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Gong-Studie: 58 % der KI-Projekte in Unternehmen stocken, weil Vertrauen fehlt

Laut Gong und Censuswide liegen in 58 % der Unternehmen KI-Projekte auf Eis. Die Gründe: Zweifel an Datensicherheit, Erklärbarkeit und Transparenz der Modelle.

Updated April 20, 2026

What happened

Am 15. April 2026 hat Gong eine neue Studie veröffentlicht. Das Ergebnis: In 58 % der Unternehmen stocken KI-Projekte. Der Grund ist nicht das Budget, sondern ein grundlegender Mangel an Vertrauen. Censuswide hat für die Studie 2.056 Führungskräfte aus mittleren und großen Unternehmen in den USA und in Großbritannien befragt. Die größten Hürden auf dem Weg vom Pilotprojekt in den Produktivbetrieb sind demnach Bedenken zur Datensicherheit, fehlende Erklärbarkeit und zu wenig Transparenz der Modelle.

Die Vertrauenslücke kostet echtes Geld. Laut der Studie liegen derzeit 46 % der geplanten KI-Investitionen auf Eis: 44 % in den USA, 47 % in Großbritannien. Drei Viertel der Befragten sagen, dass ihr Unternehmen beim Nutzen von KI zurückliegt. In den USA empfinden das mehr Führungskräfte (80 %) als in Großbritannien (70 %). Die Daten stammen aus dem Zeitraum vom 6. bis 9. Januar 2026.

Ergänzend hat Gong Labs über 25 Millionen Vertriebsgespräche von Januar bis Dezember 2025 ausgewertet. In jedem vierten Kundengespräch geht es inzwischen ausdrücklich um Sicherheit. Am häufigsten fragen Kunden, auf welchen Daten eine KI beruht und wie sie lernt. Das ist ein klares Signal: Vertrauensfragen kommen direkt im Vertriebsgespräch auf, nicht nur in der Prüfung durch IT und Einkauf.

Why it matters for practitioners

Für Fachleute aus competitive intelligence und Revenue Intelligence verschiebt die Gong-Studie die Debatte über KI-Einführung. Bisher hieß es meist, Budget, Know-how oder die Reife der Organisation bremsen KI aus. Die Daten widersprechen dem. Der Engpass ist Vertrauen. Und die Bedenken der Befragten betreffen genau die Punkte, nach denen CI- und Enablement-Teams KI-Tools prüfen, einführen und intern vertreten.

1. Datensicherheit ist die größte Sorge, aber sie ist differenzierter als „Wir trauen KI nicht“. Mit 34 % insgesamt (USA 36 %, Großbritannien 31 %) liegen Datenschutz und Datensicherheit an erster Stelle. Für Teams im Sales Enablement, die KI-Tools prüfen, heißt das konkret: Wohin fließen die Gesprächsdaten der Kunden? Wer hat Zugriff? Wie lange werden sie gespeichert? CI-Teams, die intern KI-Tools empfehlen, brauchen Antworten auf diese Fragen. Sonst bleibt ihre Empfehlung genauso hängen wie die 58 % der Projekte, die schon stillstehen.

2. Erklärbarkeit ist heute Voraussetzung für den Kauf, kein Unterscheidungsmerkmal mehr. 30 % der Befragten nennen fehlende Erklärbarkeit als Hürde. Für 26 % ist die Erklärbarkeit der KI-Ergebnisse die wichtigste Zusicherung vor dem nächsten Schritt. Wer competitive intelligence für Vertriebsteams aufbaut, muss daraus Konsequenzen ziehen: KI-generierte Battlecards, Wettbewerbsalerts und Deal-Empfehlungen müssen ihre Herleitung zeigen. Blackbox-Ergebnisse, die eine Empfehlung ohne die zugrunde liegenden Signals liefern, stoßen auf immer mehr Widerstand, und zwar genau bei den Stakeholdern, denen CI-Teams helfen wollen.

3. Transparenz verschafft Anbietern einen messbaren Wettbewerbsvorteil. Chris Peake, Chief Trust Officer bei Gong, bringt es auf den Punkt: „Sicherheit und Vertrauen in KI sind keine Themen für das Backoffice mehr. Sie entscheiden über Umsatz.“ Wer Plattformen wie Crayon oder andere KI-gestützte CI-Tools bewertet, sollte daher die Transparenz des Anbieters als eigenes Auswahlkriterium gewichten, neben Funktionen und Preis. Gemeint ist Transparenz bei Datenverarbeitung, Modelltraining und Erklärbarkeit der Ergebnisse. Anbieter, die Vertrauensfragen von sich aus klären, schließen Deals schneller ab. Anbieter, die Vertrauen als Compliance-Pflicht abhaken, bleiben genauso stecken wie die internen Projekte ihrer Kunden.

