Business Intelligence 2026

Eine Marktanalyse mit Einordnung von M2 — Juli 2026

In den meisten Organisationen läuft das Reporting reibungslos. Die Dashboards sind gebaut, die Lizenzen verlängert, die Budgets verplant. Wer die Kennzahlen dahinter genauer ansieht, findet ein weniger ruhiges Bild. Der Markt wächst, aber nicht dort, wo das Geld heute hinfließt. Die Preise steigen schneller als die Leistung, die dafür geliefert wird. Gleichzeitig liegt die KI-Erwartung Jahre vor der tatsächlichen Einsatzreife. Keiner dieser drei Befunde ist überraschend für sich genommen. Zusammen ergeben sie ein Bild, das genauer hinsehen lohnt und die naheliegende Frage dabei ist: Würde Sie überraschen, wie groß der Abstand zwischen Ihrer eigenen KI-Planung und der tatsächlichen Einsatzreife im Markt gerade ist?
 

Ein Markt, der wächst, aber nicht einheitlich gemessen wird

Der globale BI- und Analytics-Markt wird laut Market Research Future 2025 auf rund 36,9 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2035 auf 108,3 Milliarden USD wachsen. Das entspricht einer jährlichen Wachstumsrate von 11,4 Prozent.

An dieser Stelle ein Hinweis, den seriöse Marktberichterstattung nicht verschweigen sollte: Andere Marktforscher kommen für denselben Markt auf spürbar andere Zahlen. Je nach Studie liegen die 2025er-Schätzungen zwischen knapp 30 und über 40 Milliarden USD, mit Zielwerten für 2035 zwischen 51 und 115 Milliarden USD. Der Grund ist banal, aber wichtig: Es gibt keine einheitliche Definition, was zum "BI-Markt" zählt. Plattformlizenzen, Beratungsleistungen und angrenzende Analytics-Software werden von verschiedenen Instituten unterschiedlich abgegrenzt. Die Wachstumsrichtung ist über alle Studien hinweg konsistent, deutlich zweistellig für die nächste Dekade. Die exakte Kommastelle würden wir selbst nicht ungeprüft übernehmen — das gilt für jede Zahl in diesem Text.

Was heißt das für Sie als Entscheider? Die Wachstumsverteilung innerhalbdes Marktes ist relevanter als die Milliardenzahl selbst. Klassische Reporting- und Visualisierungswerkzeuge wachsen solide, aber linear. Der eigentliche Wettbewerb um Budget findet dort statt, wo KI-Fähigkeiten in bestehende Plattformen eingebettet werden. Genau dieser Teil des Marktes verändert gerade auch die Preislogik der Anbieter.
 

Die Preisdynamik ist real, und sie trifft alle gleich

Hier lohnt sich ein Blick auf eine Quelle, die regelmäßig aktualisiert wird und daher Stand halten muss: den SaaS Inflation Index 2026 von Vertice. Aktuell beziffert der Report die SaaS-Inflationsrate auf 12,2 Prozent. Nach Angaben von Vertice ist das nahezu fünfmal so hoch wie die allgemeine Marktinflation der G7-Staaten. In konkreten Zahlen: Die SaaS-Ausgaben pro Mitarbeiter sind von 7.900 USD (2023) über 8.700 USD (2024) auf 9.100 USD (2025) gestiegen. Das entspricht einem Anstieg von knapp 15 Prozent innerhalb von zwei Jahren. Vertice weist zudem darauf hin, dass 60 Prozent der Softwareanbieter Preissteigerungen aktiv verschleiern, etwa über veränderte Paketstrukturen statt offener Preiserhöhungen.

Das Muster, das wir aus unseren Projekten kennen: Anbieter bündeln KI-Funktionen zunehmend in höherpreisige Tarife, unabhängig davon, ob ein Kunde sie aktiv nachfragt. Wer heute seinen Enterprise-Vertrag nicht regelmäßig gegen den tatsächlichen Funktionsbedarf prüft, zahlt in einem Drei-Jahres-Zyklus spürbar mehr, meist ohne zusätzlichen Nutzen. Bezahlt werden dann Funktionen, die im Paket enthalten sind, ob genutzt oder nicht.
 

