure-stats-2048x1189.png 2048w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Vom Prototyp bis zur Serienfertigung: In welcher Phase kommen interne Projekte in der Regel ins Stocken?<\/h2>\n\n<p>Eine weitere Angabe zur Saison 2025\/26 geht in die gleiche Richtung.<\/p>\n\n<p>Eine von IDC und Lenovo durchgef\u00fchrte Studie zeigt, <strong>dass von 33 von Unternehmen gestarteten Proof-of-Concept-Projekten im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz nur etwa vier tats\u00e4chlich in die Produktion \u00fcbergehen.<\/strong><\/p>\n\n<p>Mit anderen Worten: Eine gelungene Demonstration ist nicht gleichbedeutend mit einem gelungenen KI-Produkt.<\/p>\n\n<p>Ein Prototyp kann mit folgenden Komponenten betrieben werden:<\/p>\n\n<ul>\n<li>eine begrenzte Anzahl von Dokumenten<\/li>\n\n\n\n<li>bereinigte Daten<\/li>\n\n\n\n<li>sorgf\u00e4ltig ausgew\u00e4hlte Beispiele<\/li>\n\n\n\n<li>eine kleine Gruppe begeisterter Nutzer<\/li>\n\n\n\n<li>manuelle \u00dcberpr\u00fcfung<\/li>\n\n\n\n<li>Ingenieure, die zur Verf\u00fcgung stehen, um Probleme sofort zu l\u00f6sen<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Die Produktion ist eine andere Sache.<\/p>\n\n<p><strong>Ein Produktionssystem muss folgende Anforderungen erf\u00fcllen:<\/strong><\/p>\n\n<ul>\n<li>inkonsistente Daten<\/li>\n\n\n\n<li>Tausende oder Millionen von Dokumenten<\/li>\n\n\n\n<li>Entwicklung der Rechtsvorschriften<\/li>\n\n\n\n<li>verschiedene Benutzer und Anwendungsf\u00e4lle<\/li>\n\n\n\n<li>Sicherheit und Berechtigungen<\/li>\n\n\n\n<li>Systemintegrationen<\/li>\n\n\n\n<li>Vorlagenaktualisierungen<\/li>\n\n\n\n<li>unerwartete Daten<\/li>\n\n\n\n<li>\u00dcberwachung und Protokollierung<\/li>\n\n\n\n<li>Leistungsanforderungen<\/li>\n\n\n\n<li>Kostenkontrolle<\/li>\n\n\n\n<li>manuelle \u00dcberpr\u00fcfung<\/li>\n\n\n\n<li>Pr\u00fcfungsanforderungen<\/li>\n<\/ul>\n\n<p><strong>An diesem Punkt h\u00f6ren viele interne KI-Projekte auf, blo\u00dfe Experimente auf diesem Gebiet zu sein, und werden zu Softwareentwicklungsprojekten.<\/strong><\/p>\n\n<p>Und das ist ein weitaus ehrgeizigeres Unterfangen, als sich f\u00fcr ein LLM-Modell zu entscheiden und eine Schnittstelle daf\u00fcr zu entwickeln.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Warum scheitern interne KI-Projekte?<\/h2>\n\n<p>Es liegt nicht nur an einem Grund.<\/p>\n\n<p>Verschiedene Studien zeigen, dass KI-Projekte scheitern, weil <strong>Unternehmen das Umfeld, in dem KI zum Einsatz kommt, untersch\u00e4tzen.<\/strong><\/p>\n\n<p>Es lassen sich f\u00fcnf immer wiederkehrende Probleme feststellen.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">1. Der Prototyp funktioniert, aber der Arbeitsablauf funktioniert nicht<\/h3>\n\n<p>KI wird oft als technologisches Projekt dargestellt:<\/p>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>\u201eMal sehen, was dieses Modell alles kann.\u201c<\/p>\n<\/blockquote>\n\n<p><strong>Aber Unternehmen brauchen keine Modelle. Sie brauchen Ergebnisse.  <\/strong><\/p>\n\n<p>Ein Compliance-Team ben\u00f6tigt keinen hochentwickelten Chatbot. Es ben\u00f6tigt eine schnellere und zuverl\u00e4ssigere M\u00f6glichkeit, Nachweise zu pr\u00fcfen, L\u00fccken zu identifizieren, Berichte zu erstellen und Entscheidungen zu dokumentieren.  <\/p>\n\n<p>Dazu muss die KI in den eigentlichen Arbeitsablauf integriert werden.