Nasunis The State of Enterprise File Data Annual Report 2026 finder, at virksomheds AI-adoptionshastighed overhaler dataklarheden

Nasunis nyudgivne The State of Enterprise File Data Annual Report 2026 tegner et billede af en virksomhedsverden, der accelererer aggressivt mod AI-adoptionshastighed, mens det samtidig opdager, at de fleste eksisterende datainfrastrukturer aldrig var designet til skalaen, kompleksiteten og de operationelle krav, som moderne AI-systemer kræver.

Rapporten, der er baseret på en undersøgelse af 1.000 virksomhedsindkøbsbesluttere i USA, Storbritannien, Frankrig, Tyskland, Østrig og Schweiz, foreslår, at den næste fase af virksomheds AI-konkurrence måske afhænger mindre af modeladgang og mere af, hvordan organisationer håndterer ustruktureret operationel data.

AI-adoptionshastighed er højere end virksomhedsparathed

Forskning viser, at AI er blevet det førende IT-investeringsområde for virksomheder i 2026. 59% af respondentende identificerede AI-initiativer som deres førende investeringsområde, hvilket repræsenterer en betydelig stigning i forhold til det foregående år.

Samtidig erkender virksomhederne i stigende grad, at AI-udrulning ikke kan adskilles fra bredere datastyringsmoderniseringsindsats. Cloud-datastyring, dataintelligens, analytics og ustruktureret datastyring dukkede alle op som store investeringsområder. 77% af respondentende sagde, at de planlagde at øge investeringerne i dataintelligens- og analytics-kapaciteter, mens 60% sagde, at de forventede at øge udgifterne til ustruktureret datastyring i de kommende 18 måneder.

Rapporten foreslår, at mange organisationer har undervurderet, hvor afhængige AI-systemer ville blive af ren, tilgængelig, velstyret virksomhedsdata. Næsten halvdelen af organisationerne sagde, at AI-initiativer allerede havde afsløret huller i datakvalitet eller -styring. Jo mere avanceret et selskabs AI-udrulning blev, desto mere sandsynligt var det, at det ville opdage alvorlige dataproblemer.

Nasunis forskning indikerer også, at virksomheder måske stadig er i de tidlige faser af at forstå, hvad storstilets agens AI-udrulning faktisk kræver. Selvom 97% af organisationerne rapporterer en vis grad af AI-agents-udrulning eller -test, har kun 18% opnået virksomhedsomfattende udrulning af AI-agenter.

Ustruktureret data er blevet en større virksomhedsbottleneck

En af de tydeligste temaer i hele rapporten er den voksende betydning af ustruktureret data. Dokumenter, e-mails, billeder, optagelser, designfiler, ingeniørdata og samarbejdsaktiver udgør nu mere end 90% af organisationsdata.

Men på trods af den kritiske rolle, som denne data spiller i virksomhedsoperationer og AI-arbejdsgange, sagde 94% af de adspurgte organisationer, at de havde svært ved at håndtere ustruktureret data effektivt. Sikkerhedsbekymringer rangerede som den største udfordring, efterfulgt af katastrofe-gendannelsessvigt, samarbejdsproblemer, fragmenterede miljøer og kompleksitet i overholdelse.

Rapporten fremhæver gentagne gange fragmentering som et centralt operationelt problem. Organisationer afhænger i gennemsnit af fire separate systemer til lagring, backup og katastrofe-gendannelse, mens 22% rapporterer at bruge mere end seks leverandører samtidig.

Ifølge rapporten oplevede virksomheder, der brugte multiple ikke-sammenhængende systemer, længere gendannelsesperioder, større operationel pres og mere svigt i at skala AI-initiativer.

Nasuni fandt også, at kun 21% af virksomhederne i øjeblikket driver en centralt styret fil-miljø, der kan levere konsekvent ydeevne på tværs af lokaliteter. De resterende organisationer afhænger af varierende kombinationer af fragmenterede systemer, manuelle overførsler, e-mail-baseret deling eller inkonsistent central infrastruktur.

Denne inkonsistens synes at have direkte produktivitetskonsekvenser. Mere end en tredjedel af virksomhederne sagde, at langsom eller inkonsistent filadgang betydeligt skader medarbejderproduktiviteten.

Stigende AI-infrastrukturkostninger former om IT-udgifter

Rapporten kommer også på et tidspunkt med hurtigt stigende infrastrukturkostninger forbundet med AI-udvidelse. 42% af organisationerne forventer betydelige stigninger i AI-værktøjs- og generativ AI-platformsudgifter i det kommende år.

Nasuni påpeger, at infrastruktur-hardwarepriser også stiger skarpt, især hukommelse- og lagringskomponenter. Rapporten henviser til prognoser, der viser, at kombineret DRAM- og SSD-priser kan stige med op til 130% inden udgangen af 2026.

Dette skaber spænding inden for virksomhedens IT-budgetter. 46% af respondentende sagde, at stigende data tilvækst tvinger højere lagringsinfrastrukturudgifter, mens 43% rapporterede direkte budget-erstatninger mellem lagringsinfrastruktur og AI-initiativer.

Forskning tyder på, at mange virksomheder begynder at indse, at AI-udvidelse ikke blot er et softwareproblem. Storskalai-udrulning introducerer store operationelle krav i forhold til lagringsydeevne, styring, sikkerhed, backup, katastrofe-gendannelse og tværslokationsdataadgang.

