Wenn aus Potenzial Frust wird
Künstliche Intelligenz ist auf dem Papier längst angekommen. Strategiepapiere sind geschrieben, Budgets freigegeben, Tools ausgewählt. Doch viele Projekte enden in der Warteschleife. Der Grund ist nicht fehlende Rechenleistung oder zu komplexe Algorithmen. Es sind fragmentierte Datenlandschaften, die jede Initiative ausbremsen.
Daten liegen verteilt in Fachbereichen, Systemen und Excel-Dateien. Es fehlt eine gemeinsame Sprache, ein durchgängiges Modell, ein klarer Verantwortungsrahmen. Entscheidungen basieren auf lückenhaften oder veralteten Informationen. Personalisierung funktioniert nicht, weil Kundenstammdaten aus fünf Quellen nicht zusammenpassen. Relevante Compliance-Vorgaben wie DSGVO oder GxP lassen sich kaum einhalten, wenn niemand genau weiß, wo welche Daten liegen.
Die Folge: Laut Studien liefern rund 70 Prozent aller KI-Projekte nicht den erwarteten ROI. Und das liegt fast nie an der Technologie, sondern an fehlender Datenreife.
Der Preis schlechter Daten
Datenchaos kostet. Und zwar nicht nur in Form entgangener Innovationschancen, sondern durch ganz konkrete Verluste.
In vielen Unternehmen verbringen Data Scientists und Business Analysts bis zu 80 Prozent ihrer Zeit mit dem Aufbereiten und Bereinigen von Daten. Zeit, die für echte Wertschöpfung fehlt.
Verpasste Cross-Selling-Potenziale, fehlerhafte Reports, inkonsistente Produktdaten – all das sind Opportunitätskosten, die direkt auf Umsatz und Marge wirken.
Auch technologisch führt die Situation zu einer kaum sichtbaren, aber teuren Schatten-IT. Neue Applikationen werden auf Altsysteme gestapelt, Schnittstellen manuell gepflegt, Prozesse redundant umgesetzt.
Das Resultat: Langsamere Markteinführung, hohe Fehleranfälligkeit und steigende Betriebskosten. Wer hier nicht investiert, verliert – und zwar an Wettbewerbsfähigkeit.
Warum KI keine Abkürzung ist
Viele Unternehmen hoffen, dass KI die bestehenden Probleme irgendwie überdeckt. Doch eine schlechte Datenbasis wird durch KI nicht besser – sie wird nur schneller falsch interpretiert.
Ohne ein zentrales Datenmodell kann eine KI keine konsistenten Entscheidungen treffen. Ohne saubere Governance können keine sicheren Prozesse entstehen. Und ohne klare Architektur bleiben KI-Anwendungen immer Inseln ohne Anschluss an das operative System.
Der Wunsch nach Agilität, Automatisierung und Effizienz bleibt so Theorie. Die technische Machbarkeit ist gegeben. Der geschäftliche Mehrwert bleibt aus.
Der Ausweg: Datenstrategie als Business-Enabler
Eine skalierbare Datenstrategie beginnt nicht mit Technologie, sondern mit Klarheit. Was sind die wichtigsten Prozesse? Welche Entscheidungen sollen datenbasiert getroffen werden? Welche Systeme sind beteiligt?
Daraus entsteht das Zielbild für eine zentrale, unternehmensweite Datenplattform. Eine Plattform, die offen ist für neue Technologien. Eine Architektur, die auf APIs und Microservices basiert und so flexibel an Geschäftsprozesse andockt.
Kritisch ist dabei nicht nur der Aufbau, sondern die Governance. Datenqualität ist keine technische Disziplin, sondern ein Führungs- und Kulturthema. Nur wenn Verantwortlichkeiten klar geregelt sind, entsteht nachhaltige Datenpflege – und damit Vertrauen.
Gleichzeitig braucht es ein Change Management, das die Organisation mitnimmt. Denn eine neue Plattform nützt wenig, wenn niemand damit arbeiten kann oder will. Schulung, Enablement und neue Rollenprofile sind genauso wichtig wie der technische Stack.
Praxisbeispiel aus der Industrie
Ein Produktionsunternehmen mit rund 1.200 Mitarbeitenden will KI-gestützte Wartungsprognosen einführen. Die Idee: Sensorik erkennt frühzeitig drohende Maschinenausfälle. Doch in der Realität liegen Maschinendaten beim Engineering, Ausfallzeiten im ERP, Prozessparameter in einzelnen CSV-Dateien auf Netzlaufwerken.
Mit einer zentralen Datenplattform auf Open-Source-Basis – etwa Pimcore – gelingt die Konsolidierung. Ein semantisches Datenmodell verbindet Maschinenstammdaten mit Betriebsdaten. Die Plattform stellt saubere Daten über APIs für die KI-Anwendung bereit. Das Predictive Maintenance-Modell wird nicht nur schneller produktiv, sondern liefert auch belastbare Ergebnisse. Die Organisation profitiert durch geringere Stillstandzeiten, planbare Wartung und reduzierte Ersatzteilkosten.
Was passiert, wenn nichts passiert?
Die Risiken eines „Weiter so“ sind real. Fehlentscheidungen aufgrund schlechter Daten können regulatorisch, finanziell und reputativ teuer werden. Projekte scheitern, Budgets versickern, das Vertrauen der Fachbereiche geht verloren. Langfristig entsteht ein Wettbewerbsnachteil gegenüber datengetriebenen Organisationen, die schneller, gezielter und effizienter agieren.
Drei konkrete Schritte in den nächsten 90 Tagen
Erstens: Eine Standortbestimmung. Wo steht Ihre Organisation in Sachen Datenreife? Welche Systeme erzeugen kritische Daten? Wo liegen die größten Brüche?
Zweitens: Quick Wins identifizieren. Welche Prozesse profitieren kurzfristig von besserer Datenstruktur? Welche Use Cases lassen sich ohne große Umstellungen pilotieren?
Drittens: Eine Roadmap entwickeln. Realistisch, phasenbasiert, businessgetrieben. Kein Big Bang, sondern ein evolutionärer Aufbau mit klaren Verantwortlichkeiten, messbaren KPIs und integriertem Change Management.
Fazit
Künstliche Intelligenz ist kein Add-on. Sie ist ein strategisches Werkzeug – wenn sie auf verlässliche Daten zugreifen kann. Eine skalierbare Datenstrategie ist dabei kein IT-Projekt, sondern ein Business-Enabler. Wer heute investiert, schafft sich morgen nicht nur einen technologischen Vorsprung, sondern die Grundlage für eine resilientere, schnellere und intelligentere Organisation.
Sie möchten Ihre Datenstrategie bewerten oder erste Quick Wins definieren?
Gerne stellen wir ein Assessment-Framework zur Verfügung und unterstützen bei der Entwicklung einer tragfähigen Roadmap.
.png){kind=small}
.png)