<\/p>\n\n<p>Die vom MIT durchgef\u00fchrten Untersuchungen verdeutlichen dieses Problem: <strong>Unternehmen, denen es gelingt, Mehrwert zu schaffen, gehen in der Regel \u00fcber allgemeine KI-Tools hinaus und entwickeln L\u00f6sungen, die eng in spezifische Gesch\u00e4ftsprozesse integriert sind.<\/strong><\/p>\n\n<p>Das ist einer der Gr\u00fcnde, warum viele Linienpiloten diesen Beruf weiterhin aus\u00fcben.<\/p>\n\n<p>Diese Technologie funktioniert.<\/p>\n\n<p><strong>Der zugeh\u00f6rige Gesch\u00e4ftsprozess wurde nicht neu gestaltet.<\/strong><\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">2. Eine hochwertige KI erfordert weit mehr als nur ein gutes Modell<\/h3>\n\n<p>Man k\u00f6nnte versucht sein, eine KI-Plattform wie folgt zu betrachten:<\/p>\n\n<p><strong>Benutzer \u2192 KI-Modell \u2192 Antwort<\/strong><\/p>\n\n<p>In Wirklichkeit sieht ein Produktionssystem oft eher so aus:<\/p>\n\n<p><strong>Benutzer \u2192 Anwendung \u2192 Berechtigungen \u2192 Daten \u2192 Extraktion \u2192 verschiedene Vorlagen\/Tools \u2192 Validierung \u2192 Gesch\u00e4ftsregeln \u2192 manuelle \u00dcberpr\u00fcfung \u2192 Pr\u00fcfpfad<\/strong><\/p>\n\n<p>Und all diese Elemente m\u00fcssen zusammenwirken.<\/p>\n\n<p>Im Rahmen eines Anwendungsfalls im Zusammenhang mit Vorschriften oder Compliance kann es vorkommen, dass das System folgende Aufgaben ausf\u00fchren muss:<\/p>\n\n<ol start=\"1\">\n<li>die relevanten Dokumente zu ermitteln;<\/li>\n\n\n\n<li>den entsprechenden rechtlichen Rahmen ermitteln;<\/li>\n\n\n\n<li>aktuelle Informationen von veralteten Informationen unterscheiden;<\/li>\n\n\n\n<li>unter Heranziehung mehrerer Quellen;<\/li>\n\n\n\n<li>eine Antwort generieren;<\/li>\n\n\n\n<li>Unsicherheiten zu ermitteln;<\/li>\n\n\n\n<li>Ihre Antwort begr\u00fcnden;<\/li>\n\n\n\n<li>Gesch\u00e4ftsregeln anwenden;<\/li>\n\n\n\n<li>Ausnahmen an einen Mitarbeiter weiterleiten;<\/li>\n\n\n\n<li>die Fakten im Hinblick auf ein k\u00fcnftiges Audit festhalten.<\/li>\n<\/ol>\n\n<p>Der LLM ist nur ein Element unter vielen.<\/p>\n\n<p><strong>Das eigentliche Produkt ist das gesamte System, das es umgibt.<\/strong><\/p>\n\n<p><strong>Dieses System muss entwickelt, getestet und gewartet werden.<\/strong><\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"727\" src=\"https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Cost-Iceberg-selection-1-1024x727.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-17284\" srcset=\"https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Cost-Iceberg-selection-1-1024x727.png 1024w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Cost-Iceberg-selection-1-300x213.png 300w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Cost-Iceberg-selection-1-768x545.png 768w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Cost-Iceberg-selection-1-1536x1090.png 1536w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Cost-Iceberg-selection-1-2048x1453.png 2048w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">3. Interne Teams verf\u00fcgen oft \u00fcber das erforderliche Fachwissen in ihrem Bereich, aber nicht \u00fcber die notwendigen Kapazit\u00e4ten, um eine KI-Plattform einzurichten.<\/h3>\n\n<p>Das ist ein wichtiger Unterschied. Compliance-Experten verstehen das Gesch\u00e4ft besser, als es ein externes Softwareunternehmen jemals k\u00f6nnte.  <\/p>\n\n<p>Sie wissen, dass:<\/p>\n\n<ul>\n<li>Welche Vorschriften ma\u00dfgeblich sind<\/li>\n\n\n\n<li>Welche Dokumente sind ma\u00dfgeblich?;<\/li>\n\n\n\n<li>dort, wo der aktuelle Prozess unterbrochen wird;<\/li>\n\n\n\n<li>welche Entscheidungen menschliches Urteilsverm\u00f6gen erfordern;<\/li>\n\n\n\n<li>was die Zuh\u00f6rer wollen;<\/li>\n\n\n\n<li>was die Regulierungsbeh\u00f6rden erwarten.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Dieses Fachwissen ist unverzichtbar.<\/p>\n\n<p>Das bedeutet jedoch noch lange nicht, dass man in der Lage ist, ein KI-System zu entwickeln und zu betreiben.<\/p>\n\n<p>Eine im Jahr 2026 von Moody\u2019s durchgef\u00fchrte Studie, die auf einer Umfrage unter 600 Fachleuten aus den Bereichen Risikomanagement und Compliance basierte, ergab, dass <strong>41 % von ihnen den Mangel an internem Fachwissen oder Kompetenzen als das gr\u00f6\u00dfte Hindernis f\u00fcr den gro\u00dffl\u00e4chigen Einsatz von KI betrachteten. <\/strong>Zu den weiteren wesentlichen Hindernissen z\u00e4hlten regulatorische Unsicherheiten, die Integration bestehender Systeme und unzureichende Ressourcen. <\/p>\n\n<p>Das ist aufschlussreich.<\/p>\n\n<p>Das gr\u00f6\u00dfte Problem ist nicht unbedingt, dass Unternehmen KI nicht verstehen.<\/p>\n\n<p>Das Problem ist, dass sie nicht \u00fcber gen\u00fcgend Mitarbeiter verf\u00fcgen, die alle folgenden Eigenschaften vereinen:<\/p>\n\n<p><strong>KI-Entwicklung + Softwarearchitektur + Datenverarbeitung + Sicherheit + KI-Bewertung + Fachkenntnisse + Produktionsbetrieb.<\/strong><\/p>\n\n<p>Es ist schwierig, all diese Kompetenzen intern abzudecken.<\/p>\n\n<p>Und selbst wenn ein Unternehmen \u00fcber solche Mitarbeiter verf\u00fcgt, m\u00fcssen diese die Wartung des Systems auf unbestimmte Zeit gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">4. KI erfordert vom ersten Tag an eine Steuerung und \u00dcberwachung<\/h3>\n\n<p>Herk\u00f6mmliche Software ist relativ deterministisch. Wenn derselbe Code dieselbe Eingabe erh\u00e4lt, erwartet man in der Regel, dass dasselbe Ergebnis entsteht.  <\/p>\n\n<p>KI-Systeme stellen diese Annahme auf einer tieferen Ebene in Frage. Ein gutes Ingenieurteam kann und muss die meisten der beteiligten Faktoren im Griff haben: die Modellversionen sperren, den verwendeten Kontext kontrollieren, die Versionen der Prompts verwalten und externe Dienste \u00fcberwachen.  <\/p>\n\n<p>Diese Genauigkeit ist zwar notwendig, l\u00f6st aber nicht das grundlegende Problem: <strong>Das Modell selbst ist probabilistisch.<\/strong> Selbst wenn alle Eingabedaten konstant bleiben, kann dieselbe Abfrage an einem Dienstag eine andere Antwort liefern als an einem Montag, und dieses Ph\u00e4nomen l\u00e4sst sich durch keinerlei technische Genauigkeit beseitigen.<\/p>\n\n<p>Genau dadurch l\u00e4sst sich diese Variabilit\u00e4t nachvollziehbar machen. Dazu dienen <strong>Governance und Bewertung:<\/strong> nicht, um zu verhindern, dass das Modell probabilistisch ist, sondern um genau zu verstehen, warum es ein bestimmtes Ergebnis geliefert hat, und um etwaige Abweichungen von den erwarteten Ergebnissen zu erkennen.  <\/p>\n\n<p>Das bedeutet, dass <strong>ein KI-System f\u00fcr Unternehmen \u00fcber eigene Bewertungs- und Steuerungsmechanismen verf\u00fcgen muss.<\/strong><\/p>\n\n<p>Unternehmen sollten Folgendes wissen:<\/p>\n\n<ul>\n<li>Wie genau ist das?