4. Die Vertrauenslücke unterscheidet sich je nach Region, also auch die richtige Einführungsstrategie. In den USA stocken mehr Projekte (63 % gegenüber 52 % in Großbritannien). In Großbritannien liegt dagegen ein etwas größerer Anteil der Investitionen auf Eis (47 % gegenüber 44 %). CI-Teams in internationalen Konzernen sollten Kommunikation und Change Management zur KI-Einführung deshalb nach Region anpassen. Stakeholder in den USA brauchen mehr Zusicherungen zur Sicherheit. Stakeholder in Großbritannien brauchen einen klaren ROI, bevor sie eingefrorene Budgets freigeben.

Key details

  • Bericht: „Unlocking the Trust Barrier for Enterprise AI“
  • Herausgeber: Gong, durchgeführt von Censuswide
  • Veröffentlicht: 15. April 2026
  • Befragte: 2.056 Führungskräfte aus mittleren und großen Unternehmen (USA und Großbritannien)
  • Erhebungszeitraum: 6. bis 9. Januar 2026
  • Zusätzliche Daten: Auswertung von über 25 Millionen Vertriebsgesprächen durch Gong Labs (Januar bis Dezember 2025)
  • Stockende Projekte: 58 % insgesamt (USA: 63 %, Großbritannien: 52 %)
  • Eingefrorene Investitionen: 46 % der geplanten KI-Ausgaben (USA: 44 %, Großbritannien: 47 %)
  • Größte Hürden: Datenschutz/Datensicherheit (34 %), Erklärbarkeit (30 %), Transparenz der Modelle (28 %), regulatorische Unsicherheit (27 %)
  • Wichtigste Zusicherungen: Erklärbarkeit der Ergebnisse (26 %), klar benannte Leitplanken für Daten (25 %), eingebaute Sicherheitsgarantien (23 %), externe Audits (23 %)
  • Signal aus den Gesprächen: In jedem vierten Vertriebsgespräch geht es um Sicherheit

Market implications

Die Gong-Studie kommt zu einem entscheidenden Zeitpunkt für die Märkte für Revenue Intelligence und competitive intelligence. KI-Funktionen gehören bei CI-Plattformen inzwischen zum Standard. Die Studie legt nahe: Im nächsten Wettbewerb um Differenzierung gewinnt nicht, wer die fortschrittlichste KI hat. Es gewinnt, wer belegen kann, dass seine KI vertrauenswürdig ist.

Für den Markt der CI-Tools hat das konkrete Folgen. Anbieter, die in Transparenz investieren, haben im Enterprise-Vertrieb einen strukturellen Vorteil. Dazu gehören erklärbare Ergebnisse, nachvollziehbare Datenherkunft, SOC-2-Testate und externe Audits. Anbieter, die Vertrauen erst für später auf die Roadmap setzen, erleben dasselbe wie ihre Kunden: 58 % der Evaluierungen enden ohne Entscheidung.

Für CI-Fachleute bestätigt die Studie eine Erfahrung, die immer häufiger vorkommt. Man empfiehlt intern ein KI-Tool, und die Evaluierung stockt. Nicht weil Funktionen fehlen, sondern weil Sicherheitsprüfung, Rechtsabteilung oder skeptische Führungskräfte monatelang bremsen. Die Skepsis gilt dabei der Frage, wie die KI zu ihren Entscheidungen kommt. Die Daten geben Fachleuten einen konkreten Rahmen, um diese Bedenken vorab auszuräumen: Zertifizierungen der Anbieter vorlegen, Dokumentation zur Erklärbarkeit anfordern und die KI-Einführung mit den Umsatzkosten des Abwartens begründen statt mit Funktionen. Die KI-Performance-Studie 2026 von PwC beziffert diese Kosten: Die besten 20 % der Unternehmen erzielen 74 % des wirtschaftlichen Werts von KI. Mit jedem Quartal, in dem Projekte stillstehen, wächst der Abstand.

Dass jedes vierte Vertriebsgespräch Sicherheit anspricht, ist auch für die Beobachtung der Wettbewerbspositionierung wichtig. Wenn Interessenten im Gespräch Sicherheitsbedenken äußern, vergleichen sie oft, wie verschiedene Anbieter mit Vertrauen und Transparenz umgehen. CI-Teams, die diese Vertrauenssignale erfassen, auswerten und in Battlecards und Leitfäden zur Einwandbehandlung einfließen lassen, helfen ihrem Vertrieb. Denn in diesem Kaufumfeld entscheidet vor allem Vertrauen darüber, ob ein Deal vorankommt.

  • Revenue Intelligence: die Disziplin im Zentrum der Gong-Studie zu KI und Vertrauen
  • Sales Enablement: wie Vertrauenshürden die Einführung von KI-gestütztem Enablement bremsen
  • CI for Sales Teams: praktischer Leitfaden für CI-Programme, die Akzeptanzprobleme im Vertrieb lösen
  • Crayon Alternativen: CI-Plattformen mit Transparenz und Vertrauen als Auswahlkriterien bewerten