88 % melden Fehler bei der Datenversorgung von KI (Umfrage 2026)

Eine von Parseur beauftragte Umfrage unter 500 US-amerikanischen Fachleuten, die in dokumentenintensiven Arbeitsabläufen tätig sind, offenbart eine gravierende Diskrepanz: 88 % der Geschäftsleiter geben an, sehr oder zumindest einigermaßen zuversichtlich bezüglich der Genauigkeit der Daten zu sein, die ihre Analytik- und KI-Systeme speisen – jedoch geben exakt dieselben 88 % an, zumindest gelegentlich Fehler in diesen dokumentbasierten Daten zu entdecken. Diese „Vertrauensillusion“ weist darauf hin, dass Datenqualitätsrisiken weit verbreitet sind und regelmäßig die Ergebnisse von Analysen, Prognosen und KI-Anwendungen beeinträchtigen.

Wichtigste Erkenntnisse:

• Selbstwahrnehmung vs. Realität: 88 % vertrauen ihren Daten, während ebenfalls 88 % Fehler in den aus Dokumenten gewonnenen Daten berichten.
• Fehlerhäufigkeit: Fast 69 % entdecken manchmal, oft oder sehr oft Fehler.
• Hauptfehlerquellen: Rechnungen (31,8 %), Bestellungen (29,4 %), Quittungen/Spesenabrechnungen (24,2 %).
• Teilnehmerkreis: 500 US-Fachkräfte aus Betrieb, Finanzen, IT, Kundendienst und weiteren Bereichen, überwiegend Managementebene.

Jenseits der Zahlen: Das Paradox der KI-Daten

Mit fortschreitender KI-Einführung im Jahr 2026 verlagert sich die Diskussion von ob hin zu wie sehr man KI vertrauen kann. Unternehmen trainieren Large Language Models (LLMs), entwickeln Retrieval-Augmented Generation (RAG) und automatisieren Analyseprozesse – häufig mit internen Dokumenten als zentrale Datenquelle.

Doch trotz dieses Fortschritts besteht ein wesentlicher Widerspruch.

Die von Parseur beauftragte Umfrage unterstreicht: Unternehmen sind von ihrer Datenqualität überzeugt, entdecken aber zugleich regelmäßig Fehler.

Diese Diskrepanz bezeichnen wir als Daten-Vertrauenslücke – die Kluft zwischen dem gefühlten Vertrauen in die Daten und der tatsächlich vorhandenen Datenqualität.

Die entscheidende Erkenntnis: Beeindruckende 88 % der Fachleute berichten, Fehler in den Dokumentendaten zu finden, die ihre KI- und Automatisierungsworkflows versorgen.

In diesem Artikel analysieren wir die Umfrageergebnisse 2026, untersuchen die Ursachen der Daten-Vertrauenslücke, beleuchten die geschäftlichen Folgen unzuverlässiger Daten und zeigen praxisnahe Strategien, wie Unternehmen diese Lücke schließen, um verlässliche KI-Lösungen zu etablieren.

Warum das wichtig ist: Geschäftliche Auswirkungen und Ausmaß

Schlechte Daten bedeuten mehr als nur betriebliche Herausforderungen – sie verursachen klare finanzielle, operative und strategische Risiken. Selbst kleine Fehler in regelmäßig verarbeiteten Dokumenten können sich durch Systeme übertragen und zu falscher Berichterstattung, fehlerhaften Prognosen und Fehlentscheidungen führen.

Neben den finanziellen Verlusten erzeugen Datenfehler operative Reibungen: Verzögerungen in der Lieferkette, Compliance-Verstöße, unzufriedene Kunden und unnötige Nacharbeit sind direkte Folgen fehlerhafter Dokumentendaten.

Die Parseur-Umfrage 2026 illustriert das wahre Ausmaß dieser Herausforderungen. Fachkräfte aller Branchen identifizieren Rechnungen (31,8 %), Bestellungen (29,4 %) und Quittungen/Spesenabrechnungen (24,2 %) als die vorrangigen „Gefahrenzonen“. Fehler in diesen Dokumenten setzen sich in Analytics-Dashboards, KI-Modelle und Geschäftsabläufe fort – was operative und finanzielle Kosten weiter erhöht.