<\/li>\n\n\n\n<li>In welchen F\u00e4llen funktioniert das nicht?<\/li>\n\n\n\n<li>Welche Arten von F\u00e4llen sind unzuverl\u00e4ssig?<\/li>\n\n\n\n<li>Welches Modell hat diese Antwort gegeben?<\/li>\n\n\n\n<li>Welche Quellen wurden herangezogen?<\/li>\n\n\n\n<li>Auf welche Daten hat das System zugegriffen?<\/li>\n\n\n\n<li>Wann wurde dieses Ergebnis generiert?<\/li>\n\n\n\n<li>War ein Mensch daran beteiligt?<\/li>\n\n\n\n<li>Was passiert, wenn die KI keine Antwort mit ausreichender Sicherheit liefern kann?<\/li>\n\n\n\n<li>Haben sich die Leistungsdaten seit dem letzten Modell-Update ver\u00e4ndert?<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Das NIST-Rahmenwerk f\u00fcr das Risikomanagement im Zusammenhang mit KI betrachtet das Management dieser Risiken ausdr\u00fccklich als eine Frage, die Organisationen w\u00e4hrend des gesamten Prozesses der Konzeption, Entwicklung, Einf\u00fchrung und Nutzung von KI-Systemen ber\u00fccksichtigen m\u00fcssen. Sein \u201eProfil f\u00fcr generative KI\u201c legt einen st\u00e4rkeren Schwerpunkt auf \u00dcberlegungen zur Bewertung und Zuverl\u00e4ssigkeit w\u00e4hrend des gesamten Lebenszyklus der KI.  <\/p>\n\n<p>Und je mehr Autonomie die KI gewinnt, desto schwieriger wird es, dieses Problem zu l\u00f6sen.<\/p>\n\n<p>Gartner prognostiziert, dass <strong>bis Ende 2027 mehr als 40 % der Projekte im Bereich der agentenbasierten KI eingestellt werden<\/strong>, und f\u00fchrt dies auf steigende Kosten, einen ungewissen gesch\u00e4ftlichen Nutzen und unzureichende Risikokontrollen zur\u00fcck.<\/p>\n\n<p>Die Schlussfolgerung, die man daraus ziehen sollte, ist nicht, dass KI-Agenten nicht funktionieren.<\/p>\n\n<p><strong>Denn diese Autonomie erh\u00f6ht den Bedarf an technischer Planung und Steuerung im Zusammenhang mit dem Modell.<\/strong><\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">5. Wie viel kostet die interne Implementierung von KI tats\u00e4chlich?<\/h3>\n\n<p>Selbst Unternehmen, die die technischen und gesch\u00e4ftlichen H\u00fcrden \u00fcberwinden, sto\u00dfen auf eine dritte H\u00fcrde: den wirtschaftlichen Aspekt. Die KPMG-Umfrage aus dem zweiten Quartal 2026 ergab, dass <strong>fast die H\u00e4lfte der Unternehmen eine KI-Einf\u00fchrung bereits in Frage gestellt, verschoben, reduziert oder ausgesetzt hat, sobald die erwarteten Kosten den Nutzen zu \u00fcbersteigen begannen. <\/strong>Nur etwa ein Drittel gibt an, vollst\u00e4ndigen \u00dcberblick \u00fcber die tats\u00e4chlichen Kosten f\u00fcr den t\u00e4glichen Betrieb ihrer KI-Systeme zu haben, und diejenigen, die \u00fcber diesen vollst\u00e4ndigen \u00dcberblick verf\u00fcgen, berichten f\u00fcnfmal h\u00e4ufiger von einem nachweisbaren Return on Investment als diejenigen, bei denen dies nicht der Fall ist.  <\/p>\n\n<p>Die Compliance-spezifischen Daten von Moody\u2019s erg\u00e4nzen dieses Bild:<strong> 41 % der Befragten nennen den Mangel an internem Fachwissen oder Kompetenzen als gr\u00f6\u00dftes Hindernis f\u00fcr den gro\u00dffl\u00e4chigen Einsatz von KI in den Bereichen Risiko und Compliance \u2013 noch vor regulatorischer Unsicherheit, der Komplexit\u00e4t der Integration oder dem Budget selbst.