Analysen, Auswertungen & Co. mit KI: Darum sollten Ihre Daten AI-ready sein

In der Praxis sehen wir fünf Kernfragen, die über den Erfolg entscheiden. Hier unsere Antworten in aller Kürze:

Was genau bedeutet AI-ready?

AI-ready bedeutet, dass Daten so aufbereitet sind, dass KI-Modelle effizient mit ihnen arbeiten können. Dazu müssen sie vollständig, aktuell, strukturiert, kontextualisiert und unternehmensweit vernetzt sein. Anders als klassische BI-Daten, die primär für rückblickende Analysen dienen, benötigen KI-Anwendungen datenübergreifende Zusammenhänge, semantisches Verständnis und sofortige Verfügbarkeit, um präzise Prognosen oder automatisierte Entscheidungen zu ermöglichen. Ein Praxisbeispiel: Während BI-Systeme etwa den Umsatz pro Produktkategorie anzeigen, können sie selbst nicht erklären, was es für das Unternehmen bedeutet. Doch moderne AI-ready Systeme können diese extra Meile ermöglichen, weil deren Daten zusätzlich mit Kund:innenverhalten, Lagerbeständen und externen Marktdaten etc. verknüpft und inhaltlich kontextualisiert sind.

Was ist der direkte Business-Nutzen einer Datenlandschaft mit AI-ready Data?

AI-ready Data beschleunigen KI-Anwendungsfälle von Monaten auf Tage und minimieren Risiken durch hohe Qualität.

Wie organisieren wir Data-Governance, ohne die Fachbereiche auszubremsen?

In Abhängigkeit von der Unternehmensgröße und Unternehmenskultur ist oftmals eine geteilte Verantwortung notwendig, bei der die strategische Steuerung in einem zentralen Data-Office liegt, während die operative Verantwortung in den Fachbereichen verankert ist.

Welche Skills brauchen unsere Teams, um diese Transformation umzusetzen?

Vor allem das Verständnis für den Datenlebenszyklus ist entscheidend. Bedeutet: Data-Literacy unternehmensweit zu fördern, wiegt deutlich stärker, als die Zahl der Data-Scientists zu erhöhen.

Wie gewährleistet man eine verlässliche und unternehmensweite Datenverfügbarkeit?

Durch Datenkatalogisierung mit der Information: Welche Daten haben wir? Wo liegen sie? Wem gehören sie und wie verlässlich sind sie? Unternehmen, die bereit sind, sich intensiv mit diesen Fragen zu befassen, schaffen die notwendige Transparenz und das Fundament, um das immense Potenzial von KI voll auszuschöpfen.

Die Herausforderungen auf dem Weg zu AI-ready Data

Derzeit sehen wir bei unseren Kund:innen, die KI-Projekte initiieren möchten, drei Kernblockaden:

• Unternehmen leiden unter unzureichender Datenqualität. Da KI nur so gut ist wie ihre Trainingsdaten, führen fehlerhafte oder unklare Daten unweigerlich zu schlechten KI-Ergebnis-sen. Hinzu kommt, dass die Konsolidierung von Daten über Fachbereiche und Systeme hinweg häufig scheitert.
• Diese Probleme sind oft ein Beiprodukt einer tieferliegenden kulturellen Haltung: Daten werden nicht als strategisches Asset behandelt. Datenprobleme werden meist nur ad hoc für einzelne KI-Projekte gelöst. Diese reaktive Denkweise führt dazu, dass bei jedem neuen KI-Projekt großer Aufwand in die manuelle Aufbereitung fließt und somit neue Projekte unattraktiv wirken können.
• Viele Unternehmen sind mit kulturellem Widerstand gegen die datengesteuerte Transformation konfrontiert. Dies manifestiert sich auf zwei Arten: Entweder werden Daten als Wissensmonopol zurückgehalten oder die Verantwortung für schwer pflegbare Daten wird auf die IT abgewälzt. Beides verhindert das notwendige Teilen und Nutzen von Daten.

Ähnliches gilt für die KI selbst, die entweder gehypt wird oder auf tiefes Misstrauen stößt. Diese Kluft lässt sich nur durch Vertrauen in hochqualitative, dokumentierte Daten und nachvollziehbare KI-Ergebnisse schließen.

Fallbeispiel: Der Weg zu AI-ready Data

Die vier Erfolgsfaktoren bilden das theoretische Gerüst, doch wie sieht die erfolgreiche Anwendung in der Praxis aus? Das folgende Beispiel unseres Kunden verdeutlicht den Weg von der Herausforderung zur Lösung:

Unser Kunde benötigte dringend ein gesamthaftes Kosten- und Einnahmen-Forecasting. Erste Versuche scheiterten, weil die Daten aus verschiedenen Abteilungen und Ländern inkompatibel waren – ein typisches Problem von Datensilos. Dieses Scheitern machte klar: Die Datenbasis muss neu gedacht und auf AI-ready Niveau gebracht werden. Hierzu wurden vier Schritte unternommen:

1. Zuerst wurde beschlossen, dass alle wichtigen Unternehmensentscheidungen datenbasiert getroffen werden sollen. Die Notwendigkeit einer KI-tauglichen Datenbasis wurde somit in der Unternehmensstrategie verankert.
2. Es wurden klare Regeln und neue Prozesse für den Umgang mit Daten definiert und etabliert. Dies sorgt für Transparenz, legt Verantwortlichkeiten fest und gewährleistet eine hohe Datenqualität.
3. Anhand der wichtigsten Ziele und Use-Cases wurde abgeleitet, welche Fähigkeiten im Unternehmen noch fehlen. Die Mitarbeitenden wurden gezielt geschult.
4. Außerdem wurden neue technische Werkzeuge wie Datenplattformen und Datenkataloge eingeführt. Diese haben es den Anwendenden erleichtert, Daten zu finden, zu verstehen und für KI-Modelle bereitzustellen.

Gerade dieses Zusammenspiel aus Strategie, klaren Regeln, geschulten Mitarbeitenden und passender Technologie hat die Datenbasis erfolgreich transformiert und die Grundlage für AI-ready Data geschaffen.

Am Ende ist es für Finanzexpert:innen eine einfache Rechnung: Der größte Hebel für die KI-Wertschöpfung ist die Investition in das Datenfundament. Der Mehrwert von AI-ready Data ist die Minimierung des Risikos, teure Fehlinvestitionen zu tätigen, und die gleichzeitige Maximierung der Rendite.

Fazit: KI-optimierte Daten als Schlüssel zu Wertschöpfung

AI-ready Daten sind der entscheidende Hebel, um KI von Pilotprojekten zur echten Wertschöpfung zu führen. Fehlende Datenqualität, kulturelle Widerstände und siloartige Strukturen bremsen Unternehmen heute stärker aus als technische Hürden. Erst wenn Daten als strategisches Asset verstanden, klar verantwortet und technologisch verlässlich bereitgestellt werden, kann KI ihr volles Potenzial entfalten. Dafür braucht es ein Zusammenspiel aus Datenstrategie, Governance, modernen Technologien und einer datenkompetenten Organisation. Unternehmen, die diese Grundlagen schaffen, reduzieren Risiken, beschleunigen KI-Initiativen und sichern sich nachhaltige Wettbewerbsvorteile.

FAQ – Häufige Fragen zu AI-ready Data