Wesentliche quantitative Umfrageergebnisse:

• 6+ Stunden pro Woche: Viele Teams wenden mehr als sechs Stunden pro Woche für Korrekturen oder Validierungen dokumentenbasierter Daten auf – was den ROI der Automatisierung schmälert.
• 28,6 % erleben Fehler oft oder sehr oft – ein wiederkehrendes Problem.
• 48,7 % der Fachleute bleiben „sehr zuversichtlich“ bei den Daten für ihre KI, trotz häufiger Fehler – eine beachtliche Vertrauenslücke.
• Gemeldete Auswirkungen: Fehlprognosen, fehlerhafte Finanzberichte, Auseinandersetzungen mit Kunden/Lieferanten, Compliance-Probleme, Umsatzeinbußen, erhöhtes Betrugsrisiko.

Jedes unkontrollierte Dokument stellt ein potenzielles Risiko dar. Das Verständnis für das Ausmaß und die Konsequenzen fehlerhafter Dokumentendaten ermöglicht Unternehmen, Datenpräzision an der Quelle zu priorisieren, effiziente Validierungsstrukturen zu implementieren und Human-in-the-Loop-Prozesse einzubinden – um zuverlässige KI-Ausgaben sicherzustellen.

Warum hat Parseur diese Umfrage durchgeführt?

Parseur arbeitet mit Teams, die Dokumenten-Workflows in Bereichen wie Finanzen, Betrieb, IT und Support automatisieren. Trotz fortgeschrittener KI-Extraktion taucht ein bekanntes Problem immer wieder auf: Das Vertrauen in die Pipeline sinkt, wenn Fehler später in Dashboards, KI-Ausgaben oder Berichten erscheinen.

Die Umfrage sollte diese Herausforderung quantifizieren, Fehlerquellen eruieren und aufzeigen, wie Unternehmen reagieren. Ziel ist, Führungskräften greifbare Erkenntnisse zu einem der meist unterschätzten Risiken der KI-Prozessautomatisierung zu liefern: unzuverlässige Dokumentendaten.

Der 88%-Realitäts-Check: Fehler sind die Regel, nicht die Ausnahme

Zur Analyse der Daten-Vertrauenslücke stellten wir eine Kernfrage:

„Stoßen Sie in Workflows mit Daten-Extraktion, Validierung oder Prüfung aus Dokumenten auf Fehler?“

Die Antwort ist eindeutig:

• 88 % der Befragten entdecken zumindest gelegentlich Fehler.
• Nur 12 % berichten von durchgehend fehlerfreien Dokumentendaten-Pipelines.

Das zeigt: Trotz OCR, KI-Parsern und Automatisierung beeinflusst die Vielfalt der Dokumente weiterhin die Genauigkeit. Unterschiedliche Layouts, Formate, Handschriften, inkonsistente Begriffe und Freitextfelder führen zu anhaltenden Fehlerquellen. Schon kleine Ungenauigkeiten – etwa ein falsch gelesener Rechnungsbetrag oder eine fehlerhafte Bestellnummer – wirken sich fortlaufend auf KI-Modelle, Dashboards und operative Entscheidungen aus.

Fazit: Automatisierung allein reicht nicht aus. Ohne gezielte Überprüfung, Validierung und menschliche Kontrolle riskieren KI-Pipelines, Fehler zu reproduzieren oder sogar zu verstärken. Unternehmen müssen diese Fehler systematisch antizipieren und wirksam adressieren.

Welche Dokumente sind am risikoreichsten?

Nicht jeder Dokumententyp birgt die gleichen Risiken. In der Umfrage wurden die häufigsten fehlerverursachenden Dokumente abgefragt:

Die Ergebnisse:

• Rechnungen: 31,8 %
• Bestellungen: 29,4 %
• Quittungen/Spesenabrechnungen: 24,2 %

Diese Dokumente zeichnen sich aus durch:

1. Großes Volumen: Tausende bis Millionen jährlich, Fehler summieren sich.
2. Komplexe Struktur: Kombination aus strukturierten Daten und Freitext, was Auslesefehler begünstigt.
3. Geschäftskritischer Einfluss: Sie beeinflussen Finanzberichte, Umsatzziele, Lieferketten und Kundenservice – Fehler führen zu Überzahlungen, Lieferverzögerungen oder Compliance-Problemen.