<\/strong> <\/p>\n\n<p><strong>Ingenieure mit Spezialisierung auf KI, die in der Lage sind, ein produktionsreifes System zu entwickeln und zu warten<\/strong>, sind rar und teuer, und diese Kosten enden nicht mit der Einf\u00fchrung: Sie fallen jedes Mal an, wenn ein Modell aktualisiert wird, sich eine Vorschrift \u00e4ndert oder ein Zwischenfall in der Produktion auftritt.<\/p>\n\n<p><strong>Die zweiten Kosten entstehen durch die Nutzung selbst.<\/strong> Die meisten hochmodernen Modelle werden auf Token-Basis abgerechnet, und der Token-Verbrauch f\u00fcr eine Arbeitslast mit umfangreichen Dokumenten und iterativen regulatorischen \u00dcberlegungen l\u00e4sst sich im Voraus nur sehr schwer vorhersagen. Die Feststellung von KPMG, dass der Zugang zu kosteng\u00fcnstigen Modellen mit hoher Genauigkeit mittlerweile der Faktor ist, der die KI-Strategie am schnellsten beeinflusst \u2013 mit einem Anstieg um 7 Punkte innerhalb eines einzigen Quartals \u2013, spiegelt genau diesen Druck wider: Unternehmen erkennen, dass der Einsatz von KI und das Wissen dar\u00fcber, was sie kostet und was sie wert ist, zwei ganz unterschiedliche Dinge sind.  <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"https:\/\/dydon.ai\/de\/demo-anfragen\/\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"429\" src=\"https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-ai-potential-cta-light-1024x429.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-17270\" srcset=\"https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-ai-potential-cta-light-1024x429.png 1024w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-ai-potential-cta-light-300x126.png 300w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-ai-potential-cta-light-768x322.png 768w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-ai-potential-cta-light-1536x644.png 1536w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-ai-potential-cta-light-2048x859.png 2048w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/a><\/figure>\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">H\u00e4ufige Fragen, die sich Compliance-Verantwortliche stellen, bevor sie eine Entscheidung treffen<\/h2>\n\n<p><strong>\u201eIst es langfristig nicht kosteng\u00fcnstiger, die Entwicklung intern durchzuf\u00fchren, da wir so keine wiederkehrenden Kosten an Dienstleister zahlen m\u00fcssen?\u201c<\/strong><br\/>Im Allgemeinen nein, wenn man alle Kosten ber\u00fccksichtigt. Die anf\u00e4nglichen Entwicklungskosten lassen sich am einfachsten absch\u00e4tzen. Schwieriger einzusch\u00e4tzen sind die wiederkehrenden Kosten: die fortlaufende Schulung angesichts sich \u00e4ndernder Vorschriften, die Wartung einer sicheren Infrastruktur und die daf\u00fcr erforderlichen technischen Fachkenntnisse. Laut einer von Moody\u2019s durchgef\u00fchrten Umfrage unter Compliance-Experten stellen diese bereits das h\u00e4ufigste Hindernis f\u00fcr den gro\u00dffl\u00e4chigen Einsatz von KI in diesem Bereich dar.   <\/p>\n\n<p><strong>\u201eWir verf\u00fcgen \u00fcber fundierte ingenieurwissenschaftliche Kompetenzen. Reicht das nicht aus, um das selbst zu entwickeln? \u201c<\/strong><br\/>Technisches Know-how und der nachhaltige Einsatz von KI geh\u00f6ren zu unterschiedlichen Disziplinen. Untersuchungen des MIT zeigen, dass ein \u201eLerndefizit\u201c die Hauptursache f\u00fcr das Scheitern von KI-Projekten in Unternehmen ist, was bedeutet, dass oft nicht die anf\u00e4ngliche Entwicklungsphase das Problem darstellt. Vielmehr sind die darauf folgenden Monate und Jahre der Anpassung ausschlaggebend: Genau in dieser Phase reduzieren laut Daten von KPMG fast die H\u00e4lfte der Unternehmen letztendlich ihre KI-Eins\u00e4tze, sobald die tats\u00e4chlichen Kosten und die Komplexit\u00e4t sichtbar werden.   <\/p>\n\n<p><strong>\u201eUnsere Daten sind zu sensibel, um sie einer externen Plattform anzuvertrauen; sollten wir sie daher nicht selbst entwickeln?\u201c<\/strong><br\/>Das ist ein berechtigter Einwand, doch in Wirklichkeit geht es hier um die Frage, <em>wo<\/em> die KI ausgef\u00fchrt wird, und nicht darum, <em>wer<\/em> sie entwickelt. Eine spezialisierte Plattform kann vollst\u00e4ndig innerhalb Ihrer eigenen Umgebung oder in einem Rechenzentrum in der EU oder in der Schweiz betrieben werden, ohne dass Daten diesen Bereich verlassen. Damit wird die Frage der Souver\u00e4nit\u00e4t direkt beantwortet, ohne dass Sie das KI-System selbst entwickeln und warten m\u00fcssen.  <\/p>\n\n<p><strong>\u201eK\u00f6nnten wir nicht mit einem kleinen Pilotprojekt beginnen und das Projekt anschlie\u00dfend ausweiten?\u201c<\/strong><br\/>Genau vor diesem Szenario warnt diese Studie. IDC hat festgestellt, dass nur etwa 4 von 33 KI-Demonstrationskonzepten tats\u00e4chlich in die Produktion \u00fcbergehen. Die Prognosen von Gartner zu Projektabbr\u00fcchen im Bereich der agentenbasierten KI beschreiben genau diesen Verlauf: vielversprechende Pilotprojekte, die ins Stocken geraten, sobald das tats\u00e4chliche Dokumentenvolumen, konkrete regulatorische Feinheiten und strenge Pr\u00fcfungen ins Spiel kommen.   <\/p>\n\n<p><strong>\u201eWenn wir uns entscheiden, dieses Projekt in Angriff zu nehmen, welche unverzichtbaren Voraussetzungen m\u00fcssten wir dann neben ingenieurtechnischem Fachwissen noch erf\u00fcllen?\u201c<\/strong><br\/>In den Studien werden systematisch mindestens drei Elemente genannt, die h\u00e4ufig fehlen: ein ausgereiftes Governance-Modell f\u00fcr KI (laut Deloitte verf\u00fcgt nur jede f\u00fcnfte Organisation dar\u00fcber), eine festgelegte Methode zur Bewertung, ob das System tats\u00e4chlich funktioniert (ein Drittel der von Moody\u2019s befragten Compliance-Teams f\u00fchrt keinerlei Ma\u00dfnahmen dieser Art durch) sowie vollst\u00e4ndige Transparenz hinsichtlich der Betriebskosten des Systems, da KPMG festgestellt hat, dass allein diese Transparenz mit einer f\u00fcnfmal h\u00f6heren Kapitalrendite (ROI) korreliert.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Warum sollte man also auf ein auf KI-Software spezialisiertes Unternehmen zur\u00fcckgreifen, und warum kann eine Partnerschaft effektiver sein, als alles selbst zu entwickeln?<\/h2>\n\n<p>Das ist zweifellos das wichtigste Argument, das man bei der Entscheidung zwischen \u201eselbst machen\u201c und \u201efertig kaufen\u201c ber\u00fccksichtigen sollte.<\/p>\n\n<p>Untersuchungen im Rahmen des NANDA-Projekts des MIT haben ergeben, dass <strong>externe Partnerschaften mit ma\u00dfgeschneiderten, lernf\u00e4higen KI-Systemen etwa doppelt so h\u00e4ufig zum Einsatz kamen wie intern entwickelte Tools \u2013 das entspricht einem Anteil von etwa 67 % gegen\u00fcber 33 % in der Stichprobe der Studie.<\/strong> Die Forscher weisen jedoch darauf hin, dass diese Zahlen auf einer begrenzten Stichprobe beruhen und nicht als allgemeing\u00fcltige Erfolgsquote interpretiert werden sollten; dennoch ist dieser Trend signifikant.