GNW-News, KI-Fehler

GNW-News: KI-Fehler wirken sich auf Unternehmensfinanzen aus und verzögern Projekte weltweit

Veröffentlicht am: 13.11.2026 um 17:23 Uhr | dpa, AD HOC NEWS
Forschungen von Paligo (https://paligo.net/) zeigen, dass sieben von zehn Teilnehmern mindestens einmal monatlich signifikant falsche KI-Antworten oder -Aktionen melden.
Forschungen von Paligo (https://paligo.net/) zeigen, dass sieben von zehn
 Teilnehmern mindestens einmal monatlich signifikant falsche KI-Antworten oder
                               -Aktionen melden.
STOCKHOLM, Nov. 13, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- KI-Fehler erhöhen
Unternehmenskosten und verzögern Projekte. Dies zeigen aktuelle Forschungen von
Paligo (https://paligo.net/), einem Anbieter fĂŒr Context-Governed-Infrastruktur
fĂŒr Enterprise AI. Die Studie belegt, dass 14 % der Teilnehmer direkte
finanzielle Verluste oder Umsatzeinbußen aufgrund inkorrekter oder
unzuverlÀssiger KI-Ergebnisse verzeichnen.
Mehr als ein Teilnehmer von fĂŒnf (22 %) meldet Verzögerungen bei internen
Prozessen oder Projekten, wÀhrend 18 % zusÀtzliche Technologie- oder
Rechenkosten angeben. Die Ergebnisse zeigen die Erfahrungen der Teilnehmer in
den vergangenen 12 Monaten.
Mindestens 78 der 411 Teilnehmer (19 %) meldeten Konsequenzen fĂŒr Sicherheit,
Compliance oder Ruf. DarĂŒber hinaus meldeten innerhalb der gesamten Stichprobe
49 % einen Sicherheitsvorfall oder höhere Sicherheitsrisiken (17 %), ein
Compliance-, Rechts-, oder regulatorisches Problem (17 %) oder Auswirkungen auf
den Ruf ihres Unternehmens (15 %).
Die internationale Studie befragte 411 GeschĂ€ftsfĂŒhrer aus Großbritannien, den
Vereinigten Staaten, Deutschland und den BeneluxlÀndern, die an Entscheidungen
zu Enterprise AI oder den von der KI verwendeten Informationen beteiligt sind.
Die Ergebnisse sind im neuen Bericht von Paligo enthalten: What does it cost an
organization when AI gets the answer wrong?
(https://www.paligo.net/whitepapers/what-does-it-cost-when-ai-gets-the-answer-
wrong/?utm_campaign=55861352-Wrong-AI&utm_source=press-
release&utm_medium=newswire) (Was kostet es ein Unternehmen, wenn die KI falsche
Antworten gibt?)
Rahul Yadav, CEO von Paligo, sagte: ?Die meisten KI-Fehler haben nichts mit dem
Modell zu tun, sondern mit dem Inhalt. Wenn KI ein veraltetes Benutzerhandbuch
oder die falsche Produktversion heranzieht, gibt es mit selbstbewusster Stimme
eine falsche Antwort.
?Zu jeder falschen Antwort gehören Kosten, und die meisten Unternehmen sehen das
nicht. Die HĂ€lfte der Unternehmen, die auf Fehler stoßen, verbringen fĂŒnf oder
mehr Mitarbeiterstunden damit, diese zu berichtigen. Nur ein Viertel misst auch
die Zeit, die mit dem ÜberprĂŒfen von Antworten verbracht wird. Diese potentielle
Kontextsteuer wird stillschweigend jeden Tag gezahlt."
Sieben von zehn Teilnehmern (70 %) geben an, dass eine Enterprise AI-Anwendung
in ihrem Unternehmen mindestens einmal im Monat eine signifikant falsche Antwort
oder Aktion hervorbringt. Nur 15,6 % geben an, dass ihr Unternehmen die Kosten
bis zum Erhalt einer verlÀsslichen oder verifizierten Antwort misst. Einer von
fĂŒnf Teilnehmern (20,4 %) misst die Kosten pro KI-Anfrage, und 16,1 % verfolgen
den Token-Verbrauch.