Fazit: Werden Fehler an diesen kritischen Punkten nicht erkannt, verbreiten sie sich in nachgelagerten Systemen und erhöhen betriebliche Risiken sowie Kosten.

Berichtete operative Auswirkungen (qualitativ)

Fehlerhafte Dokumentendaten führen zu: fehlerhaften Prognosen, falschen Finanzberichten, Konflikten mit Kunden/Lieferanten, Compliance- und Audit-Feststellungen, Verzögerungen, Umsatzeinbußen und erhöhter Betrugsanfälligkeit. Viele bewerten die Folgen als mäßig bis schwerwiegend.

Die verborgenen Kosten: Zeitaufwand für Fehlerkorrektur

Ein aufschlussreicher Aspekt: die menschlichen Kosten der Fehler. Wir fragten: „Wie viele Stunden verbringt Ihr Team wöchentlich mit der Korrektur oder Überprüfung von Daten?“

Resultat: Automatisierung ersetzt den Menschen nicht komplett; sie verschiebt seine Rolle von der Datenerfassung zur aufwendigen Korrektur.

• Die Resultate: Ein bedeutender Anteil der Teams investiert 6+ Stunden pro Woche nur für Datenkorrekturen.
• Die Folge: Diese „Korrekturbürde“ reduziert den erhofften Automatisierungsnutzen. Fachkräfte aus Management und IT werden zu kostenintensiven Prüfern statt strategischen Entscheidern.

Automatisierung und der daraus entstehende Korrekturaufwand

Automatisierung sollte manuelle Arbeit minimieren, doch unsere Umfrage zeigt ein anderes Bild.

Gefragt nach dem wöchentlichen Zeitaufwand für Datenkorrekturen:

• 38,1 % investieren 1–3 Stunden
• 26,8 % investieren 4–6 Stunden
• Ein signifikanter Anteil mehr als 6 Stunden pro Woche

Dadurch entsteht eine „Korrekturbürde“: Kompetente Fachkräfte werden statt für strategische Aufgaben für die Kontrolle und Anpassung automatisierter Daten eingesetzt – was dem ROI der Automatisierung massiv schadet.

Risikodokumente: Wo Fehler entstehen

Bestimmte Dokumententypen sind besonders risikobehaftet. Sie haben drei Gemeinsamkeiten:

1. Hohes Dokumentenvolumen
2. Mischung aus strukturierten Angaben und Freitextfeldern
3. Direkter finanzieller oder operativer Einfluss

Fehler in diesen Dokumenten verursachen Überzahlungen, Konflikte, Umsatzausfälle, Compliance-Risiken und Verzögerungen.

Warum gibt es die Daten-Vertrauenslücke?

Wir fragten: „Wie zuversichtlich sind Sie hinsichtlich der Genauigkeit dokumentenbasierter Daten?“ Trotz der hohen Fehlerhäufigkeit geben fast die Hälfte (48,7 %) der Befragten an, sehr zuversichtlich zu sein. Hier zeigt sich die Daten-Vertrauenslücke – ein Missverhältnis zwischen den Erwartungen an Präzision und der Realität.

Ursachen der Lücke:

1. Statistische vs. geschäftliche Präzision

Für kritische Abläufe reicht 99 % Genauigkeit nicht aus. Ein Fehler kann gravierende Folgen in Reporting, Compliance oder Finanzen haben – dieser Unterschied wird oft übersehen.

2. Zu großes Vertrauen in generische KI

Standard-LLMs können Felder halluzinieren oder fehlinterpretieren, besonders bei komplexen und unstrukturierten Dokumenten – oft ohne passende Referenzdaten oder Validierung.

3. Das Black-Box-Problem

Oft ist nicht nachvollziehbar, wie oder warum Fehler entstanden – das erschwert die Vertrauensbildung in die gesamte Datenpipeline.

4. Expertenbewusstsein in Schlüsselrollen

IT, Datenmanagement und Geschäftsleitung sehen das Risiko am kritischsten – da sie die Auswirkungen von Datenfehlern in sensiblen Prozessen umso klarer einschätzen können.