Cybersecurity- og gendannelsessvagheder er stadig betydelige

Cybersecurity og operationel robusthed opstod som en anden større bekymring i hele rapporten.

71% af organisationerne rapporterede, at de havde oplevet en cyberangreb i det sidste år, en stigning fra 69% i den foregående undersøgelse. Men kun 26% sagde, at de kunne let opdage, afværge og genskabe efter disse angreb.

Gendannelsesperioder var særligt bekymrende. Ifølge rapporten krævede 70% af organisationerne mere end en uge for at fuldt ud genskabe efter et cyberangreb, med en gennemsnitlig gendannelsesperiode på lidt over fire uger.

Rapporten fandt også, at 62% af organisationerne stadig afhænger primært af traditionelle backup-baserede gendannelsessystemer i stedet for kontinuerligt beskyttede eller uforanderlige data-miljøer. Nasuni argumenterer for, at disse ældre tilgange måske er dårligt egnede til stadig mere dataintensive AI-miljøer, hvor downtime og operationelle afbrydelser kan blive betydeligt mere dyre.

Interessant nok syntes organisationer med mere avanceret centraliseret data-infrastruktur at genskabe operationer hurtigere efter cyberangreb. Virksomheder, der brugte centraliserede eller kontinuerligt beskyttede datasystemer, var mere sandsynligt at genskabe operationer hurtigt og havde også en tendens til at rapportere mere avanceret AI-udrulningsmoden.

Rapporten fremhæver arkitekt-, ingeniør- og konstruktionsfirmaer som nogle af de hårdt ramte sektorer, hvor 82% af de adspurgte AEC-organisationer rapporterede cyberangreb i det sidste år. Fremstillings- og bilvirksomheder rapporterede også forhøjede angrebsrater, hvilket forstærker bekymringer om, at operationelle industrier med værdifuld immateriel ejendom og kritisk infrastruktur bliver mere tiltrækkende mål for cyberkriminelle.

Samtidig tyder rapporten på, at mange virksomheder måske overvurderer deres gendannelsesevne. Mens kun 38% af organisationerne rapporterede at have centralt styrede, uforanderlige eller kontinuerligt beskyttede datasystemer designet til hurtig gendannelse, udtrykte to tredjedele af respondentende stadig tillid til deres evne til at genskabe kritisk ustruktureret data efter en større begivenhed.

AI-styring bliver en bestyrelses sag

En af de mest bemærkelsesværdige organisationsmæssige ændringer, der er identificeret i rapporten, omhandler beslutningsmyndighed omkring AI-initiativer.

For første gang har bestyrelsen overtaget IT-afdelingerne som den primære beslutningstager for virksomheds AI-strategi. 52% af organisationerne sagde, at AI-beslutninger nu primært drives af direktører som CEO’er, CTO’er, CDO’er og CAIO’er, sammenlignet med kun 26% ledet primært af IT-afdelinger.

Nasuni foreslår, at dette afspejler den voksende strategiske betydning af AI, da organisationer bevæger sig ud over eksperimenter og ind i operationel udrulning. AI er stadig mere forbundet med bredere forretnings-transformationssindsats, der omfatter arbejdsstyrkestruktur, operationelle arbejdsgange, produktstrategi og langsigtede konkurrencedygtighed.

Rapporten peger dog også på en voksende afstand mellem direktør-niveau AI-ambitioner og de underliggende infrastruktur-realiteter, som IT-holdene står over for. Mens 70% af respondentende mener, at deres fildata-infrastruktur kan understøtte AI-skala, fremhæver rapporten gentagne gange bestående problemer i forhold til fragmenteret lagring, styringshuller, inkonsistent adgang og svage gendannelsessystemer.

Denne afstand kan blive mere synlig, da virksomhederne går over fra lette generative AI-værktøjer til mere autonome AI-agenter, der kan udføre operationelle opgaver på tværs af virksomhedssystemer.

Næste AI-kapløb kan være om data-infrastruktur

Selvom meget af den offentlige AI-samtale stadig fokuserer på grundlæggende modeller, benchmarks og chatbot-kapaciteter, peger Nasunis resultater på en mere stille, men muligvis mere konsekvensrig ændring, der sker inden for virksomhedens teknologistakke.

Rapporten foreslår, at fremtidig AI-succes kan afhænge mere af operationel fil-infrastruktur end af modeladgang alene. Organisationer med fragmenterede lagringssystemer, inkonsistente samarbejds-miljøer, svag styring og forældede gendannelsesstrategier kan have svært ved at udrulle AI pålideligt på virksomhedsskala, selvom de har adgang til de seneste modeller.

Rapporten antyder også en bredere transformation i, hvordan virksomheder tænker om eget data. Operationel fildata – herunder ingeniørfiler, interne dokumentation, samarbejds-optegnelser, billeder, optagelser og arbejdsgangsartefakter – behandles i stigende grad som en strategisk aktiv, der kan drive AI-systemer med virksomhedsspecifik kontekst og institutionel viden.

Samtidig advarer rapporten om, at skala AI uden pålidelige, centraliserede og styrede data-miljøer kan forstærke sikkerhedsrisici, operationelle ineffektiviteter og organisationskompleksitet.

Nasunis The State of Enterprise File Data Annual Report 2026 rammer slutningen af virksomheds AI-adoptionshastighed ikke som en selvstændig software-revolution, men som en dybere infrastruktur-omstillingsproces, der måske kræver, at organisationer grundlæggende omdefinerer, hvordan de lagrer, styrer, sikrer og operationaliserer deres data.