<\/p>\n\n<p>Das bedeutet jedoch nicht, dass:<\/p>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>\u201eUnternehmen sollten KI auslagern.\u201c<\/p>\n<\/blockquote>\n\n<p>Das ist:<\/p>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><strong>\u201eUnternehmen sollten nicht davon ausgehen, dass eine interne Entwicklung automatisch die risiko\u00e4rmste L\u00f6sung darstellt.\u201c<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n<p>In vielen F\u00e4llen besteht der beste Ansatz darin, das interne Fachwissen in einem bestimmten Bereich mit externem Software-Know-how zu kombinieren.<\/p>\n\n<p>Das Unternehmen beh\u00e4lt die Kontrolle \u00fcber seine Daten, seine Gesch\u00e4ftsregeln und seine Entscheidungen.<\/p>\n\n<p>Der Softwarepartner stellt die erforderliche Technologie bereit, damit diese Entscheidungen skalierbar, messbar und leicht zu warten sind.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Messbare betriebliche Effizienz, vorhersehbare KI-Preise, zuverl\u00e4ssige und sichere KI mit Dydon AI<\/h3>\n\n<p>Auf dieser Ebene haben wir Dydon AI aufgebaut. Es handelt sich dabei nicht um ein einziges Modell, das alles abdeckt, sondern um mehrere Modelle und technische L\u00f6sungen, die kombiniert werden, um den tats\u00e4chlichen Anforderungen jeder Prozessphase gerecht zu werden. Das Ganze l\u00e4uft auf einer Infrastruktur, die entweder in der kundeneigenen Umgebung oder in Rechenzentren in der Schweiz oder in der Europ\u00e4ischen Union gehostet wird.  <\/p>\n\n<p>Das ist auch der Grund, warum wir unsere Preise nicht anhand des Bruttoverbrauchs an Token festlegen:<strong> Wir arbeiten mit unseren Kunden zusammen, um herauszufinden, wo der tats\u00e4chliche Wert liegt, und strukturieren unsere Preise dann auf der Grundlage vorhersehbarer Gesch\u00e4ftsergebnisse, sodass die Budgetierung nicht von vorab getroffenen Sch\u00e4tzungen zum Token-Verbrauch abh\u00e4ngt.<\/strong> Und deshalb wird jede Antwort einer manuellen \u00dcberpr\u00fcfung unterzogen, bevor sie in einem Bericht erscheint \u2013 nicht aus Gr\u00fcnden der Einschr\u00e4nkung, sondern weil genau darin, laut den Befragten von Moody\u2019s selbst, der Markt bereits erkannt hat, dass das wahre Vertrauen liegt.<\/p>\n\n<p>Die Entscheidung zwischen \u201eEntwicklung\u201c und \u201eKauf\u201c h\u00e4ngt nicht wirklich von den F\u00e4higkeiten Ihres Teams ab. Vielmehr geht es darum, zu kl\u00e4ren, ob die laufenden Kosten f\u00fcr die Entwicklung, Verwaltung, Bewertung und Finanzierung eines KI-Systems, das den regulatorischen Anforderungen entspricht \u2013 und das auf unbestimmte Zeit \u2013, mit der Art und Weise \u00fcbereinstimmen, wie Sie diese F\u00e4higkeit umgesetzt haben m\u00f6chten.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\"><strong>M\u00f6chten Sie wissen, wo KI in Ihrem Arbeitsablauf tats\u00e4chlich einen Mehrwert schaffen k\u00f6nnte?<\/strong><\/h2>\n\n<p>Dydon AI bietet eine Analyse des KI-Potenzials an, um Bereiche zu identifizieren, in denen KI messbare Effizienzsteigerungen erzielen kann, Prozessschritte zu ermitteln, bei denen eine menschliche \u00dcberpr\u00fcfung beibehalten werden muss, und aufzuzeigen, wie eine auf die Bed\u00fcrfnisse von Unternehmen zugeschnittene Umsetzung aussehen k\u00f6nnte.