Agentic AI: Die Erwartung ist real, die Einsatzreife noch nicht

Hier wird es interessant, und hier lohnt sich besondere Sorgfalt: In diesem Bereich kursieren derzeit viele Zahlen, die einer genauen Prüfung nicht standhalten.

Was Gartner tatsächlich sagt: Bis 2027 sollen 75 Prozent aller neu erstellten Analytics-Inhalte durch generative KI kontextualisiert werden. Heutige augmentierte Analyseplattformen sollen sich zu autonomen Systemen entwickeln, die bis dahin 20 Prozent der Geschäftsprozesse eigenständig verwalten und ausführen. Eine ältere, oft zitierte Gartner-Prognose aus 2024 sah zudem vor, dass bereits 2025 neunzig Prozent der heutigen Analytics-Konsumenten selbst zu Content-Erstellern würden, ermöglicht durch KI. Ob diese Schwelle inzwischen tatsächlich erreicht wurde, ist uns keine belastbare Folgeerhebung bekannt. Wir zitieren sie deshalb als Prognose, nicht als eingetretenes Ergebnis.

Parallel dazu zeigt Gartners erster eigenständiger Hype Cycle für Agentic AI (April 2026) ein deutlich nüchterneres Bild der Gegenwart: Erst 17 Prozent der Organisationen haben bislang tatsächlich KI-Agenten im Einsatz, weitere 42 Prozent planen dies in den nächsten zwölf Monaten, nochmals 22 Prozent im Jahr danach. Gartner selbst warnt zudem vor "Agent Washing": der Umetikettierung bestehender Automatisierungs- und RPA-Tools als "agentenbasiert", ohne dass echte Autonomiefähigkeiten dahinterstehen. Zudem prognostiziert Gartner, dass über 40 Prozent aller Agentic-AI-Projekte bis Ende 2027 wieder eingestellt werden, wegen steigender Kosten, unklarem Geschäftswert oder unzureichender Risikokontrollen.

Ein konkretes Beispiel für die Größenordnung, um die es bei ausgereiften Anwendungsfällen gehen kann, liefert Gartners aktuelle Prognose für Supply-Chain-Software: Hier soll der Markt für Software mit Agentic-AI-Fähigkeiten von unter 2 Milliarden USD (2025) auf 53 Milliarden USD im Jahr 2030 wachsen. Das ist eine Zahl für ein spezifisches Marktsegment, Supply Chain Management, keine Aussage über den BI-Analytics-Markt insgesamt. 

So lesen wir diese beiden Zahlen: Die hohe Erwartung und die niedrige tatsächliche Einsatzquote stützen sich gegenseitig, statt sich zu widersprechen. Sie beschreiben exakt die Phase, in der sich der Markt gerade befindet: hohe Investitionsbereitschaft, aber noch wenig produktionsreife Umsetzung. Für Organisationen bedeutet das weniger "jetzt sofort einsteigen" als "jetzt die Grundlage prüfen, bevor der Einsatz kommt".
 

Was die Grundlagenforschung zeigt: Governance schlägt Hype

BARCs Data, BI and Analytics Trend Monitor 2026, die aktuellste Ausgabe der mit 1.579 Teilnehmenden weltweit größten Anwenderbefragung zu diesem Thema, zeigt ein bemerkenswert stabiles Bild: Datenqualitätsmanagement steht 2026 wieder auf Platz eins der wichtigsten Trends, dicht gefolgt von Datensicherheit und Datenschutz (beide mit einer Wichtigkeits-Bewertung von 7,9 von 10 Punkten). Erst danach folgen datengetriebene Unternehmenskultur, Daten- und KI-Governance sowie Daten- und KI-Literacy. Themen wie generative KI, Machine Learning oder Decision Intelligence rangieren in der Gesamtwichtigkeit dahinter. Bei Anbietern stehen sie laut BARC deutlich stärker im Vordergrund als bei den befragten Anwenderunternehmen selbst.