Strategische Folgen

Die Auswirkungen reichen weit: gemeldet wurden signifikante Risiken wie

• Finanzielle Verluste: Überzahlungen oder Umsatzeinbußen
• Compliance-Gefahren: Fehlerhafte Berichterstattung in regulierten Branchen
• Operative Verzögerungen: Lieferstopps durch fehlerhafte Bestellinformationen

Mit diesem Wissen können Unternehmen Workflows, Validierungsregeln und Human-in-the-Loop-Prozesse gezielt weiterentwickeln, um die Daten-Vertrauenslücke zu schließen und DIE Basis für verlässliche KI-Ergebnisse zu legen.

Mehr als ein Ärgernis: Die realen Auswirkungen

Die Befragten sehen fehlerhafte Dokumentendaten als Auslöser konkreter Geschäftsprobleme:

• Finanzielle Verluste und Überzahlungen
• Fehlprognosen und Falschberichte
• Audit- und Compliance-Themen
• Streit mit Kunden und Lieferanten
• Verzögerungen und Umsatzeinbußen
• Zunahme des Betrugsrisikos

Das sind keine bloßen Risiken, sondern täglich erfahrbare Herausforderungen im datenbasierten Arbeiten – und sie können durch KI sogar skaliert werden.

Lösungsansatz: Human-in-the-Loop als Vertrauensanker

Es zeigt sich deutlich: KI allein ist nicht genug.

Organisationen, die die Daten-Vertrauenslücke erfolgreich schließen wollen, kombinieren KI mit Human-in-the-Loop (HITL)-Workflows:

• Zuverlässige Extraktion: Einsatz spezialisierter KI-Lösungen (z. B. Parseur) mit Referenzdaten, statt generischer LLMs, die „halluzinieren“ können.
• Valide Regeln: Klare Vorgaben etwa „Gesamtsumme = Summe aller Positionen“.
• Effiziente Prüfung: Geringes KI-Vertrauen? Automatische Weiterleitung zur schnellen menschlichen Kontrolle, aus Risiken werden geprüfte Datenpunkte.

So machen Unternehmen aus dem menschlichen Review einen Präzisionsanker und sichern verlässliche KI-Ausgaben.

Methodik

Die Parseur 2026 Document Data Survey wurde Ende 2025 per QuestionPro durchgeführt, unter 500 Fachkräften aus dokumentenintensiven US-Rollen auf Managementebene.

Abgedeckte Branchen: Technologie, Finanzen, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Logistik. Die Umfrage prüfte Genauigkeit von Dokumentendaten, Vertrauensniveau, KI-Nutzung und Auswirkungen von Fehlern auf das Geschäft.

Fazit: Geben Sie sich nicht länger mit schlechten Daten zufrieden

KI ist nur so gut wie ihre Datenbasis. Wer auf KI setzt, ohne die Qualität der Dokumentendaten zu prüfen, riskiert die Vergrößerung von Fehlerquellen.

Der Schlüssel liegt nicht im Verzicht auf KI, sondern im Aufbau von echtem Vertrauen in die Datenpipeline.

Parseur hilft, die Daten-Vertrauenslücke zu schließen, indem intelligente Dokumentenverarbeitung mit Validierung, Transparenz und menschlicher Nachprüfung kombiniert wird – für KI, die mit verlässlichen Informationen arbeitet.

Bereit, das Vertrauen in Ihre Daten zu stärken?

Stoppen Sie die Versorgung Ihrer KI mit mangelhaften Daten – erleben Sie Automatisierung, der Sie vertrauen können.

Zusätzliche Umfrageerkenntnisse 2026

• Fehler bleiben präsent: 39,4 % entdecken manchmal Fehler in dokumentenbasierten Daten (197 von 500). Weitere 28,6 % beobachten Fehler oft oder sehr oft. Datenungenauigkeit ist damit ein strukturelles, kein Einzelfallproblem.
• Technologie und Finanzen dominieren: 43,4 % der Befragten aus Technologie, 23,2 % aus Finanzen – Branchen, in denen Datenpräzision für Compliance und Digitalisierung entscheidend ist.
• KI-Nutzung hoch: 37,9 % setzen KI umfassend ein, 31,4 % in spezifischen Prozessen. Je weiter KI verbreitet ist, desto gravierender fallen dokumentenbasierte Datenfehler ins Gewicht, wenn die Datenqualität nicht stimmt.

Zuletzt aktualisiert am 28. Januar 2026