<\/p>\n\n<p><a href=\"https:\/\/dydon.ai\/de\/demo-anfragen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Erhalten Sie Ihre Analyse zum KI-Potenzial \u2192<\/a><\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"https:\/\/dydon.ai\/de\/demo-anfragen\/\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"429\" src=\"https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-ai-potential-cta-1024x429.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-17273\" srcset=\"https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-ai-potential-cta-1024x429.png 1024w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-ai-potential-cta-300x126.png 300w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-ai-potential-cta-768x322.png 768w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-ai-potential-cta-1536x644.png 1536w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/dydon-ai-potential-cta-2048x859.png 2048w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/a><\/figure>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Sources<\/h3>\n\n<ol>\n<li>Challapally, A. et al. (2025). <a href=\"https:\/\/nanda.media.mit.edu\/ai_report_2025.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">The GenAI Divide: State of AI in Business 2025<\/a>. MIT Media Lab, Project NANDA.  <\/li>\n\n\n\n<li>Gartner, Inc. (2025). <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027<\/a>. Press release, June 25, 2025.   <\/li>\n\n\n\n<li>IDC \/ Lenovo (2025). <a href=\"https:\/\/www.cio.com\/article\/3850763\/88-of-ai-pilots-fail-to-reach-production-but-thats-not-all-on-it.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">AI proof-of-concept to production benchmark findings<\/a>.<\/li>\n\n\n\n<li>KPMG International (2026). <a href=\"https:\/\/assets.kpmg.com\/content\/dam\/kpmgsites\/xx\/pdf\/2026\/06\/global-ai-pulse-q2.pdf.coredownload.inline.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Global AI Pulse Q2 2026: From Deployment to Value Realization<\/a>. June 2026.  <\/li>\n\n\n\n<li>Moody&#8217;s, with We Live Context (2025). <a href=\"https:\/\/www.moodys.com\/web\/en\/us\/hosted-assets\/ma-kyc-from-reactive-to-proactive-how-ai-is-transforming-risk-and-compliance_53_.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">From Reactive to Proactive: How AI is Transforming Risk and Compliance<\/a>.<\/li>\n\n\n\n<li>Moody&#8217;s (2026). <a href=\"https:\/\/www.moodys.com\/web\/en\/us\/insights\/ai\/navigating-the-shift-how-agentic-ai-is-reshaping-risk-and-compliance.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Navigating the Shift: How Agentic AI is Reshaping Risk and Compliance<\/a>.<\/li>\n\n\n\n<li>Deloitte (2026). State of AI governance maturity findings, cited via <a href=\"https:\/\/dreamix.eu\/insights\/agentic-ai-in-compliance-and-regtech\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Dreamix RegTech industry analysis<\/a>.  <\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sollten wir unsere eigene KI f\u00fcr Compliance-Zwecke entwickeln oder KI-L\u00f6sungen kaufen? Fr\u00fcher oder sp\u00e4ter stellen sich die meisten Organisationen, die Prozesse im Zusammenhang mit ESG, regulatorischen Anforderungen oder Due Diligence verwalten, genau diese Frage, und die h\u00e4ufigste Antwort, die wir h\u00f6ren, ist eine Variante von \u201eWir verwalten KI bereits intern\u201c. 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