Nasunis The State of Enterprise File Data Annual Report 2026 visar att företags AI-användning går fortare än databeredskap

Nasunis nyligen utgivna The State of Enterprise File Data Annual Report 2026 målar upp en bild av en företagsvärld som rusar aggressivt mot AI-användning samtidigt som den upptäcker att de flesta befintliga datainfrastrukturer aldrig var designade för den skala, komplexitet och operativa krav som moderna AI-system kräver.

Rapporten, som bygger på en undersökning av 1 000 företags inköpsbeslutsfattare i USA, Storbritannien, Frankrike, Tyskland, Österrike och Schweiz, tyder på att den nästa fasen av företags AI-tävling kan bero mindre på modellåtkomst och mer på hur organisationer hanterar ostrukturerad operativ data.

AI-användning går fortare än företagsberedskap

Resultaten visar att AI har blivit den främsta IT-investeringen för företag 2026. Femtionio procent av respondenterna identifierade AI-initiativ som deras ledande investeringsområde, vilket representerar en betydande ökning från föregående år.

Samtidigt som företag alltmer inser att AI-distribution inte kan skiljas från bredare datahanteringsmoderniseringsinsatser. Molndatahantering, dataintelligens, analyser och ostrukturerad datahantering alla framträdde som stora investeringsprioriteringar. Sjuttiosju procent av respondenterna sa att de planerar att öka investeringarna i dataintelligens- och analyseringsförmåga, medan 60 procent sa att de förväntar sig att öka utgifterna för ostrukturerad datahantering under de kommande 18 månaderna.

Rapporten tyder på att många organisationer underskattade hur beroende AI-system skulle bli av ren, tillgänglig, välstyrda företagsdata. Nästan hälften av organisationerna sa att AI-initiativ redan hade avslöjat luckor i datakvalitet eller styrning. Ju mer avancerad en företags AI-distribution blev, desto mer sannolikt var det att upptäcka allvarliga dataproblem.

Nasunis forskning tyder också på att företag fortfarande kan vara i de tidiga stadierna av att förstå vad storskalig agentic AI-distribution faktiskt kräver. Även om 97 procent av organisationerna rapporterar någon form av AI-agentdistribution eller testning, har endast 18 procent uppnått företagsomfattande distribution av AI-agenter.

Ostrukturerad data har blivit en stor flaskhals för företag

En av de tydligaste temana i rapporten är den växande betydelsen av ostrukturerad data. Dokument, e-post, bilder, inspelningar, designfiler, ingenjörsdata och samarbetsresurser står nu för mer än 90 procent av organisatorisk data.

Ändå, trots den kritiska roll denna data spelar i företagsverksamhet och AI-arbetsflöden, sa 94 procent av de tillfrågade organisationerna att de har svårt att hantera ostrukturerad data effektivt. Säkerhetsproblem rankades som den största utmaningen, följt av svårigheter med katastrofåterställning, samarbetsproblem, fragmenterade miljöer och komplexitet i efterlevnad.

Rapporten betonar återkommande fragmentering som ett centralt operativt problem. Organisationer använder för närvarande i genomsnitt fyra separata system för lagring, säkerhetskopiering och katastrofåterställning, medan 22 procent rapporterar att de använder mer än sex leverantörer samtidigt.

Enligt resultaten upplevde företag som använde flera frånkopplade system längre återställningstider, större operativa påfrestningar och svårare att skala AI-initiativ.

Nasuni fann också att endast 21 procent av företagen för närvarande har en centralt hanterad filmiljö som kan leverera konsekvent prestanda över platser. De återstående organisationerna förlitar sig på varierande kombinationer av fragmenterade system, manuella överföringar, e-postbaserad delning eller ofullständig central infrastruktur.

Denna ofullständighet verkar ha direkt produktivitetskonsekvenser. Mer än en tredjedel av företagen sa att långsam eller inkonsekvent filåtkomst skadar anställdas produktivitet allvarligt.

Ökande AI-infrastrukturkostnader förändrar IT-utgifter

Rapporten kommer också under en period av snabbt ökande infrastrukturkostnader kopplade till AI-utvidgning. Fyrtiotvå procent av organisationerna förväntar sig betydande ökningar av AI-verktyg och generativ AI-plattform under det kommande året.

Nasuni påpekar att infrastrukturhårdvarupriser också stiger skarpt, särskilt minnes- och lagringskomponenter. Rapporten hänvisar till prognoser som visar att kombinerad DRAM- och SSD-prissättning kan öka med så mycket som 130 procent fram till slutet av 2026.

Detta skapar spänningar inom företags IT-budgetar. Fyrtiosex procent av respondenterna sa att ökande dataökning tvingar högre lagringsinfrastrukturutgifter, medan 43 procent rapporterade direkta budgetbyte mellan lagringsinfrastruktur och AI-initiativ.

Resultaten tyder på att många företag börjar inse att AI-utvidgning inte bara är ett programvaruproblem. Storskalig AI-distribution introducerar stora operativa krav relaterade till lagringsprestanda, styrning, säkerhet, säkerhetskopiering, katastrofåterställning och dataåtkomst över platser.