Einige KI-Dienste stellen Eingangs- und Ausgangs-Token in Rechnung, die
Einheiten, die messen, wie viele Informationen ein Modell liest und generiert.
ZusÀtzliche Anfragen oder unnötiges Material können zusÀtzlich berechnet werden.
Nahezu drei Viertel der Teilnehmer (74,2 %) sagen, dass ihre Systeme hÀufig oder
gelegentlich die gleichen oder Àhnliche Informationen abrufen. Dieses Material
erneut zu verarbeiten kann extra Token aufbrauchen, wobei eine
WiederholungsprĂŒfung notwendig sein kann, um eine Antwort zu verifizieren.
Probleme mit den Informationen, die KI verwendet, kann den Erhalt verlÀsslicher
Ergebnisse verkomplizieren. Etwa 27 % der Teilnehmer berichten, dass PrĂŒfungen
veraltete abgerufene Informationen zutage gefördert haben, wÀhrend 25 % angeben,
dass relevante Informationen aus mehreren Quellen falsch kombiniert wurden. In
Bezug auf Anwendungen in der Produktion oder in produktionsnahen Bereichen sagen
lediglich 22 %, dass ihr Unternehmen immer herausfinden kann, welche Version
einer Quelle verwendet wurde.
Rahul Yadav weiter: ?Relevante Informationen zu finden ist erst der Anfang. Ein
Dokument kann fĂŒr ein Produkt stimmig sein und fĂŒr ein anderes falsch. Bevor
sich FĂŒhrungskrĂ€fte auf eine KI-Antwort verlassen können, mĂŒssen sie wissen, aus
welcher Version sie stammt, ob sie ĂŒberprĂŒft wurde und warum sie zutreffend war.
Wer diese Fragen nicht beantworten kann, kann nicht fĂŒr die Antwort einstehen."
Verifizierung und Korrektur verbrauchen ebenfalls Unternehmensressourcen. 51 %
der 334 Teilnehmer, die Fehler festgestellt haben, sagen, dass fĂŒr ein typisches
Problem insgesamt mindestens fĂŒnf Mitarbeiterstunden fĂŒr die Untersuchung,
Verifizierung und Korrektur benötigt werden. Etwa 83 % aller Teilnehmer melden
hĂ€ufige oder gelegentliche PrĂŒfungen anhand der ursprĂŒnglichen Quellen, aber nur
27 % geben an, dass ihr Unternehmen die fĂŒr die Verifizierung verwendete Zeit
misst.
Inhaltliche Probleme verzögern die KI-Bereitstellung ebenfalls. Mehr als drei
von fĂŒnf Teilnehmern (61 %) melden hĂ€ufige oder gelegentliche Verzögerungen bei
der Bereitstellung oder Erweiterung von KI, da die zugrundeliegenden
Informationen nicht ausreichend aktuell, ĂŒberprĂŒft, strukturiert oder reguliert
waren.
?Der schnellste Weg zu verlÀsslicherer KI ist die Korrektur der Inhalte an der
Quelle," so Rahul Yadav.
?Diese sollten aktuell, geprĂŒft und nachverfolgbar sein, und die KI sollte
Fragen signalisieren oder die Informationen ablehnen, wenn es keine ĂŒberprĂŒfte
Antwort gibt. Am besten mit einem Produkt oder einer Antwort mit hohem Risiko
beginnen und schauen, was sich verÀndert."
Paligo empfiehlt, den Token-Verbrauch und die Kosten pro Anfrage bis zur
nutzbaren Antwort sowie die Zeit, die Mitarbeiter mit PrĂŒfung und Korrektur
verbringen, zu erfassen. Wenn fehlender Kontext oder widersprĂŒchliche Versionen
zu Wiederholungsanfragen fĂŒhren, können Teams testen, ob die Verbesserung des
Quellmaterials oder der Bereitstellung die Kosten senkt, wÀhrend die Antworten
verlÀsslich bleiben.
