KI auf dem Vormarsch – aber viele Unternehmen sind nicht bereit

Künstliche Intelligenz (KI) wird weltweit zum zentralen Treiber für Wachstum, Effizienz und Innovation. Laut einer Studie des BPI Network geben 79 % der Führungskräfte an, dass KI innerhalb der nächsten 18 Monate ein entscheidender Wettbewerbsvorteil sein wird. KI-Agenten, die Kundenerlebnisse verbessern, Prozesse automatisieren und neue Geschäftsmodelle ermöglichen, sind bereits im Einsatz – von Predictive Maintenance über Chatbots bis hin zu Entscheidungsunterstützungssystemen.

Doch der Blick hinter die Kulissen zeigt eine andere Realität: Viele Unternehmen sind nicht bereit, dieses Potenzial zu heben. 60 % der Entscheider zweifeln an der Daten- und KI-Bereitschaft ihres Unternehmens – und dieser Zweifel ist oft begründet.

Warum 60 % der Unternehmen ihrer KI-Readiness nicht trauen
Der Glaube, KI sei ein Plug-and-Play-Tool, ist weit verbreitet – aber gefährlich. Viele Firmen starten KI-Projekte mit unstrukturierten, fragmentierten oder qualitativ minderwertigen Daten. Das Ergebnis? Projekte scheitern, das Vertrauen in neue Technologien sinkt, und der Wettbewerb zieht vorbei.

Häufige Datenprobleme in Unternehmen:

• Unvollständige Daten: Essenzielle Informationen fehlen.
• Inkonsistente Datenquellen: Unterschiedliche Abteilungen nutzen widersprüchliche Daten.
• Alte Datensilos: Historisch gewachsene Systeme erschweren die Vernetzung.
• Mangelnde Governance: Keine klaren Regeln für Qualität, Zugriff und Sicherheit.

Diese Probleme führen dazu, dass selbst ausgefeilte Algorithmen keine sinnvollen Ergebnisse liefern.

Die zentrale Rolle von Datenqualität in KI-Projekten.
Was bedeutet „Data Readiness“ konkret? „Data Readiness“ beschreibt den Zustand, in dem Daten:

• vollständig, strukturiert und aktuell sind,
• in einer zentralen Plattform wie einem Data Lakehouse verwaltet werden,
• und durch klare Governance-Regeln abgesichert sind.

Ohne diese Grundlagen bleibt jede KI-Strategie ein Luftschloss.

Daten als Fundament – nicht als Nebenprodukt
Viele Unternehmen betrachten Daten immer noch als Nebenprodukt von Prozessen. In einer datengetriebenen Zukunft ist diese Haltung überholt. Wer KI als Wettbewerbsvorteil nutzen will, muss Daten strategisch behandeln – als unternehmenskritische Ressource.

Ohne solide Datenbasis scheitert KI
Typische Ursachen für das Scheitern:

• Pilotprojekte starten ohne Datenstrategie
• Unterschiedliche Datenquellen liefern widersprüchliche Ergebnisse
• Algorithmen basieren auf historischen Verzerrungen

Ein Beispiel: Ein Handelsunternehmen entwickelte ein KI-basiertes Bestellsystem, das falsche Empfehlungen ausgab – weil die zugrunde liegenden Verkaufsdaten unvollständig waren.

Risiken durch fehlende Datenstrategie
Ohne stabile Datenbasis drohen:

• Hohe Folgekosten
• Vertrauensverlust bei Stakeholdern
• Abwanderung zu besser vorbereiteten Wettbewerbern

Fazit: Wer abwartet, riskiert den Anschluss zu verlieren.
Künstliche Intelligenz bietet enormes Potenzial – doch sie entfaltet ihre Wirkung nur auf einer sauberen, strukturierten und strategisch genutzten Datenbasis. Unternehmen, die frühzeitig in Datenqualität und -architektur investieren, schaffen die Voraussetzungen für nachhaltige Effizienz, Innovation und Marktvorteile.

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