Cybersäkerhets- och återställningssvagheter kvarstår

Cybersäkerhet och operativ motståndskraft framträdde som ett annat stort problem i rapporten.

Sjuttioen procent av organisationerna rapporterade att de hade utsatts för en cyberattack under det senaste året, en ökning från 69 procent i den föregående undersökningen. Ändå sa endast 26 procent att de kunde enkelt upptäcka, mildra och återställa från dessa attacker.

Återställningstider var särskilt oroande. Enligt resultaten behövde 70 procent av organisationerna mer än en vecka för att fullständigt återställa från en cyberattack, med en genomsnittlig återställningsperiod på strax över fyra veckor.

Rapporten fann också att 62 procent av organisationerna fortfarande förlitar sig främst på traditionella säkerhetskopieringsbaserade återställningssystem snarare än kontinuerligt skyddade eller oföränderliga datamiljöer. Nasuni hävdar att dessa äldre tillvägagångssätt kan vara dåligt lämpade för alltmer dataintensiva AI-miljöer där driftstopp och operativa avbrott kan bli betydligt dyrare.

Intressant nog tycktes organisationer med mer mogna centrala datainfrastrukturer kunna återställa sig avsevärt snabbare från cyberattacker. Företag som använde centrala eller kontinuerligt skyddade datasystem var mer benägna att återställa verksamheten snabbt och tenderade också att rapportera mer avancerad AI-distributionsmognad.

Rapporten betonar arkitektur-, ingenjörs- och byggnadsföretag som några av de hårdast drabbade sektorerna, med 82 procent av de tillfrågade AEC-organisationerna som rapporterade cyberattacker under det senaste året. Tillverknings- och fordonsföretag rapporterade också förhöjda attackfrekvenser, vilket förstärker farhågor om att operativa branscher med värdefull immateriell egendom och kritisk infrastruktur blir alltmer attraktiva mål för cyberkriminella.

Samtidigt som resultaten tyder på att många företag kan överskatta sin återställningsförmåga. Medan endast 38 procent av organisationerna rapporterade att de hade centralt hanterade, oföränderliga eller kontinuerligt skyddade datasystem designade för snabb återställning, uttryckte två tredjedelar av respondenterna fortfarande förtroende för sin förmåga att återställa kritisk ostrukturerad data efter en allvarlig incident.

AI-styrning blir en styrelsefråga

En av de mer anmärkningsvärda organisatoriska förändringarna som identifierades i rapporten är beslutsmyndigheten kring AI-initiativ.

För första gången har ledningen övertagit IT-avdelningarna som den primära beslutsfattaren för företags AI-strategi. Femtionio procent av organisationerna sa att AI-beslut nu i huvudsak drivs av chefer som VD, CTO, CDO och CAIO, jämfört med endast 26 procent som i huvudsak leds av IT-avdelningar.

Nasuni föreslår att detta reflekterar den växande strategiska betydelsen av AI när organisationer flyttar bortom experiment till operativ distribution. AI är alltmer knutet till bredare företagsomvandlingsinsatser som involverar arbetsstyrkestruktur, operativa arbetsflöden, produktstrategi och långsiktig konkurrenskraft.

Rapporten pekar dock också på en växande diskrepans mellan chefsnivåns AI-ambitioner och den underliggande infrastrukturrealitet som IT-team står inför. Medan 70 procent av respondenterna tror att deras fildatainfrastruktur kan stödja AI-utvidgning, betonar rapporten återkommande bestående problem som fragmenterad lagring, styrningsluckor, inkonsekvent åtkomst och svaga återställningssystem.

Denna diskrepans kan bli mer synlig när företag går från lätta generativa AI-verktyg till mer autonoma AI-agenter som kan utföra operativa uppgifter över företagssystem.

Nästa AI-tävling kan handla om datainfrastruktur

Även om mycket av den offentliga AI-konversationen fortfarande fokuserar på grundmodeller, benchmark och chattbotfunktioner, tyder Nasunis resultat på en tyst men potentiellt mer betydelsefull förändring som sker inom företagsteknologistacken.

Rapporten föreslår att framtida AI-succés kan alltmer bero på operativ filinfrastruktur snarare än modellåtkomst ensam. Organisationer med fragmenterade lagringssystem, inkonsekventa samarbetsmiljöer, svag styrning och föråldrade återställningsstrategier kan ha svårt att distribuera AI pålitligt i företagsomfattning, även om de har tillgång till de senaste modellerna.

Rapporten antyder också en bredare transformation i hur företag tänker på egen data. Operativ fildata – inklusive ingenjörsfiler, interna dokument, samarbetsposter, bilder, inspelningar och arbetsflödesartefakter – behandlas alltmer som en strategisk tillgång som kan driva AI-system med företagsspecifik kontext och institutionell kunskap.

Samtidigt varnar rapporten för att AI-utvidgning utan pålitliga, centrala och styrda datamiljöer kan förstärka säkerhetsrisker, operativa ineffektiviteter och organisatorisk komplexitet.

Nasunis The State of Enterprise File Data Annual Report 2026 rammar slutligen in företags AI-användning inte som en fristående programvarurevolution, utan som en djupare infrastrukturövergång som kan kräva att organisationer omprövar hur de lagrar, styr, skyddar och operationaliserar sin data.