Aus der Praxis bestätigt sich das: KI-Initiativen scheitern selten an der Modellqualität. Das eigentliche Problem liegt in der Datenbasis darunter: uneinheitliche Begriffsdefinitionen, fehlende semantische Schichten, Datenmodelle, die für Reports gebaut wurden, aber nicht für offene Abfragen. Wo diese Grundlage fehlt, liefern KI-Systeme entweder inkonsistente Ergebnisse, oder sie bleiben im Pilotstatus stecken.
 

Was daraus folgt: Drei Konsequenzen für Entscheider

Drei Dinge lassen sich aus der belastbaren Datenlage ableiten, ohne dass wir dafür über die Studien hinausgehen müssten.

Erstens: Die Lücke zwischen Erwartung und Einsatzreife bei Agentic AI, 60 Prozent Adoptionsabsicht binnen zwei Jahren gegenüber 17 Prozent tatsächlichem Einsatz heute, bei einer prognostizierten Abbruchquote von über 40 Prozent, ist kein Grund zum Abwarten. Es ist ein Zeitfenster. Wer die eigene Datenarchitektur jetzt bewertet, trifft die Entscheidung, wenn noch Zeit dafür ist, nicht erst, wenn ein Vertrag ausläuft oder ein Wettbewerber vorlegt.

Zweitens: BARCs Befund bestätigt eine simple Reihenfolge: Wer in Datenqualität und Governance investiert, bevor er in Tools investiert, baut auf einer Grundlage, die neue KI-Fähigkeiten tatsächlich nutzen kann, wenn sie produktionsreif sind. Wer die Reihenfolge umdreht, baut möglicherweise sehr schöne Piloten, die nicht skalieren.

Drittens: Die Preisdynamik im SaaS-Markt bedeutet, dass "nichts tun" per Vertragsverlängerung selbst eine Kostenentscheidung ist. Nur eine unbewusste. Ein regelmäßiger Blick auf den tatsächlichen Funktionsbedarf gegenüber dem gebuchten Tarif zahlt sich unabhängig von jeder KI-Frage aus.

Unser Fazit: Wir sehen in Projekten immer wieder: Die Organisationen, die diese drei Punkte ernst nehmen, sind nicht die mit dem größten Budget, sondern die, die zuerst verstehen, dass sie tatsächlich eine Wahl haben. Nichtstun ist eine davon — nur eben eine mit eigenem Preis. Die Frage, die davon übrig bleibt, ist keine für den nächsten Gartner-Report, sondern für den nächsten internen Termin: Wo steht Ihre Organisation gerade in dieser Lücke — und wer bei Ihnen weiß das eigentlich?

Dieser Beitrag ist eine Marktanalyse mit Einordnung von M2. technology & project consulting GmbH auf Basis öffentlich verfügbarer Studien und Prognosen. Berlin, 2026.

Quellenverweis

1. Market Research Future – Business Intelligence Market Research Report 2025–2035, Stand April 2026. Quelle (abgerufen: 03.07.2026)
2. Vertice – SaaS Inflation Index 2026. Quelle (abgerufen: 03.07.2026)
3. Gartner – Gartner Predicts 75% of Analytics Content to Use GenAI for Enhanced Contextual Intelligence by 2027, Juni 2025. Quelle (abgerufen: 03.07.2026)
4. Gartner – Gartner Predicts Defensive Spend to Derisk IP Loss and Copyright Infringement Will Slow GenAI Adoption and Diminish Returns (enthält die 90-%-Prognose für Content-Ersteller, Zieljahr 2025), März 2024. Quelle (abgerufen: 03.07.2026)
5. Gartner – 2026 Hype Cycle for Agentic AI, April 2026. Quelle (abgerufen: 03.07.2026)
6. Gartner – Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027, Juni 2025. Quelle (abgerufen: 03.07.2026)
7. Gartner – Gartner Forecasts Supply Chain Management Software with Agentic AI Will Grow to $53 Billion in Spend by 2030, April 2026. Quelle (abgerufen: 03.07.2026)
8. BARC – Data, BI and Analytics Trend Monitor 2026 (n=1.579, erhoben Sommer 2025). Quelle (abgerufen: 03.07.2026)