Den kompletten Bericht lesen: What does it cost an organization when AI gets the
answer wrong? (https://www.paligo.net/whitepapers/what-does-it-cost-when-ai-
gets-the-answer-wrong/?utm_campaign=55861352-Wrong-AI&utm_source=press-
release&utm_medium=newswire) (Was kostet es ein Unternehmen, wenn die KI falsche
Antworten gibt?)
Hinweise fĂŒr Redakteure
Weitere Informationen zu Paligo erhalten Sie von Stephen Sanders, Kiran Patel
oder Adam Gooseman von PR Agency One. Tel.: +44 161 871 9140
E-Mail: paligo@pragencyone.co.uk (mailto:paligo@pragencyone.co.uk)
Methodik
Die Studie wurde von Paligo in Auftrag gegeben, und im Oktober 2026 wurden 411
GeschĂ€ftsfĂŒhrer aus Großbritannien, den Vereinigten Staaten, Deutschland und den
BeneluxlÀndern befragt, die an Entscheidungen zu Enterprise AI oder den von der
KI verwendeten Informationen beteiligt sind. Die Teilnehmer gaben Auskunft zu
Experimenten, begrenzter Produktion und funktionsĂŒbergreifender Produktion.
Die 70 % sind der Anteil der Teilnehmer, die wÀhrend der letzten 12 Monate
signifikant falsche Ergebnisse mindestens einmal pro Monat meldeten. Die Angaben
zur Korrekturzeit beziehen sich auf 334 Teilnehmer, welche Fehler gefunden
hatten, einschließlich derer, die weniger hĂ€ufig als einmal im Monat Fehler
bemerkt hatten. Mitarbeiterstunden bezeichnen die Gesamtarbeitszeit von
Mitarbeitern an einem Problem.
Teilnehmer konnten mehrere Ursachen und Auswirkungen auswÀhlen. Die mindestens
78 Personen, die Auswirkungen auf Sicherheit, Compliance oder Ruf meldeten, sind
die grĂ¶ĂŸte der drei Gruppen in jedem Markt (26 in Großbritannien, 21 in den USA,
20 in Deutschland und 11 in den BeneluxlÀndern). Wirtschaftliche Zahlen in Bezug
auf Token sind bis auf eine Dezimalstelle genau. Andere Prozentangaben der
Studie wurden auf die nÀchste ganze Zahl gerundet.
Der Bericht beschreibt eine potentielle ?Kontextsteuer" fĂŒr zusĂ€tzliche
Verifizierungs- und Bereitstellungsarbeit. Die Studie bezifferte nicht Token-
Ausschuss, potentielle Einsparungen, die insgesamten Finanzkosten oder die
Netto-Auswirkungen der KI auf die ProduktivitÀt.
Über Paligo
Paligo bietet Context-Governed-Infrastruktur fĂŒr Enterprise AI. Unternehmen aus
den Bereichen Fertigung, Medizintechnik und anderen regulierten Branchen nutzen
Paligo, um ihre Dokumentation und Betriebswissen in strukturierter, aktueller
und ĂŒberprĂŒfter Form zu halten, sodass sich die Personen und KI-Systeme, die
damit arbeiten, auf verlĂ€ssliche Informationen stĂŒtzen können. Paligo wurde
2015 gegrĂŒndet und unterstĂŒtzt Unternehmen da, wo eine falsche Antwort
Sicherheit, Compliance oder Produktion beeintrÀchtigen könnte.
Weitere Informationen unter paligo.net (https://paligo.net/).
Ein Foto zu dieser Mitteilung finden Sie
unter http://www.globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg/a4e2d5ff-d6ba-4833-
a4be-27c3a531a7e1
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