IBM stellt sich gerade neu auf – zwischen Quantencomputer-Offensive und einer ernüchternden Wahrheit über künstliche Intelligenz. Während der Tech-Riese mit seinen neuesten Prozessoren "Nighthawk" und "Loon" einen Quantenvorteil bis Ende 2026 verspricht, zeigt eine hauseigene Studie: Die meisten Unternehmen sind gar nicht bereit für die KI-Revolution. Kann IBM beide Fronten gleichzeitig meistern?

Quantencomputer: IBM greift nach der Führung

IBM legt vor. Mit den neuen Quantenprozessoren "Nighthawk" und "Loon" will das Unternehmen bis Ende 2026 den sogenannten "Quantum Advantage" erreichen – jenen Punkt, an dem Quantencomputer klassische Rechner bei bestimmten Aufgaben deutlich übertrumpfen. Noch ambitionierter: Bis 2029 soll fehlertolerantes Quantencomputing Realität werden.

Das sind keine leeren Versprechen. IBM investiert massiv in eine Technologie, die noch in den Kinderschuhen steckt, aber ganze Industrien umkrempeln könnte. Die öffentliche Roadmap signalisiert: Hier will jemand den Ton angeben.

KI-Ernüchterung: Daten fehlen, Ziele nicht

Doch während IBM in die Quantenzukunft blickt, holt eine neue Studie des hauseigenen Institute for Business Value die Gegenwart ein. Die Ergebnisse sind brisant: 81 Prozent der befragten Chief Data Officers investieren massiv in KI-Fähigkeiten. Doch nur magere 26 Prozent glauben, dass ihre Dateninfrastruktur überhaupt in der Lage ist, mit KI neue Umsätze zu generieren.

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Die Kernprobleme:
* Fehlende Datenzugänglichkeit
* Mangelnde Datenintegrität
* Inkonsistente Datenstrukturen

Diese Hürden verhindern, dass Unternehmen das volle Potenzial von KI ausschöpfen können – eine bittere Pille für eine Branche, die KI als Heilsbringer feiert.

Starke Zahlen, gespaltene Aussichten

Operativ läuft es bei IBM rund. Die jüngsten Quartalszahlen übertrafen die Erwartungen: Ein Gewinn je Aktie von 2,65 US-Dollar (erwartet: 2,45 US-Dollar) und Umsätze von 16,33 Milliarden US-Dollar – ein Plus von 9,1 Prozent zum Vorjahr. Die Dividende von 1,68 US-Dollar je Aktie unterstreicht die finanzielle Stabilität.

Die Frage bleibt: Reichen solide Gegenwartszahlen aus, wenn gleichzeitig Milliarden in Zukunftstechnologien fließen, deren Durchbruch noch Jahre entfernt ist – und wenn die KI-Realität hinter den Erwartungen zurückbleibt?

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