Das Missverständnis
„Mit KI lösen wir das Problem." Dieser Satz fällt in vielen Unternehmen, wenn es um Datenprobleme geht. Die Hoffnung: Ein intelligentes System, das aus dem Chaos Ordnung macht.
Die Realität ist ernüchternd: Die meisten KI-Projekte scheitern – je nach Studie zwischen 70 und 85 Prozent.[1][2] Der Hauptgrund ist nicht die Technologie, sondern fehlende Datenqualität und unklare Strukturen.
MIT-Forscher bestätigen: 95% der GenAI-Pilotprojekte schaffen es nicht in den produktiven Einsatz.[3] Der Schluss: 70-80% des Business Value kommen aus Struktur und Regeln – nicht aus KI.
Die 5 Stufen bis zum Fundament
Unstrukturierte Quellen
Beispiel: Dokumente auf verschiedenen Laufwerken. Wer welche Version nutzt, weiß niemand. Die PDF referenzieren einander, aber diese Verbindungen sind nur manuell nachzuvollziehen. Bei Rückfragen: E-Mail-Ping-Pong. Und manuelle Analyse
Keine Verbindungen, manuelle Suche, Wissen in Köpfen.
Ausgangspunkt – hier starten die meisten
Intelligente Suche
Beispiel: „Zeige alle Dokumente zu Projekt X" – in Sekunden statt Stunden. Neue Mitarbeiter finden sich schneller zurecht.
Volltextsuche, Tags, erste Metadaten. Aber: keine Zusammenhänge.
Schnelleres Finden von Informationen
Verknüpfte Daten
Beispiel: „Welche Kunden sind von dieser Änderung betroffen?" – Antwort in Sekunden statt tagelanger Recherche.
Beziehungen zwischen Objekten sichtbar. Auswirkungen sofort erkennbar.
Schnellere Entscheidungen durch Überblick
Automatische Prüfungen
Beispiel: „Warnung: Dieser Vertrag hat keinen Verantwortlichen" – Fehler finden bevor sie Probleme verursachen.
Geschäftsregeln laufen automatisch. Keine manuelle Prüfung mehr nötig.
Weniger Fehler durch automatische Validierung
Messbare Qualität ★
Beispiel: „Unser Prozess hat Score 78 – letzten Monat 68" – Fortschritt messen statt schätzen.
Objektive Bewertungen statt Bauchgefühl. Trends erkennen.
Das Fundament – Grundlage für effizienten KI-Einsatz
Bewährtes Prinzip
Unternehmen wie Palantir (Bewertung über $50 Mrd.) zeigen, wie erfolgreiche KI-Systeme funktionieren: Sie setzen auf strukturierte Daten als Fundament.
Daten verknüpfen
Informationen werden verbunden und durchsuchbar gemacht.
Regeln automatisieren
Geschäftslogik läuft automatisch – vorhersagbar und nachvollziehbar.
KI als Interface
Mitarbeiter können Daten in natürlicher Sprache abfragen.
Ergebnisse prüfbar
Jede Antwort ist nachvollziehbar – keine Black Box.
Drei Vorteile
Verlässliche Ergebnisse
Bei gleichen Eingaben immer die gleichen Ergebnisse. Wichtig für Qualitätssicherung und Audits. KI-Systeme ohne Struktur können bei derselben Frage unterschiedliche Antworten liefern.
Nachvollziehbare Entscheidungen
Jeder Schritt ist transparent dokumentiert. Bei reinen KI-Lösungen bleibt oft unklar, wie das Ergebnis zustande kam. Für regulierte Branchen (Medizin, Automotive, Finanzen) ist das entscheidend.
Planbare Kosten
Keine laufenden API-Gebühren, die mit der Nutzung steigen. Einmalige Investition, dann fixe Betriebskosten.
Wann KI sinnvoll ist
KI hat ihren Platz – aber als Werkzeug, nicht als Fundament:
- Als Suchassistent: Informationen in natürlicher Sprache abfragen
- Für Vorschläge: Ähnlichkeiten finden, Kategorien empfehlen
- Bei Urteilsfragen: Wo klare Regeln nicht ausreichen
Im laufenden Betrieb sollten kritische Entscheidungen auf Regeln basieren – KI nur dort, wo Urteilsvermögen gefragt ist.
Nächster Schritt
Lassen Sie uns klären, wo Sie auf der Leiter stehen – und welcher nächste Schritt den größten Hebel hat.
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